DNA序列特征提取方法研究

针对DNA序列分类问题提出了两种特征提取方法,利用可分支持向量分类机间隔大、推广能力强的原理建立了DNA序列特征提取方法优劣的评价标准,利用该标准把本文的两种特征提取方法进行了比较,且跟以往的DNA序列特征提取方法进行了比较.实验表明,提出的两种特征方法得到的DNA序列特征完全能够代表DNA序列,对已知分类样本的预测率为100%,且此特征提取方法有很强的推广能力.     

未确知机会约束规划

研究未确知机会约束规划。首先给出未确知教的定义、运算及性质，在此基础上定义未确知事件的可靠度。最后，研究本文的中心问题——未确知机会约束规划。     

稳健的支持向量分类机的优化理论分析

由于在实际中,我们已知的数据往往带有试验误差或者统计误差,因此对扰动数据的处理是一个重要的课题.文[2]对输入带球形扰动的两类分类同题提出了稳健的支持向量分类机的模型,本文主要对引入核后的稳健模型的优化理论做了系统深入的研究,内容包括原始问题的解的唯一性问题、对偶问题及其与原始问题的关系,从而完善了稳健的支持向量分类机的优化理论基础,为相应的算法提供了严密理论依据.     

矩阵秩m修正的特征值问题

本文考虑正定对称矩阵的秩m修正,分析并估计其特征值的变化情况。     

自反馈静压轴承系统的全局稳定性

本文结出了定理:设 f(η)和φ(η)连续,φ(η)满足李普希兹条件,并且有性质a) φ(η)>0,b)(■)φ(η)d(■)=-∞,c)(■)φ(η)dη=∞,d)f(0)=0,当η≠0时,ηf(η)>0,则系统η+φ(η)η+f(η)=0的零解全局稳定。然后把它应用自反馈静压轴承系统。     

重链旋转问题所引出的函数

§1.问题与结果 I. I.Kolodner曾经把下垂重链的非线性自由旋转问题,化为下列初值问题     

基于数据挖掘的财富指数提取

基于国家统计局的调查数据,通过数据挖掘技术对判断人们财富状况的关键因素进行了分析,提取了若干我们称之为财富指数的指标,得到了比较符合实际的结果.     

加权线性支持向量分类机问题解的强二阶充分条件

支持向量机是数据挖掘的新方法。支持向量机所对应的优化问题解的二阶充分条件是研究其灵敏度分析的重要基础。很弱的假设对于作为其特例的线性可分支持向量机问题一定成立,线性可分支持向量机问题解一定具有强二阶充分条件的性质;在这个假设条件下,线性支持向量分类机问题的解具有二阶充分条件性质。研究表明线性支持向量分类机问题的解在很大程度上具有二阶充分条件的性质。     

自反馈静压轴承系统的全局稳定性

本文结出了定理:设 f(η)和φ(η)连续,φ(η)满足李普希兹条件,并且有性质a)φ(η)>0,b)integral from 0 to ηφ(η)d=-∞,c)integral from 0 to ηφ(η)dη=∞,d)f(0)=0,当η≠0时,ηf(η)>0,则系统+φ(η)+f(η)=0的零解全局稳定。然后把它应用自反馈静压轴承系统。     

支持向量分类机阈值的唯一化

支持向量分类机是数据挖掘的新方法,它对应于一个凸二次规划,该规划的不唯一解带来阈值不唯一问题。针对阈值不唯一问题,研究了在具体应用过程中如何修改模型参数,在不影响具体应用问题解决的前提下,提出使阈值唯一化的一个解决方法,同时给出参数变化后最优解的理论结果。这种唯一化的方法不仅为支持向量分类机数据扰动分析新的研究方向作基础准备,而且可以克服由不唯一阈值构成的多决策函数在实际应用问题中带来的困扰。