基于支持向量机的缓存预估模型的设计与实现

采用支持向量机(SVM)对网络业务流数据进行预测估计，通过训练样本，从而获得样本以外数据的分布规律。在此基础上，设计了一种网络排队队列缓存的预估模型。实验表明，该模型具有较高的训练效率和很高的估计精确度。     

一种有效的并行汉字／字符串相似检索技术

本文提出了一种有效的并行汉字／字符串相似检索技术．通过引入搜索状态向量及字符一模式匹配向量，该技术将字符串匹配比较转化为简单的整数字位运算，通过对字符串方向相反的搜索有效地实现了多处理机对汉字／字符串的并行相似检索．文中也给出了并行实现算法，同时分析了算法的复杂性．     

指针推进移动性管理策略中指针链长度的概率

为了降低移动通信网络中位置跟踪操作的代价,指针推进策略被提出.显然,指针链长度的确定对这一策略的有效应用是至为重要的.已有论文假定移动台在位置区的逗留时间服从指数分布的条件下,对指针链的长度进行研究,但指数分布的特殊性,限制了其研究结果的应用.本文推广了上述结果,研究了移动台在位置区的逗留时间服从一般概率分布的指针推进策略,通过构造向量马氏过程,利用密度演化方法,导出了指针链长度的概率公式,这个公式可用于对各种指针推进策略性能的评价.     

化工软测量技术研究进展

详细说明了软测量技术的含义以及软测量系统的组成。在此基础上，介绍了软测量技术中基于机理分析建模、应用状态观测器建模、应用统计分析建模、神经元网络、模糊技术、以及支持向量机的智能建模等软测量建模理论方法和最新研究成果，之后介绍了小波分析、推断控制算法在软测量数据处理中的应用，最后介绍了基于虚拟仪器开发平台的软测量系统实现技术。     

大规模训练数据的支持向量机学习新方法

支持向量机不能直接对大规模的训练数据进行学习。提出一种新的减小样本集规模的方法；在映射后的高维空间中寻找两种类别的交界部分，交界部分上的样本作为学习样本。并且指出，不需涉及具体映射的形式只用核函数即可找到交界部分的样本。实验表明，新方法优于直接在低维样本空间中寻找交界部分样本的方法。     

支持向量机推广能力估计方法比较

支持向量机是一种新的机器学习算法，与其它学习算法相比，它的最大优点是基于结构风险最小化原则，因而能够保证推广能力。推广能力估计是机器学习中的一个重要问题，是实现自适应调整、参数选择、模型选择的等方法的基础。本文详细比较当前较有影响的几种推广能力估计方法，指出了这些方法适应范围和优缺点，并结合各种方法的原理讨论了推广能力估计可能的发展方向。     

基于Gibbs模型的提高图像分辨率方法

在提高图像分辨率过程中,选择合适的成像模型是获得高分辨率图像的一个关键因素。提出一种基于最大后验概率、采用Gibbs成像模型,并利用多帧序列图像重构高分辨率图像的方法,充分利用序列图像之间的累加信息,从而快速地获得较其他方法更优的高分辨率图像。     

相干视频地杂波模拟的通用仿真模型

针对相干视频地杂波模拟中非高斯相关随机序列的产生,提出一种通用的仿真模型。使用迭代算法和随机向量法完成零记忆非线性变换过程,迭代算法用来计算非线性变换过程中高斯序列相关性的变化,而随机向量法用来完成线性变换,仿真实验数据证明利用这两种方法可精确地产生具有指定概率密度和功率谱的非高斯相关随机序列,逼真地复现既包含振幅又包含相位的雷达相干视频散射信号。同时给出了迭代算法使用过程中的注意问题及地杂波模型仿真的过程。     

支持向量机在交通量预测中的应用

交通量预测对于区域交通规划有重要意义。提出一种基于支持向量机理论的交通量预测方法。该方法以统计学习理论为基础，通过和BP神经网络进行比较的实验，证明其在交通量预测中的有效性。     

关于GPS网约束平差时基准点的选取

ＧＰＳ观测的三维基线向量经过粗差剔除和ＧＰＳ网无约束平差改正后可获得高精度的ＧＰＳ基线向量网，而在实际应用中需要将ＧＰＳ网强制附合到测区内已有的地面控制网中。如果测区内的地面已知点精度不高或点位发生了移动，将直接影响到ＧＰＳ网转换到地面坐标系中的精度，从而使得高精度的ＧＰＳ观测结果失去了其本来的意义。本文应用不同坐标系之间的相似变换原理，在ＧＰＳ同约束平差前，仅应用ＧＰＳ联测点来分析、选择出与ＧＰＳ网本身所包合的基准相兼容的基准点，并通过实例进行了计算与分析。