基于不同核函数的支持向量机的分析与比较

本文首先介绍了SVM的原理及各种数据分类算法,然后描述三种不同的工具箱（LS SVMLAB、OSU SVM、SVM SteveGunn）,分析不同的核函数,在此基础上,对两个数据集（Iris、LiverDisorders）进行分类,记录其分类准确率及运行时间,通过比较分析,选出一个最佳的核函数以及工具箱.结果显示,OSU SVM工具箱的分类性能是最优的.     

辽宁省人民代表大会常务委员会公告

第36号《辽宁省水能资源开发利用管理条例》已由辽宁省第十一届人民代表大会常务委员会第二十次会议于2010年11月26日审议通过,现予公布。本规定自2011年5月1日起施行。2010年11月29日     

基于改进LS-SVR的超磁致伸缩作动器模型辨识

提出了基于遗忘因子矩形窗的最小二乘支持向量机回归( LS - SVR)方法.该方法先将矩形窗方法与传统的LSSVR相结合,用有限个过去的数据做LS - SVR的样本,随着时间增加不断在样本中丢弃旧数据加入新数据,保持样本总数不变;然后在此基础上添加了遗忘因子,在丢弃旧样本的同时兼顾了历史数据的影响.改进后的LS - SVR方法提高了运算速度,同时也提高了辨识的精度.通过仿真实例验证了该方法的有效性和可行性.将此方法应用到超磁致伸缩作动器的在线模型辨识上,取得了较好的辨识结果.     

基于混沌系统和极化恒等式的数字图像加密算法

混沌系统具有初值敏感性,参数敏感性和类随机性等特性。将图像分成大小为8 8的图像子块,利用经典的Logistic方程产生的混沌序列并对其排序生成匹配模板来改变图像子块的位置,然后利用极化恒等式内积分解加密算法改变图像像素的值。因此,基于混沌系统和极化恒等式的数字图像加密算法使图像的像素的位置和值都发生了变化,实现了图像的混淆和扩散。仿真实验表明该方法进行图像加密具有可行性和安全性。     

模糊综合评判理论在研究性学习系统中的研究及应用

介绍了工程数学中的模糊综合评判理论以及相应树型向量推理算法,并将模糊综合推理机制运用到研究性学习系统中进行研究型应用。该系统中运用模糊综合评判对学习效果进行合理评判,得出综合成绩,以其作为改进研究性学习模式的参考评证,从而使研究性学习过程良性发展。     

基于概念的形状分类与识别

基于内容的图像检索已经成为图像检索的一个重要研究方向。其中利用形状特征可以实现形状较为明显的各类图像库的检索。该文对图像形状特征的提取和描述方法进行了较深入地研究,选取其中一部分特征值,分别利用BP神经网络和支持向量机进行形状识别,取得令人满意的实验效果。     

PSDV:一种无结构P2P网络的邻居选择策略

提出一种无结构环境下简单有效的节点间位置的比较方法,以DV（时延统计向量）作为节点在网络中位置的标识和比较peer间位置相近性的依据。给出基于此的节点邻居选择策略PSDV,保证节点的邻居在物理位置上与其是相近的。试验表明本策略能有效缩短节点与邻居间的时延,减少响应时间,证明本策略的合理性和高效性。     

支持向量机序贯最小优化算法推导的改进

已有文献中的支持向量机SMO算法推导过程计算复杂,该文给出一个简洁推导。整个推导过程没有复杂的计算,除了误差函数外,不需引入其它中间变量。     

基于数据挖掘的智能入侵检测系统研究

入侵检测系统是网络安全体系的重要一环。数据挖掘能从大量的、有噪声的、随机的数据中提取出有用的信息,而代理技术可使入侵检测系统具有清晰的系统结构、良好的可扩展性和可移植性。本文对数据挖掘技术和智能检测代理在入侵检测系统中的应用进行研究,提出了一个基于数据挖掘、Agent技术的入侵检测系统框架。