示例学习的扩张图方法

提出示例学习的一种几何理论，即扩张图方法，应用该方法得了最优覆盖问题的近似解，该方法直观，清晰，并具有渐近式学习功能。     

示例教学法在计算机实验教学中的应用

针对目前计算机实验教学现状和教学质量不高等问题进行了分析,提出了示例教学法。通过示例,激发学生兴趣,经历欣赏、学习、模仿、掌握、提高、创新若干阶段,将理论和实践紧密结合,更好地帮助学生理解教学内容和培养学生的综合能力。经实践证明,该教学法优于传统的教学方法,较好地提高了计算机实验教学的质量。     

一种改进的压缩跟踪算法

针对压缩跟踪算法在跟踪目标过程中,目标快速运动和目标外观尺寸变化较大时引起的跟踪失败问题,提出了改进的压缩跟踪算法。首先,对正负样本的采集做了改进,除了采集正负样本集,还额外采集一个候选样本集,从而减少样本采集带来的误差。其次,借鉴MIL算法思想,利用弱分类器的组合构成强分类器,然后对候选样本进行计算来确定目标,并提出了模型学习率和强分类器更新方法。最后,根据候选样本集为正样本集的概率值来自适应调节跟踪目标窗口的大小。实验表明,改进后的算法能对快速运动和外观变化较大的目标进行准确的跟踪,改进算法比原算法具有更好的鲁棒性。     

企业产品标准审查中的常见问题浅析

本文从企业产品标准的制定时机及对企业标准审查的要求和重点说起,逐步论述了企业产品标准审查中的常见问题并给出了一些示例,以达到提高企业产品标准质量的目的.     

我国电力工业关停小火电、建设节能环保型大火电的进展

节能、减排已成为我国的基本国策。关停小火电机组、建设大火电机组是推动电力工业结构调整,建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择。阐述了关停小火电的范围、2007年关停进度以及建设节能、高效、环保型大火电机组若干示例。     

基于抗噪声的多任务多示例学习算法研究

在多示例学习中,当训练样本数量不充足或者训练样本中存在噪声信息时,分类器的分类性能将降低.针对该问题,本文提出了一种基于抗噪声的多任务多示例学习算法.一方面,针对训练样本中可能存在的噪声问题,该算法赋予包中示例不同的权值,通过迭代更新权值来降低噪声数据对预测结果的影响.另一方面,针对训练样本数量不充足问题,该算法运用多任务学习策略,通过同时训练多个学习任务,利用任务间的关联性来提高各个分类任务的预测性能.实验结果证明,与现有的分类算法相比,该方法在相同的实验条件下具有更优秀的性能.     

烟的形成机理及发烟剂介绍

通过对烟产生的原理和彩色发烟剂研制进行技术上的简要剖析,介绍了对已曾应用的军用、民用发烟剂配方和制作实例及安全注意,为业内人士研究烟的形成提供借鉴。     

《硅酸盐学报》参考文献著录格式示例

根据《文后参考文献著录规则》(GB/T7714–2005)、《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》(CAJ-CDB/T1–2006)的规定,本刊对文稿注释与参考文献的著录作如下要求,请向本刊投稿的作者照此书写与著录。     

基于在线多示例提升随机蕨丛的目标跟踪

为了实现在光线变化、目标形变及背景复杂环境下健壮有效的目标跟踪,提出一种基于在线多示例提升随机蕨丛的目标跟踪方法,通过无限冲激响应（IIR）滤波器实现随机蕨丛分类器的在线增量学习,构建在线随机蕨分类器池,并在在线多示例提升框架下对在线随机蕨进行更新和选取,生成在线多示例提升随机蕨丛分类器,利用该分类器对目标候选区域的采样进行分类以确定目标位置,同时构造正例和负例训练集进行在线增量更新。实验结果表明,复杂环境下,算法具有良好的目标跟踪稳定性。     

从示例中获取结构化描述的知识—过程

文章提出了适合结构化知识获取的一种思想方法，并结合在种简明而典型的应用领域内实现的过程获取系统ＫＢＭＬ，详细地阐述了这种思想的有关方面。它采用分级分阶段的匹配、归纳策略略逐步从示教实例中获取一个完整的过程；把匹配和归纳有机地结合在一起是ＫＢＭＬ的核心内容。