An extended Lagrangian support vector machine for classifications

Lagrangian support vector machine (LSVM) cannot solve large problems for nonlinear kernel classifiers. In order to extend the LSVM to solve very large problems, an extended Lagrangian support vector machine (ELSVM) for classifications based on LSVM and SVMlight is presented in this paper. Our idea for the ELSVM is to divide a large quadratic programming problem into a series of subproblems with small size and to solve them via LSVM. Since the LSVM can solve small and medium problems for nonlinear kernel classifiers, the proposed ELSVM can be used to handle large problems very efficiently. Numerical experiments on different types of problems are performed to demonstrate the high efficiency of the ELSVM.     

综合集成研讨厅中的研讨信息组织模型

提出了用于支持群体研讨的信息组织模型,其目的是在以计算机为媒介的群体研讨中,使人们通过结构化的发言来提出方案并对其进行辩论,从而提高群体研讨效率和有效性,同时提供群体记忆的功能.作者认为,在任务导向的群体研讨中,每一条发言都具有一定的目的和指向性,而发言之间存在着各种性质的关系.因此,在这个群体研讨信息组织模型中,发言按其目的被分为主意、论证、疑问和资料等4类,不同的发言通过相关、支持、反对、补充和质疑等5种语义关系按其指向联系起来,这样研讨中的发言就被组织成一个动态的树结构.这个模型在作者开发的一个综合集成研讨厅的原型系统中已得到应用,实践表明它是可行的.     

基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

基于FP-tree和支持度数组的最大频繁项集挖掘算法

提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

搅拌桩在复合型土钉支护中的工作性能研究

利用三维非线性有限元方法对复合型土钉支护中水泥土搅拌桩的工作性能进行了分析研究,得出水泥土搅拌桩沿桩长方向的水平位移、弯矩、剪力、应力等参数随开挖步增加的变化曲线,可供复合型土钉支护工程的设计和施工人员参考.     

支持虚拟企业组建的DSS与CSCW集成框架

针对虚拟企业组建过程复杂, 需要决策支持系统支持的 特殊情况， 分析了CSCW对DSS的制约, 利用CSCW提供的多种技术和工具支持虚拟企业组建决策, 提出一种CSCW与DSS的集成框架. 并通过对集成框架进行评估与分析发现， 该方法是高效、 可行的.     

一种基于SVR的综合预测方法及应用

针对一类因变量具有复杂自变量、且不具备相同采样周期的预测问题，综合运用支持向量回归估计(SVR)、多元回归和主成分分析等多种数据分析技术，提出了一种综合预测方法，建立起了飞机故障率与其错综复杂的影响因素间的一种数学关系，并且采用航空装备质量控制的统计数据对所提出的方法进行了实验，预测结果显示了方法的有效性。在影响因素量化过程中，还引入了Pearson相关系数方法。     

不同载体和前驱体对钴基催化剂浆相费托合成性能的影响

以SiO2和γ Al2O3为载体,以硝酸钴、醋酸钴和氯化钴为前驱体,利用浸渍法制备出钴基细粒子催化剂。用X射线衍射、程序升温还原、比表面测试等技术考察了钴基催化剂的结构和还原性能,分析了不同载体和前驱体对浆相费托反应性能的影响。结果表明,SiO2载体上钴物种的分散度和还原度均高于γ Al2O3载体,因而Co/γ Al2O3催化剂的活性最差,CO转化率远低于Co/SiO2催化剂。不同钴前驱体所制备的Co/SiO2催化剂钴物种的分散度和还原度有很大的差别,其相应的Co/SiO2催化剂的浆相费托活性顺序由大到小依次为:Co(NO3)2,Co(NO3)2+Co(CH3CO2)2,Co(CH3CO2)2,CoCl2。     

The Intelligent Decision Support System Model of SARS

Based on the intelligent decision support system, a new method was presented to defense the catastrophic infectious disease such as SARS, Bird Flu, etc.. By using All Set theory, the decision support system (DSS) model can be built to analyze the noise information and forecast the trend of the catastrophe then to give the method or policy to defend the disease. The model system is composed of four subsystems: the noise analysis subsystem, forecast and simulation subsystem, diagnosis subsystem and second recovery subsystem. They are discussed briefly in this paper. This model can be used not only for SARS but also for other paroxysmal accidences.