Support vector machine with mixture of kernels for automatic image annotation

Automatic image annotation （AIA） has become an important and challenging problem in com- puter vision due to the existence of semantic gap. In this paper, a novel support vector machine with mixture of kernels （SVM-MK） for automatic image annotation is proposed. On one hand, the com- bined global and local block-based image features are extracted in order to reflect the intrinsic con- tent of images as complete as possible. On the other hand, SVM-MK is constructed to shoot for bet- ter annotating performance. Experimental results on Corel dataset show that the proposed image fea- ture representation method as well as automatic image annotation classifier, SVM-MK, can achieve higher annotating accuracy than SVM with any single kernel and mi-SVM for semantic image annota- tion.     

基于粒子群优化核独立分量的特征降维算法及其应用研究

大型复杂装备的工作过程均表现出较强的非线性,并且受非高斯噪声和各种不确定因素的影响,导致状态监测信息多是高维的非线性、非高斯数据,且计算量随信息维数呈指数增长,若直接用于预测模型则导致计算量异常庞大,不利于完成模型参数估计和实现实时维修。针对上述问题,对核独立分量分析算法中关于核函数参数选择的盲目性,提出了用粒子群优化算法改进核参数选择过程的核独立分量分析算法,实现了高维状态信息的降维。最后,通过对某自行火炮发动机油液监测数据进行特征降维实例分析,验证了所提方法的可行性与有效性。     

两个保序变换半群之间的同态

设On和IOn分别是集合Xn={1,2,…,n}上的保序变换半群和部分保序单变换半群.在此刻画了IOn到On的所有同态,On到IOn的所有同态.     

“模拟阅读”脑-机接口信号的核Fisher分类

采用"模拟阅读"视觉诱发事件相关脑电位的实验模式进行了脑-机接口实验,记录受试者在靶标和非靶标刺激下的脑电信号并进行了模式分类.首先对原始的脑电信号进行预处理、提取最优特征,然后利用核Fisher准则对采集到的脑电信号进行分类.为了验证这种方法的有效性,同时还对信号进行了感知准则和Fisher准则的分类.对5名受试者测试的结果表明:核Fisher准则分类器的正确率分别为92.98%,88.85%,76.32%,78.33%和95.52%,分别高出Fisher准则、感知准则约20%、10%,表明核Fisher准则对含有非线性可分的脑电信号的分类效果比单纯的线性方法更为优越.     

基于MM-算法的局部常数核加权分位数回归估计及应用

提出了一种新的基于MM-算法的局部常数核加权计算法,使用该方法得到的分位数回归估计曲线在比较弱的条件下是连续光滑的．讨论了核方法中协调参数的选取问题．最后,数值模拟和实证研究的结果表明,利用所提出的计算方法所得到的非参数曲线估计在重尾误差的情况下具有一定的稳健性．     

Clifford分析中无界域上双正则函数带共轭值的边值问题

Clifford分析是近年来多复变函数研究的热点问题之一.利用无界域上修正的Cauchy核定义及Plemelj公式,讨论了无界域上双正则函数带共轭值的边值问题,并利用积分方程方法和Schauder不动点定理证明了其解的存在性,继而给出了解的积分表达形式.     

半格的自由积

本文证明半格自由积的极大半格象恰同构于它们在交换半群范畴中的自由积,并得出一些推论.     

ASYMPTOTIC PROPERTIES OF L_1-NORM KERNEL ESTIMATOR OF THE CONDITIONAL MEDIAN

Let(X,Y) be a pair of R~d×R~1-valued random variables.In thispaper we investigate the asymptotic properties of the L_1-norm kernel estimator ofthe conditional median function of Y on X.Under appropriate regularity condi-tions,asymptotic normality and the optimal rates of convergence n~((-1)/(2+d))and(n~(-1)log n)~(1/(2+d)) in the L~q(1(?)q<∞)-and L~∞-norms restricted to a compactset,respectively,are obtained.Our study shows that this estimator and the well-known Nadaraya-Watson's kernel estimator of the conditional mean function of Yon X have the same asymptotic properties.     

基于全局特征和局部特征组合的脸谱识别方法

本文中,提出了一种新的脸谱识别方法。首先利用核主分量分析技术提取脸谱图象的全局特征,然后利用独立分量分析技术提取脸谱图象的局部特征,分别挑选出部分局部特征向量与部分全局特征向量组合成脸谱的组合特征向量,然后利用支持向量机分类器进行识别。采用ORL脸谱库进行测试,并与其它特征提取方法进行了比较,实验结果显示基于组合特征方法的识别率明显优于其它方法。