基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法

针对工业、信息等领域出现的基于较大规模、非平稳变化复杂数据的回归问题,已有算法在计算成本及拟合效果方面无法同时满足要求.因此,文中提出基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法.算法中的假设空间为多个具有不同尺度的高斯核生成的再生核Hilbert空间的和空间.考虑到整个数据集划分的不同互斥子集波动程度不同,建立不同组合系数核函数逼近模型.利用最小二乘正则化方法同时独立求解各逼近模型.最后,通过对所得的各个局部估计子加权合成得到整体逼近模型.在2个模拟数据集和4个真实数据集上的实验表明,文中算法既能保证较优的拟合性能,又能降低运行时间.     

过氧化氢生产中VOCS处理的几点经验

针对过氧化氢生产中存在的有机气体排放提出解决方法与注意事项     

新兴教学型机电设备的发展现状调研

以目前杭州职业技术学院机电专业课程改革和新兴课程设置为出发点,分析了工业机器人等新兴专业发展状况,分析了教学型机电设备国内外研究现状,提出了存在问题,并提出相应解决措施。     

时态神经网络模型及其在股票分类预测上应用

对具有时间属性的数据进行数据挖掘称为时态数据挖掘，用以发现数据在时间上的知识，当数据变化不规律时，如股票交易数据,就很难发现有价值的规律与规则。而神经网络具有并行、容错、可以硬件实现以及自我学习的优点,可作为股票分类预测应用的一种方法。通过将股票数据与时态型相结合，将股票数据转换成时态型股票数据，提出时态神经网络模型的分类方法，对收集的若干上市公司十年内的股票数据进行分析，构建了时态股票数据神经网络分类器对股票进行分类预测。经过实验验证，相比改进前的神经网络和支持向量机方法，该分类器具有更高的分类准确率。结果证明，这种时态数据神经网络模型对于多只股票的分类预测是非常有效的，可以很好地运用到股票市场的分类预测中。