基于高斯核的SVM的参数选择

基于高斯核的支持向量机应用很广泛,高斯核参数σ的选择对分类器性能影响很大,本文提出了从核函数性质和几何距离角度来选择参数σ,并且利用高斯函数的麦克劳林展开解决了参数σ的优化选择问题。实验结果表明,该方法能较快地确定核函数参数σ,且 SVM 分类效果较好,解决了高斯核参数σ在实际应用中不易确定的问题。     

支持向量机算法在MOOC 课程答疑系统中的研究

随着互联网技术和近期MOOC课程的发展,智能答疑系统也受到了更多的关注,应用它能够及时给学生提供学生疑惑的问题答案。智能答疑系统通常包括问句理解、信息检索、答案抽取和选择三个主要部分,且问句分类是问句理解的关键,因为它的准确性将直接影响到最后答案的准确性。以高校计算机基础课程为实际背景,在已有基于支持向量机算法基础上,对该方法进行了改进,并通过训练集和测试集进行了验证。从实验结果看,该方法在高校计算机基础智能答疑系统中有比较好的应用效果。     

基于PSO-LSSVM的网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型（PSO-LSSVM）．首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型．仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律．     

Fractal Beauty in Xinjiang Folk Art Patterns

Xinjiang folk art patterns and designs are the art treasures of Chinese cultural treasure-house as well as the precious humanistic resources of Western China. In the process of collecting, sorting out and studying Xinjiang folk art patterns, the elegant simplicity as well as the good taste stands out impressively, and the pattern shape as well as the layout composition shows a distinctive national trait and a strong local color. As ＂The Geometry of Nature＂, fractal geometry brings about a new performing method. Various fractal graphs are created by different generators. Their dynamic pictures contain visual information of great magnitude and their artistic effect is similar to Xinjiang folk art patterns, which fully proves the fractal beauty in Xinjiang folk art patterns.     

基于支持向量回归的动力电池参数辨识

根据铅酸蓄电池在放电过程中内部电化学反应导致外部电特性变化的特点,提出一种基于支持向量机原理的电解液密度辨识模型。利用支持向量机理论非线性回归的特性,简化测量电解液密度的过程,在恶劣环境下检测动力电池的电解液密度更显其优越性。预测实验表明,采用改进的交叉验证预测模型具有泛化能力强、稳定性好的特点,并且在小样本的条件下能达到预期的辨识精度。     

基于跨场景推理的事件关系检测方法

事件关系检测是一项面向事件之间逻辑关系的自然语言处理技术。事件关系识别的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件的篇章结构信息及语义特征,实现事件逻辑关系的深层检测。该文首次建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文提出了一种跨场景推理的事件关系检测方法,该方法认为,具有相同事件场景的“事件对”,往往具有相同的事件关系类型。该文提出的基于跨场景推理的事件关系检测方法在针对四大类事件关系类型的检测精确率为54.21%。     

天线方向图自动测试系统设计与实现

为了获得一套完整、快速、高效的测试手段和力法,通过对天线方向图测试原理的分析,在微波暗室和测量设备的基础上,基于PNA矢量网络分析仪的测量特性,设计测试力案,使用VC＋＋开发出一套天线力向图测试软件,实现了天线的自动化测试.测试数据符合天线测量要求,在实际应用中为天线方向图自动化测试提供了支撑和帮助.     

基于MEMS三轴加速度传感器的摔倒检测

摔倒作为人体活动的一部分,是影响人体健康的一大因素,尤其对病人和老年人而言,摔倒检测至关重要。基于MEMS三轴加速度传感器采集的人体活动加速度信号,提出了一种基于固定阈值的信号幅度向量滑动平均法SVMSA。该方法根据人体活动时的加速度信号特征,利用预先设定的阈值对加速度信号幅度向量SVM的滑动平均SVMSA进行判决,同时使用差分信号幅度域DSMA区分快速跑步等剧烈运动,准确实现了人体的摔倒检测。主要优势在于分析并区别了人体快速跑步等剧烈运动对摔倒检测的影响。通过对8位实验者的测试,该算法实现了94.4%的精确度。实验表明该算法能够较为准确地实现人体的摔倒检测。     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

GAFSA优化SVR的网络流量预测模型研究

现有的诸多网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题。针对此类问题, 研究了一种通过GAFSA(全局人工鱼群算法)优化SVR模型的网络流量预测方法。GAFSA是一种群智能优化算法, 寻优效果显著。采用GAFSA对SVR预测模型进行参数寻优, 可以得到使预测效果最佳的训练参数; 使用这组最优参数训练SVR, 建立网络流量预测模型, 可以很好地改善基于其他智能优化算法改进的SVR网络流量预测模型多次预测结果相差较大的问题, 使预测结果趋于稳定, 同时也可以提高预测精准度。仿真结果表明, GAFSA-SVR网络流量预测模型与其他模型相比, 预测结果基本稳定, 精准度提高到89%以上, 对于指导网络控制行为、分析网络安全态势有重要意义。