高斯超向量-支持向量机鉴别性语种识别系统

支持向量机在语种识别技术中获得了广泛的研究和应用,并且达到和传统混合高斯模型相当的性能。高斯超向量-支持向量机系统将高斯混合模型与支持向量机有效地结合起来,采用高斯超向量核函数,以支持向量机作为后端分类器。重点介绍基于高斯超向量-支持向量机的语种识别系统,并和传统的高斯混合模型系统进行比较。在美国国家标准技术研究院2003年和2007年语种识别评测数据集上进行实验。实验结果表明,高斯超向量-支持向量机系统相对于混合高斯模型建模的方法,在长时数据上有较明显的性能优势。     

广义ε-相关免疫布尔向量函数

本文给出了布尔向量函数m阶广义ε-相关免疫的概念，证明了布尔向量函数的高阶广义ε-相关免疫性蕴含低阶广义ε-相关免疫性，并根据布尔随机向量联合分布分解式得到了布尔向量函数m阶广义ε-相关免疫的一个谱判别条件，还说明了m阶广义ε-相关免疫布尔向量函数的代数次数不受相关免疫阶数的限制。     

基于线性规划的分类支持向量机

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在分类问题上的运用,分析在结构风险中采用一般范数控制模型的复杂性问题,提出基于l1-范数和l∞-范数的两种线性规划支持向量机,包括线性支持向量机和非线性支持向量机.采用模拟数据对4种支持向量机进行数值试验,其中有3种是线性规划支持向量机(包括提出的两种支持向量机)和经典的二次规划支持向量机.实验结果表明,对线性支持向量机中3种支持向量机计算的模型参数均与理论值接近;对非线性支持向量机情形中l1-范数支持向量机具有最少的支持向量和较好的学习效果.     

基于壳向量和中心向量的支持向量机

针对支持向量机(Support vector machines,SVMs)中大规模样本集训练速度慢且分类精度易受野点影响的问题,提出一个基于样本几何信息的支持向量机算法.其基本步骤是,首先分别求取每类样本点的壳向量和中心向量,然后将求出的壳向量作为新的训练集进行标准的SVM训练得到超平面的法向量,最后利用中心向量来更新法向量从而减少野点的影响得到最终的分类器.实验表明,采用这种学习策略,不仅加快了训练速度,而且在一般情况下也提高了分类精度.     

多重CCA算法的柬汉双语词向量构建方法

针对现有双语词向量研究方法获取双语词向量需要用到大量双语平行文本,对于柬汉双语而言存在着平行文本不足的关键问题,而英语作为通用语言,英语-汉语以及英语-柬埔寨语双语平行文本较多且容易获得,因此在典型相关分析跨语言词向量模型上作出进一步改进,提出以英语为中间语言的基于多重CCA算法的汉柬双语词向量构建方法。通过将英语、汉语词向量投影至汉-英向量空间,将英语、柬语词向量投影至柬-英向量空间,根据CCA算法分别得到英-汉、英-柬双语词向量;以英语作为中间词并结合部分实验室构建的柬汉双语电子词典将上一步得到的英-柬、英-汉双语词向量投影至第三方同一向量空间中,再次根据CCA算法得到柬语和汉语在新向量空间中的投影转换矩阵;得到柬英汉多语词向量,多语词向量中包含有柬汉双语词向量。与传统方法相比,该方法解决了当前其他模型所面临的初始柬汉平行文本稀缺的问题,且获得较高的柬汉双语词向量。     

向量FORTRAN语言及其编译系统的设计

本文涉及的是一个能进行向量运算的高速大型通用集成电路数字计算机系统。硬件由一台向量机(主机)和一台外围机组成;软件包括操作系统,向量FORTRAN编译系统和汇编系统等。软件大部分在外围机上工作。本文介绍向量FORTRAN语言及其编译系统。 向量FORTRAN语言是在新FORTRAN标准ANSI X3.9-1978(也作为国际标准ISO 1539-1980)的基础上加以扩充而成的。向量FORTRAN编译系统的设计重点考虑了系统的可靠性和目标程序的优化。同时对在这类机器上的程序执行可能产生的不确定性(相关危险)做了研究,给以适当的检查和处理。     

线性规划ν-支持向量机的牛顿法

基于线性规划的ν-支持向量机(ν-LPSVM)是在基于二次规划的ν-支持向量机(ν-QPSVM)的基础上提出的。ν-LPSVM和ν-QPSVM模型中的参数ν都可以控制支持向量的数目和误差,但ν-LPSVM的模型更为简单,应用前景更广。讨论了这种新型支持向量机的线性规划问题的最小2-范数解,在此基础上给出了一个快速、有限步终止的牛顿算法。数值实验表明,ν-LPSVM的牛顿算法快速而且有效。     

基于向量投影的支撑向量预选取

支撑向量机是近年来新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点．但在支撑向量机中,支撑向量的选取相当困难,这也成为限制其应用的瓶颈问题．该文对支撑向量机的机理经过认真分析,研究其支撑向量的分布特性,在不影响分类性能的前提下,提出了基于向量投影的支撑向量预选取法,从训练样本中预先选择具有一定特征的边界向量来代替训练样本进行训练,这样就减少了训练样本,大大加快了支撑向量机的训练速度。     

预抽取支持向量机的支持向量

训练支持向量机，可以归结为求解二次规划问题，而求解二次规划时的复杂度随着样本数量的增加而显著增长，这样就大大延长了支持向量机的训练时间。为了提高支持向量机的训练速度，根据支持向量机的基本原理，该文提出了一种从给定训练样本中预抽取支持向量的新方法，即两凸包相对边界向量方法(FFEVM)，此方法大幅度减小了训练支持向量机的训练样本的数量，从而大大提高了支持向量的训练速度，而支持向量机的分类能力不受任何影响。     

模糊支持向量分类机

研究了当训练点的输出为模糊数时支持向量分类机的构建问题。对于线性模糊分类问题,首先将其转化为模糊系数规划。利用模糊系数规划的λ-最优规划,求解模糊系数规划得到模糊最优解（模糊集合）以及模糊最优分类函数集（取值为最优分类函数而隶属度为λ（0≤λ≤1）的模糊集合）,从而构造线性模糊支持向量分类机。对于非线性模糊分类问题,引入核函数,类似干线性模糊分类问题得到非线性模糊支持向量分类机。最后构造显示模糊支持向量分类机特点的模糊支持向量集（取值为模糊训练点,隶属度为λ（0≤λ≤1）的模糊集合）。模糊支持向量分类机较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的分类问题。     

支持向量机在钻井工程数据拟合中的应用

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,在小样本数据的拟合中已获得了很好的效果。对于常见的支持向量回归机方法:ε-支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机进行了归纳总结,并给出了一具体应用案例。     

基于边界向量的支持向量机增量算法

提出了一种新的基于边界向量的增量式支持向量机学习算法。该算法根据支持向量的几何分布特点,采用边界向量预选取方法,从增量样本中选取最有可能成为支持向量的样本形成边界向量集,在其上进行支持向量训练。通过对初始样本是否满足新增样本KKT条件的判断,解决非支持向量向支持向量的转化问题,有效地处理历史数据。针对UCI标准数据集上的仿真实验表明,基于边界向量的增量算法可以有效地减少训练样本数,积累历史信息,具有更高的分类速度和更好的推广能力。     

EDA仿真向量到STIL测试向量转换建模方法

在集成电路测试中,将EDA仿真向量转换成对应的STIL测试向量是重要的步骤。本文介绍了一种适用于将多种EDA仿真向量转换成STIL测试向量的转换结构,该结构采用编译技术将仿真向量符号化,然后通过识别关键词,映射到STIL测试向量。     

利用概念-权向量组匹配算法的Ontology搜索精化

提出了概念-权向量组匹配算法。该算法对输入信息和待评估Ontology进行语义分析，生成对应的概念．权向量组，利用概念．权向量组的匹配结果生成作为过滤和排序依据的结果向量。并利用该算法开发了Ontology搜索引擎——Wl OntoSearch。     

基于支持向量机的图书馆借阅量预测

为了准确预测图书馆借阅量,本文提出基于支持向量机的图书馆借阅量时序预测方法,支持向量机能有效解决非线性、高维、小样本等问题,并采用遗传算法选取合适的支持向量机训练参数,以此增加支持向量机的泛化能力。首先提出了支持向量机预测模型,并进行实例分析,将华北科技学院图书馆流通部1997-2007年度借阅量作为本文的实验数据。实验结果表明支持向量机的图书馆借阅量预测效果优于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络。     

嵌入式向量识别器

本文以分析国内、外现有向量识别器结构与使用效果为基础,阐述了向量识别器的设计宗旨与设计目标。进而提出一种嵌入向量编译的识别器(EYHFTV)实现方案,概述了它的结构与功能;着重说明了EYHFTV的设计特点。     

改进向量投影的支持向量预选取方法

针对基于向量投影的支持向量预选取方法选取投影直线过于简单粗糙,导致需要选取较多的边界向量才能包含原始问题的支持向量的问题,提出了一种新的支持向量预选取方法.该方法通过定义好的投影直线具备的3个必要特征,提出:对于线性可分情况,利用Fisher线性判别算法来获取最佳的投影直线;对于非线性可分情况,利用特征空间中心向量所在直线作为相应的投影直线.由于该方法确定的投影直线可以更好地对样本投影进行分离,因此,与基于向量投影的支持向量预选取方法相比,该方法可用更少的原始样本来构造边界向量集合,可有效降低支持向量机算法的时空复杂度.在两个人工数据集和一个现实数据集上的实验表明,所提方法不仅可以达到以往各种实用的支持向量机算法分类精度,而且更为高效.     

基于支持向量预选取的支持向量域故障预报

针对两种支持向量域模型分别分析了支持向量的分布特性,在此基础上从训练集中选取具有一定几何特征的向量构建预测模型.这些特征向量的预选取在不影响支持向量域的故障预报能力的前提下,大大减少了训练样本,提高了支持向量域的训练效率.仿真实验表明了该方法的有效性和可行性.     

一种新的光学向量-矩阵乘法

在三值光计算机上实现光学向量-矩阵乘法。为了利用光的并行性,研究使用MSD数字系统。在该数字系统上应用全并行无进位加法和M变换实现光学向量-矩阵乘法。为了提高效率,利用M变换以全并行的方式生成部分积,而后采用了二叉迭代法来求向量内积。实验证明了其可行性和正确性。由于该系统在信息表达上将光强与光的偏振性结合起来,所以在解码时不需要测量光强,只需判断光的有无即可,提高了运算精度和速度。     

纵横加工流水线向量机的交叉问题及其解决

本文从单指令流-单数据流计算机上的“标准高级语言向量扩充语言”上的“交叉”问题的解决方法,“语句限制”出发,讨论了通常向量机(纵向加工)及纵横加工流水线向量机中的交叉问题及其处理办法。