间隔ν-支持向量机及其几何问题

提出总间隔ν=支持向量机(TM-ν-SVM),该算法可取得比ν-SVM更好的理论分类性能.研究表明TM-ν-SVM等价于求解特征空间中的两个压缩凸包的最近点对.讨论压缩凸包的相关性质,并给出对应的几何算法.数值模拟实验表明TM-ν-SVM和对应的几何算法可取得比其它算法更好的性能.     

基于残基序列信息的蛋白质相互作用位点预测

蛋白质相瓦作用位点在细胞进程中有着非常重要的作用.尽管利用高通量方法发现蛋白质相瓦作用位点取得很大的成功,仍需要计算方法辅助预测实验中的相互作用位点.本文提出了基于残基序列谱、进化率和疏水性的预测异源蛋白质复合物作用位点的两种向量表示方法并以支持向量机实现预测.其中,提出新的向量表示法取得更好的预测性能.文中的数据集由66个异源复合物蛋白质链组成.     

模拟时滞化学反应系统中的DK-Leap算法

最近发展的可精确模拟时滞化学反应系统的动力学状态的时滞随机模拟算法(delay stochastic simulation algorithm,DSSA)的模拟效率很低。本文提出了一个模拟时滞化学反应系统的加速DK-Leap(Delay K-Leap)算法。DK-Leap算法首先确定满足Leap条件的总反应次数K,然后利用得到τ的概率密度函数随机确定时间区间[t,t τ)。由于每个反应通道的反应次数由K确定,该算法可得到较好的模拟精度。数值试验表明DK-Leap算法在模拟时滞化学反应系统时能取得很好的性能。     

快速原空间孪生支持向量回归算法

孪生支持向量回归(TSVR)通过快速优化一对较小规模的支持向量机问题获得回归函数。文中提出在原始输入空间中采用Newton法直接优化TSVR的目标函数,从而有效克服TSVR通过对偶二次规划问题求得近似最优解导致性能上的损失。数值模拟实验表明该方法不仅能提高TSVR的性能,并且可降低学习时间。     

上海三基设立深圳代表处

1999年8月18日,上海三基电子工业有限公司在深圳华联大厦举行了深圳代表处成立揭牌仪式.受邀参加揭牌仪式的嘉宾代表有包括深圳市商检、技监等部门,全国无线电干扰标准化技术委员会,国家EMC检测中心等研究检测机构及相关企业的专家学者、技术负责人共150余人.     

双模糊渐进直推式支持向量机算法

直推式支持向量机(TSVM)是支持向量机与直推式学习相结合的重要算法.文中为TSVM中的临时标签样本引入双模糊隶属度以及样本修剪策略,构建一种双模糊渐进直推式支持向量机(BFPTSVM)算法.该算法可有效降低TSVM的计算复杂度及核存储量.模拟实验表明该算法可取得比其他算法更好的分类性能,并且具有较快的收敛速度.     

改进的多尺度随机算法

多尺度随机模拟算法(multiscale stochastic simulation algorithm,MSSA)是模拟刚性化学反应系统的有效算法.但该算法对于慢-子系统上分子数目较大的刚性系统是低效的.为了有效地模拟该类系统,本文提出了τ-Leap算法改进的多尺度随机模拟算法(improved muhiscale stochastic simulation algorithm with τ-Leap,IMSS τ).算法将τ-Leap算法应用于IMSS算法来对其中的慢-子系统进行模拟,而舍弃了原方法中Gillespie的精确随机模拟算法(stochastic simulation algorithm,SSA),在精度损失较小的条件下,使模拟速度较IMSS算法提高了95%.数值模拟结果证实了IMSS τ的优点.