弱积分余弦算子函数拓扑

利用积分余弦算子函数及连续线性泛函的概念,引入一新的局部凸向量拓扑,并对其基本性质进行讨论.     

基于LS-SVM的热处理炉钢板温度预报模型

 根据中厚板热处理炉钢板温度控制的工艺特点,建立了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热处理炉钢板温度预报模型,并给出相应的建模步骤。通过LS-SVM模型拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系,以现场生产工艺数据为训练样本对模型进行学习,再选取测试数据样本对模型进行仿真检验。将模型应用于计算热处理炉钢板温度的数学模型中,仿真结果显示,所建立的模型简单,预报能力强,具有广泛的应用前景。     

基于支持向量机的非线性系统辨识

支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法，该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模，介绍了V-SVR的基本理论，并进行了仿真实验，结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。     

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.     

多变量过程监控的D控制图

针对如何将大数据技术与传统的多元控制图相结合,以获得一个具有自学习性的控制图的问题,以支持向量数据描述(SVDD)为构建基础,提出一个基于支持向量数据描述的D控制图.该D控制图通过对在控数据的学习,自适应地构建出自己的监控模型.仿真实验及工业实例表明:D控制图在多变量制造过程中的表现优于T²控制图,是一个理想的监控模型.     

基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.     

改进特征匹配算法在银行卡号识别中的应用

针对目前银行卡号识别算法的不足, 基于模式识别技术, 提出一种改进的特征匹配算法, 并将其应用于银行卡号识别. 改进的特征提取算法改变了特征向量, 并增加特征学习次数, 解决了传统方法识别银行卡号正确率较低的问题, 并保证了识别效率. 仿真实验结果表明, 改进的特征提取算法可有效提高银行卡号识别的正确率.     

基于特征选择和聚类的分类算法

针对目前特征选择算法应用于数据分类精度不理想的问题, 提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法, 该算法结合特征选择算法和聚类分析算法对特征进行处理, 将分类中冗余的特征去除. 利用支持向量机对一组心脏病患者实际测量得到的数据进行分类实验, 实验结果表明, 该方法可有效筛选影响分类的特征, 进而提高分类准确率.     

基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

非线性四阶薛定谔方程的高阶保能量方法

利用四阶平均向量场方法和拟谱方法构造非线性四阶薛定谔方程的高阶保能量格式,并用构造的高阶保能量格式数值模拟方程孤立波的演化行为.结果表明:新的格式具有很好的稳定性,可以很好地模拟孤立波的演化行为,同时,保持了方程的离散能量守恒特性.