集成CCS和B语言的形式化方法

本文尝试集成通信系统演算（CCS）和B语言,以扩展CCS在数据和操作定义方面的能力,以及B方法在描述并发系统方面的能力。集成后的形式化模型BCCS可以描述和分析系统的不同方面（结构、控制、数据和功能）和不同类型的系统（顺序、并发和分布式）。     

基于SVM—KNN的文本分类算法及其分析

通过实验对SVM、KNN文本分类算法进行了深入探讨。基于KNN和SVM算法,提出了一种SVM．KNN算法。该算法结合KNN和SVM两种分类器,并通过分类预测概率的反馈和修正来提高分类器性能。在CWT100G中文网页分类测试系统中,对SVM．KNN算法的实际效果进行了测试和算法性能验证。     

一种用于特征提取的保局判别分析算法

针对保局投影(LPP)为无监督算法的局限,提出了一种新的监督版的LPP,即保局判别分析(LPDA)算法。LPDA吸收了流形学习算法与最大边界准则(MMC)的共同特点,可以将高维的人脸数据投影到低维子空间,具有能处理新样本与无小样本问题的优点。与现有的多种经典相关方法相比,从Yale, UMIST及MIT 3个人脸数据库的实验结果表明,提出的LPDA算法在降维的同时提取了用于人脸识别的更有效的特征,人脸图像识别性能较好,具有较强的判别分析能力。