一种基于向量的鲁棒ARMA系统辨识器

提出一种新的基于向量方法的自回归和运动平均(ARMA)模型系统辨识器,并给出了其参数的统计分析模型.应用结果表明,向量ARMA算法和最小二乘法LS算法相比,在一定条件下,其预测误差精度提高了约1.2 dB;且该系统模型不受分离向量参数的影响.使用非线性函数核,系统将会成为一个鲁棒的非线性辨识过程.     

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.     

和谐人格、社会支持、自我控制与工作–家庭冲突——基于职业群体的3种模型比较

为了考察和谐人格、社会支持、工作–家庭冲突以及自我控制的关系, 基于相关理论, 提出3种模型(简单中介模型、以自我控制为中介变量的复合中介模型以及以社会支持与自我控制为中介变量的复合中介模型), 并比较3种模型对数据的拟合程度。简单中介模型指和谐人格、社会支持通过自我控制平行作用于工作–家庭冲突, 以自我控制为变量的复合中介模型指和谐人格与社会支持分别作用于工作–家庭冲突,以社会支持和自我控制为中介变量的复合中介模型指和谐人格通过社会支持、自我控制作用工作家庭冲突。以北京市医疗行业、金融行业、销售行业公司的200名员工为研究对象, 采用社会支持量表、自我控制量表(SCS)、冲动性量表(BIS)和工作–家庭冲突量表进行研究。结构方程模型的结果表明, 以和谐人格和社会支持为预测变量、自我控制为中介变量、工作–家庭冲突为结果变量建立的复合中介模型拟合结果最好。自我控制在和谐人格、社会支持对工作–家庭冲突的关系中起中介作用, 中介变量的估计值为-0.043, 95%置信区间为[-0.071, -0.022]。自我控制可以中介和谐人格、社会支持对工作–家庭冲突的影响, 以自我控制为中介变量的复合中介模型拟合结果最好。     

支持向量机的SMO算法及其自适应改进研究

提出在SMO算法上应用自适应学习的思想,并利用求解凸二次规划寻优问题的基础上进行改进的研究.研究表明,基于自适应学习的思想对SMO算法进行改进,可使SVM算法更能适应实际应用快速、高效的需求.     

集值优化局部Henig有效解的最优性条件

引进集值映射的Henig有效次微分的概念,并用它得到了集值向量优化问题局部Henig有效解在支撑函数和Lagrange乘子形式下的最优性必要条件.     

支持向量机的研究与发展

支持向量机是一种新型机器学习方法。是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。已成为国际机器学习界的研究热点。笔者主要对其基本原理与研究发展情况进行了探讨和研究。     

公路偏压隧道开挖及支护的数值模拟研究

在查明隧道围岩工程地质条件的基础上,运用有限元研究了公路隧道开挖与支护过程中的应力、位移及塑性区的分布规律。结果表明,锚喷支护对于控制围岩拱顶和底鼓的变形作用明显,拱顶竖向位移在施作锚喷支护后增幅明显减小,在二次衬砌施作之前趋于稳定;隧道稳定性最不利位置在拱顶、拱腰和底部,建议设计时适当增加锚杆的数量,施工时要加强初期支护并控制好喷射混凝土的厚度,防止过大的回弹变形。     

工业共沸精馏塔软测量建模方法的研究与应用

针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,利用基于支持向量机技术的软测量建模方法,建立了恰当的工业软测量模型。利用滑动时间窗技术实时更新建模数据集,并根据预估精度决策在线优化和模型更新,提高工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于滑动时间窗的LS—SVM软测量建模方法,是一种有效的软测量建模方法。     

基于模糊机会约束的超球支持向量机

针对不确定数据多分类问题,提出一种基于模糊机会约束的超球支持向量机（FCC-HSVM）.在球结构支持向量机的基础上,引入模糊事件的可能性测度,得到模糊机会约束规划及其对偶规划.利用球结构的优点,每类样本只参与一个超球体的训练,直接求解多分类模型,提出FCC-HSVM的快速学习算法,显著缩短多分类情况下训练时间.数据试验表明：这种支持向量机分类精度较高,训练速度快,适合解决不确定数据多分类问题.     

安徽沿江主体功能区的划分研究

作为国家“十一五”期间实施区域宏观调控的重大举措,主体功能区划分是一项有别于以往任何区划的创新性工作.本文以安徽沿江地区为实证,以沿江41个县市为基本评价单元,以GIS技术为支撑,采用经济社会开发支撑和自然生态约束的趋同性动态聚类和互斥性矩阵分类相结合的梯阶推进的分区方法,初步划分出四类主体功能区:(1)优先开发区,包括合肥市区、芜湖市区、马鞍山市区、铜陵市区、安庆市区、巢湖市区、当涂县、繁昌县、和县、无为县和芜湖县;(2)鼓励开发区,包括滁州市区、池州市区、肥东县、怀宁县、铜陵县、肥西县、含山县、庐江县和天长市;(3)适度开发区,包括宣城市区、长丰县、广德县、来安县、朗溪县、南陵县、全椒县、望江县、枞阳县、东至县、宿松县和桐城市;(4)引导开发区,包括泾县、宁国市、潜山县、青阳县、绩溪县、旌德县、石台县、太湖县和岳西县.