自适应的over-relaxed快速动态均值漂移算法

为了解决高斯核均值漂移算法收敛速度慢、计算效率不高的问题,提出自适应over-relaxed快速动态更新方法改进高斯核均值漂移算法。首先,在静态均值漂移算法中引入数据集的动态更新机制,每次迭代后将数据集更新到新的数据点,然后,将迭代过程中聚集在一起的数据点用1个收敛点表示,逐步减少参与计算的数据,保证准确性的同时降低计算量。由于非正态分布的数据集动态更新时,主方向上的数据点的收敛速度较慢,采用over-relaxed的策略来提高主方向数据点的迭代步长,并根据数据集直径的变化,自适应地计算步长参数。实验结果表明,改进后的高斯核均值漂移算法以超线性的速度收敛,收敛点的应用降低了收敛过程中的计算量。     

复双球垒域上具有离散局部全纯核的线性奇异积分方程

利用C^n空间中复双球垒域上具有离散局部全纯核的奇异积分的“椭圆”邻域挖法的柯西主值及立体角系数方法,讨论了一类具有相应核的线性奇异积分方程和方程组,证明了此奇异积分方程与一Fredholm方程等价,并且其特征方程存在唯一解。     

融合深度特征和FHOG特征的尺度自适应相关滤波跟踪算法

为了解决核相关滤波跟踪算法在复杂场景下跟踪效果差的问题,提出了一种融合深度特征和尺度自适应的相关滤波目标跟踪算法。首先,通过深度残差网络（ResNet）提取图像中被跟踪区域的深度特征,再提取目标区域方向梯度直方图（FHOG）特征,通过核相关滤波器学习,分别得到多个响应图,并对响应图进行加权融合,得到跟踪目标位置。其次,通过方向梯度直方图（FHOG）特征,训练一个PCA降维的尺度滤波器,实现对目标尺度的估计,使算法对目标尺度发生变化有很好的自适应能力。最后,根据响应图的峰值波动情况改进模型更新策略,引入重新检测机制,降低模型发生漂移概率,提高算法抗遮挡能力,在标准数据集OTB100中与其他7种目标跟踪算法进行比较。结果表明,相比原始KCF算法,改进后的KCF算法精准度提升了29.4%,成功率提升了25.9%。所提算法实现了对跟踪目标位置的精准估计,提高了尺度自适应能力和算法速度,增强了算法抗遮挡能力。[JP]     

回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法

小波网络具有小波的多尺度特性和神经网络的自学习功能,在回归估计中得到广泛的应用,但其性能受到样本中粗差的严重影响.虽然以M-估计作为目标函数可以解决这个问题,但由于其对应的影响函数由残差绝对值决定,因此如何选择初始参数值成为一个关键问题.为此,提出回归函数的小波支持向量机鲁棒估计方法(小波支持向量回归,WSVR,Wavelet Support Vector Regression).该方法中首先提出并证明了一种新的小波支持向量机(WSVM,Wavelet Support Vector Machine),用于确定初始参数值方法,这种方法能够确定合理的网络结构和合适的初始参数值,保证含有粗差的样本点的残差绝对值较大;然后使用一种构造的M-估计作为目标函数,并提出了自适应确定阈值方法.仿真结果表明,使用这种方法得到的回归模型不仅具有良好的多尺度逼近特性,而且有较好的鲁棒性和较高的推广性能,具有较高的理论和应用价值.     

仁用杏抗寒性生理指标评价的研究

对抗寒性不同的3个仁用杏品种(抗寒性强弱排序为优一>白玉扁>龙王帽)枝条低温处理后,检测其萌芽率和抗寒性生理指标,并对这些生理指标与抗寒性的关系作了研究。结果表明,随温度的降低,萌芽率降低,电解质渗出率、可溶性糖和脯氨酸的含量、SOD和POD的酶活性呈上升趋势;仁用杏品种间抗寒性差异显著性分析显示,枝条的电解质渗出率、表皮的可溶性糖和游离脯氨酸的含量、木质部和表皮的POD酶活性可以作为仁用杏抗寒性能力评价指标,SOD酶活性不宜作为抗寒性评价指标;主成分分析表明,采用这些生理指标对仁用杏抗寒性进行综合评价的结果是可靠的。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

“非汉字符号”相依序列回归函数加权核估计

讨论ρ相依序列非参数回归函数加权核估计的强相合性     

带可变核的分数次积分算子及其交换子的有界性

利用Herz型Hardy空间的原子和分子分解理论,研究了带可变核的分数次积分算子,当核函数满足一定条件时,证明了这类算子在Herz型Hardy空间的有界性,以及与Lipschitz函数生成的交换子从Herz型Hardy空间到Herz空间的有界性。这些结果丰富了带可变核的分数次积分算子在Herz型Hardy空间的有界性结论。     

基于抗白噪声理论的支持向量机

支持向量机（SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法.具有泛化能力强,全局最优等特点.我们针对于传统的支持向量机算法忽略了当采取的训练集中有噪声干扰的情况,通过改造原有的经验风险和调节核函数中的参数,达到抑制或者减弱随机噪声干扰的目的,并具体地给出了抗高斯白噪声的支持向量机模型.