基于支持向量机和距离度量的纹理分类

针对图象纹理分类问题，提出了一种将支持向量机和距离度量相结合，以构成两级组合分类器的分类方法，用该方法分类时，先采用距离度量进行前级分类，然后根据图象的纹理统计特征，采用欧氏距离来度量图象之间的相似性，若符合条件，则给出分类结果，否则拒识，并转入后级分类器，而后级分类器则采用一种新的模式分类方法－支持向量机进行分类，该组合分类方法不仅充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点，并且还利用距离度量的结果去指导支持向量机的训练和测试，由纹理图象分类的实验表明，该算法具有较高的效率和识别精度，同时也对推动支持向量机这一新的模式分类方法的实际应用具有积极意义。     

一种具有方向特点的网络对象聚类算法

对分别采用欧氏距离和网络距离作为相似性测度的聚类方法进行分析,并从空间网络中对象间着手,提出一种具有方向特点的网络对象聚类算法.算法利用空间网络的邻接关系,将两种距离结合起来作为聚类的相似性测度以提高聚类的精度.算法分析和实验证明,该算法的聚类效果优于单一度量的聚类方法.     

非线性规划神经网络模型

本文提出一种求解闭凸集上非线性规划问题的神经网络模型,给出了它的Liapunov函数,在适当的假设下,运用La Salle不变性原理证明了它的大范围渐近稳定性,并给出了计算机模拟。     

一种智能预估控制算法在间歇造气炉控制中的应用

针对间歇造气炉工艺流程的特点，提出一种智能预估控制算法。该算法利用智能加权因子建立模糊内模预估器，实时预测气化层温度，在线修正模型失配，从而有效地消除非线性、时变等因素的不利影响。     

短期负荷预测的支持向量机方法研究

提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法采用结构风险最小化原则(SRM)，与采用经验风险最小化原则（ERM)的传统神经网络方法相比，具有更好的泛化性能和精度，减少了对经验的依赖。SVM算法以统计学习理论作为其理论基础，它的训练等价于解决一个二次规划问题。为了提高负荷预测精度，文中在训练数据集中采用了负荷数据和温度数据。通过和多层BP神经网络进行比较的试验，结果证明了其在短期负荷预测中的有效性。     

小波支持向量机

在研究支持向量机(SVM)核方法和小波框架理论的基础上,提出了一种称为小波支持向量机(WaveletSupport Vector Machines,WSVM)的新的机器学习构造方法.该方法引入小波基函数构造SVM的核函数,得到了一种新的SVM模型,然后提出了此模型的结构设计和实现算法,最后给出了几种常用的小波核函数,并给出了理论证明.通过仿真实验,把该方法与小波神经网络、高斯核SVM相比较,得到了较好的实验结果,从而验证了该方法的正确性和有效性.     

基于小波支持向量机的非线性组合预测方法研究

基于支持向量机（SVM）核方法和小波框架理论，提出了一种称为小波支持向量机（Wavelet Support Vector Machines, WSVM）的新的机器学习方法，并把这种方法应用于组合预测，得到了一种基于WSVM的非线性组合预测新模型，然后给出了此模型的结构设计和实现算法．通过仿真实验，把该方法与小波神经网络等方法相比较，得到了更好的实验结果，从而验证了该方法的正确性和有效性．     

基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别

稀疏贝叶斯方法在处理分类问题上具有良好的推广性，并且使用较少的核函数，介绍了一个实时的车型识别系统．它以每点色彩信息的高斯混合模型来实现对视频图像的背景估计，从而实现对汽车的检测；利用稀疏贝叶斯分类器对检测到的汽车进行车型分类，实验结果表明稀疏贝叶斯分类器不仅具有支持向量机的性能，而且比SVM使用更少的核函数．实验取得了较好的分类效果．     

基于粗集理论和SVM算法的模式分类方法

本文提出一种将粗集方法与SVM算法结合起来的模式分类方法.利用粗集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面优势,减少SVM训练数据,克服SVM算法因为数据量太大,处理速度慢等缺点;同时,借助SVM良好的分类性能,对粗集约简后的最小属性子集进行分类,实现模式分类算法的快速性能、高识别率和抗干扰性强等优点.本文以手写体汉字的识别为例,说明本算法的实用性.     

A Surface Plasmon Resonance-based Immunosensors for Sensitive Detection of Heroin

1. IntroductionDuring the last two decades, there have been remarkable research and development activities aimedat the realization of optical sensors for measurementof chemical and biological quantities. A large variety of optical methods have been used in chemicalsensors and biosensor including ellipsometry, spectroscopy (luminescence, phosphorescence, fluorescencej Raman ), spectroscopy of guided modes inoptical waveguide structures (grating coupler, resonant mirror ), and surface plasmon re…