自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法

 基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法. 与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机. 模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度.     

增强学习与神经网络在交通信号控制中的应用

城市交通系统是一个十分复杂的系统,鉴于交通流的多变性和交通控制的实时性,将增强学习应用于交通信号控制问题中,这样就可以根据实时的交通状态信息动态地进行决策,自动地适应环境以便取得更好的控制效果。然而由于交通状态空间太大而难以建立线性表,采用增强学习与人工神经网络相结合的方法,解决了多个路口的交通信号控制问题。通过在仿真环境下的对比,证明该方法的控制效果明显优于传统的固定配时控制策略。     

基于径向基函数蛋白质二级结构预测方法

文章针对蛋白质二级结构预测这一复杂非线性模式分类问题,提出了基于径向基函数的预测方法。在分析了基于神经网络预测方法的基础上,讨论了蛋白质二级结构预测算法研究中的数据选取、网络结构与参数对网络性能的影响,实验结果表明这一方法的可行性和有效性。     

KPW－75VMR高速冷轧管机干油润滑系统调试与恢复

分析KPW－75VMR高速冷轧管机干油润滑系统工作原理及调试过程中存在的问题，并提出解决方法及改进措施。     

基于粒子群的图像检索相关反馈算法

 将粒子群优化算法的进化搜索过程与用户的反馈过程有效结合,提出了一种基于粒子群的图像检索相关反馈算法,避免了初始检索对用户认知的影响以及对反馈效果造成的局限性,并使得用户对检索目标的理解逐渐清晰,能够有效全面的搜索图片库,同时避免多次反馈造成的算法效率和检索效果之间的矛盾.通过实验验证了算法的有效性.     

氨基酸序列中同源序列的识别

现代分子生物学的研究中，对氨基酸序列进行序列分析是一个热门研究课题.本文介绍了如何使用计算机技术对氨基酸序列的同源序列进行识别，给出了一种动态规划算法对两个序列识别的方法．以及各种改进的算法对多个序列识别的方法，并根据实验结果对各种算法进行了讨论和评价．     

DSNE:一个新的动态社会网络分析算法

为了更好地对社会网络提供动态分析,提出了一种新的基于事件的动态社会网络分析算法(Dynamic Social Network Analysis Algorithm Based on Events,DSNE)。该算法基于隐空间和两阶段聚类方法充分利用实体和事件的动态信息,能够很好地确定每个簇的核心节点,并根据时间步的变化观察到节点位置的变化趋势。实验结果表明了算法的可行性、有效性和准确性。     

基于形状和纹理特征的人脸年龄估计方法

采用活动形状模型ASM将人脸分成若干个三角形,然后使用局部二值模式LBP提取每个三角形区域的纹理特征,并通过支持向量回归对年龄进行估计。本文在著名的FG-NET年龄数据库上采用Leave-one-person-out(LOPO)模式进行实验,使用平均绝对误差和累积指数作为评价标准。实验结果表明,无论是年龄估计还是年龄段估计,本文提出的算法的平均绝对误差都小于AGES算法。同时在实验中也发现,嘴部区域的纹理对年龄估计的影响不大。     

现代物流决策支持系统算法

现代物流在充分利用高科技信息技术手段服务与管理的同时,更需要具备核心算法支持使其具有智能性特征,保证其科学化和高效率,它的高速发展使现有的决策支持系统已不能满足其需求。针对此问题,提出了基于计算智能的物流算法,并集成应用到现代物流决策支持系统项目中。对带时间窗的车辆路由问题和物流选址问题进行建模,采用提出的算法分别构造问题的解决方案。实验结果验证了该算法的实用性和有效性。