支持向量回归可解释性体系的建立

回归分析的主要任务是预测和解释.基于结构风险最小的支持向量回归模型取代传统经验风险最小回归模型,较好地解决了非线性、小样本、过拟合、维数灾难、局部极小等问题,泛化推广能力优异,但其可解释性差的缺陷一直未获根本性解决.基于F测验,为支持向量回归建立了一套完整的解释性体系,包括模型回归显著性测验、单因子重要性显著性测验、单因子效应及灵敏度分析、两因子互作显著性测验等.实例验证表明,其解释结果与传统二次多项式回归模型等具较好的一致性,初步表明了该解释性体系的合理性.     

机器设计中机构误差的分析与计算

本文介绍了平面机构设计的极坐标矢量法及平面机构的矢量复数表示法,论述了在机器设计中用复数极坐标法进行机构的位置精度设计的计算原理,并以典型的四杆机构为例,论述了分析与计算的方法。     

基于多重回归LSSVM的并发故障诊断

提出了一种基于多重回归最小二乘支持向量机模型的并发故障诊断方法,并将其应用于诊断某船舶主柴油机冷却系统的并发故障.仿真结果表明,该方法具有良好的效果,能够对系统的单个故障和并发故障进行检测.仿真结果还表明,多重回归最小二乘支持向量机模型适合于小样本条件下多输入多输出数据样本的建模,在一定噪声的影响下仍能够得到相对准确的诊断结果,因此多重回归最小二乘支持向量机模型为一种有效的并发故障诊断方法.     

基于模糊支持向量机的高速公路交通事件的自动检测

利用支持向量机的全局优化、适应性强、泛化性能好等优点,针对实时交通流数据的随机性、高维、非线性和时变等特性,将模糊支持向量机应用于高速公路交通事件检测问题中。在识别阶段利用60组实测数据训练模糊支持向量机,利用60组实测数据进行测试,测试结果表明,利用FSVM进行交通事件检测,识别率达到96.7%。     

集值映射型广义Ekeland变分原理

在序拓扑向量空间中定义了集合的非线性标量化函数,
 并证明了它的一些性质. 利用集合的非线性标量化函数, 给出了关于集值映射的广义Ekela
nd变分原理, 此变分原理是向量形式广义Ekland变分原理的推广.     

伪Riemann流形中的2-调和类空子流形

通过推广相关定理, 给出了具有非负截面曲率的伪Riemann流形中的2-调和类空子流形成为极大类空子流形的一个充分条件, 并通过减弱相关定理的条件, 讨论了外围流形Ricci曲率有上下界时的超曲面情况, 从而改进了相关结果.     

L-凸空间的一个极大极小不等式及其应用

利用L-凸空间的一个极大极小不等式,建立Ky Fan型截口定理并将该理论应用到L-凸空间的极大极小不等式和极大元定理.基于应用,得到关于L-凸空间的抽象广义向量均衡问题的一些新的存在性定理.     

基于矢量水听器的噪声声强测量技术

介绍了矢量水听器的测量模型及噪声声强测量原理。针对在消声水池对矢量水听器测量系统和传统声压水听器测量系统进行的比对测量,检测了系统的整体测试性能,分析比较了各自获得的信噪比情况,验证了矢量水听器测量系统的无指向性特性。水池试验表明,矢量水听器测量系统能量著抑制各向同性噪声,提高测量系统信噪比,可用于低噪声舰船辐射噪声的测量。     

列车运行图自动生成系统的设计与实现

基于对火车站列车运行管理业务流程的分析,介绍一个基于数据库和矢量图形的列车运行图自动生成系统的设计与实现。系统实现列车输入的输入、修改,并根据数据的更新自动生成列车运行管理图。     

M进制细分向量域的正则性

将二进制稳定细分格式推广到M进制,讨论了M进制稳定细分格式的收敛性,并由之得到了M进制细分向量域正则性的矩阵符号因子分解性刻划。