简介：针对智能监控中行人行为难于识别的问题,提出了一种基于改进支持向量机的行人行为分类的解决方法.针对背景建模和前景提取精确度的难题,把视频中有活动的部分表示成一组时空兴趣点;针对行动方式具有无固定方式和模糊特点的问题,先采用模糊聚类求每类行为样本聚类中心,再加入决策树思想,构建一种支持向量机决策树多值分离器进行行为分类.在国际上通用行为KTH数据库进行了实验,获得较高的识别率.

简介：为了解决当前工业仪表示数在采图环境恶劣和样本数据量大的情况下所导致的算法识别不准确的问题,分别从特征学习与机器学习识别的角度出发,提出了基于特征学习与支持向量机的工业仪表状态识别算法。首先,提取仪表图像区域字符的几何特征和颜色特征,对这些提取出的特征进行归一化处理,设计出特征提取分析算子,达到精准提取有用特征数据的目的。然后,基于支持向量机,计算出分类器的最优平面和约束条件,从而建立仪表识别算子,进一步精确识别仪表示数。最后,基于软件开发环境QT实现算法,并系统集成。实验测试结果显示：与当前仪表识别技术相比,此算法拥有更高的准确性与稳定性,能够准确地根据仪表数字识别出电压,从而确定仪表工作状态是否正常。

简介：可靠的语音端点检测算法是稳健语音识别系统所必须的。针对现有算法在噪声环境下的稳健性问题，提出了基于单类SVM（supportVecforMachine）的端点检测算法。通过对多特征信息进行在线学习与综合，以及采用双层决策机制，有效提高了语音检测的稳健性。实验表明，算法在多种噪声环境和信噪比条件下有效，明显提高了语音识别系统在噪声环境下的识别率。

简介：为了提高交通需求预测精度,综合考虑居民出行行为在时间维度上的分布,采用支持向量机、径向基神经网络和多项logit三种方法,基于居民活动目的,建立了出行链模式识别模型,并利用敏感性分析方法研究了解释因素对出行链模式选择的影响和对模型性能的贡献程度.结果显示：支持向量机模型在总体准确度和分类准确度上均优于其他2种方法,体现了支持向量机在小样本下的识别性能优势;证明了支持向量机能够较准确地反映多分类因素对于出行链模式选择行为的影响程度;因素对于不同出行链模式识别精度的贡献度差异表明了细化出行链模式及探索各个模式特有影响因素的重要性.支持向量机技术在交通需求预测建模及影响因素分析方面均具有实践意义.

简介：针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题，提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此，本文使用遗传算法对多核权值系数寻优，设计多核支持向量机故障诊断系统，此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证，验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比，结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高。

简介：分析了教育评估问题及现有方法，提出了基于支持向量回归的教育评估方法。首先，介绍了支持向量回归算法。其次，探讨了基于支持向量回归的教育评估原理。最后，以学位授权点合格评估为例进行了模拟评估。

简介：结合支持向量机和神经网络各自的优点，提出了一种新颖的自适应支持向量回归神经网络（SVR—NN）．首先，利用支持向量回归方法确定SVR—NN的初始结构和初始化权值，基于支持向量自适应地构造SVR—NN神经网络的隐层节点；然后，使用退火过程的鲁棒学习算法更新网络节点参数和权值．为了验证所提出方法的有效性，给出了自适应SVR-NN应用于非线性动态系统辨识的实例．仿真结果表明，与以前的神经网络方法相比，基于SVR-NN网络的辨识方案能获得相当好的性能，它具有很快的收敛速度．因此，自适应的SVR—NN为非线性系统辨识提供了极有吸引力的新途径．

简介：向量是数学的基本概念之一,向量与力学联系紧密。结合力学教学,将基于问题的研究性教学方法应用其中。给出在向量教学中自然导入力学背景,在力学教学中自然导出向量知识教学实例。教学实践表明这种教学模式符合＂以人为本,以学生为中心＂的核心教育原则,也符合＂学以致用＂的教学目的。

简介：

简介：矩阵的最大特征值覆其特征向量反映矩阵的主要信息．文章通过建模实例介绍了最大特征值厦其特征向量的应用．针对反映一组学生的各种能力的数据，进行统计分析处理，借助主成分分析法的思想，用矩阵的最大特征值覆其所属的特征向量的分量的大小顺序，给出这组学生按综合能力由强到弱的排序，并用数位方法，对各种组队方案的合理性进行讨论_

简介：快速排序是交换排序的一种方法，是对过程简单的冒泡排序的一种改进算法。向量是C＋＋STL的重要一员，是可以容纳多种类型的相同实体，可以自动伸展，给一些不确定数据量的容器工作带来很大的方便。string是一种自定义类型，是针对方便字符串而设计的，该文给出用向量实现对字符串的快速排序的操作，并计算该算法的时间复杂度。

简介：研究了结合主观和客观信息的模糊多属性决策问题，其中主客观信息分别由属性权重的两两比较矩阵和决策矩阵组成．提出一种结合主观和客观信息的特征向量决策方法，给出了2种求解基于主客观特征向量法的模糊多属性决策方法．这种方法通过求解2个线性目标规划模型得到最优属性权重，然后，通过对决策信息进行简单的加权集结，得到所有方案的排序结果．最后，通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性．结果表明，该方法要比其他主客观结合多属性决策方法简单．

简介：稀疏矩阵与向量相乘的问题是大规模科学与工程计算的核心部分。考虑在工作站机群上实现大型稀疏矩阵与向量乘的负载平衡，提出了一个快速负载平衡和有效的消息传递技术相结合的方法，来缓解计算和节点间通信。并且通过I／O延迟隐藏和整体负载平衡使I／O开销能有效地分摊。数值测试表明，该方法具有良好的性能。

简介：给出计算参数矩阵特征值与特征向量导数的外推算法,数值结果检验了在有舍入误差时，甚至对于次主特征值都是可行的.

简介：给出了一种基于LPQ特征向量的帘子布疵点识别方法。首先给出了局部相位量化（LPQ）的定义,,然后计算帘子布样本图像的LPQ特征向量,使用PCA降维处理,再利用降维后的LPQ特征向量对预先设置的BP神经网络参数进行最优选择,最后利用最优的BP神经网络作为帘子布疵点分类器。此识别算法能对断经、浆斑、劈缝、稀经和经线粘连等帘子布疵点进行有效识别。

简介：为顺应经济新常态,进一步推动实体经济发展,交易商协会于2016年发布了《银行间债券市场非金融企业资产支持票据指引（修订稿）》,对2012年发布的资产支持票据规则进行大幅改革。作为非金融企业运用资产证券化技术发行的新型债务融资工具,资产支持票据尚处初步发展阶段,存在着票据期限过长、流动性不强等短板,非金融企业获益面较为狭窄。因此,借鉴美国资产支持商业票据发展的成熟经验,进一步完善这一充满发展潜力的融资工具,对于推动我国票据市场发展、实现企业的可持续融资继而支持实体经济有深刻的意义。

简介：采用分析的方法研究了在复Hilbert向量函数空间L^2m[0，1]上由两项二阶向量微分算式，（Y）=Y″＋Q（x）Y和边条件所生成的微分算子的特征行列式，及当｜λ｜充分大时特征函数的展开式；并对算子的Green函数作出了一个重要估计。

简介：基于教据仓库的决策支持系统是一种新型、高效、科学的决策支持系统。

简介：基于国内外学者的研究成果,介绍了创造力支持系统的概念,并总结了该类系统的2个主要特征:一是创造力支持系统基于信息技术;二是该类系统支持人们创造性地解决实际问题,而不是创造能力的训练.然后,分析了创造力支持系统的基本原理及其相关学科.最后,根据该类系统平台的发展过程,讨论了创造力支持系统功能特点.

简介：<正>听着他的声音的时候,窗外,正有月光。时间临近午夜。这是电台大众生活频率,"北国星空"栏目的主持人,名字很好听,叫做"阳光"。向来喜欢的,调侃式的时事评述,满浸感情的配乐散文,由他清楚、磁性的声音讲出来,是那么的易于感染我。今夜不见阳光,但必然,明天会是明媚的太