简介：

简介：在立体几何里,一提到向量法,几乎所有的师生想到的可能都是向量坐标法.事实上,向量法大致可分为两类：坐标法和非坐标法（或者称基底法）.向量基底法更加＂厉害＂,坐标法可解决的问题都可用基底法解答,对于空间几何体本身不具备垂直关系,或建立直角坐标系较为麻烦的,或不易求解点的坐标的题目,用基底法则更简明快捷.

简介：

简介：针对复杂不确定系统的控制问题，提出了一种基于在线支持向量回归的预测控制方法。该方法应用支持向量回归在线估计预测控制的预测模型，并实时更新。分析了预测时域和控制时域的选择对控制精度的影响，给出了控制参数设计原则。对电液力伺服加载系统的仿真试验表明，该方法有很好的控制性能。

简介：摘要：持向量数据描述算法（SVDD）是一种近年来运用得越来越多的单分类算法，具有很好的泛化能力，且运用核函数能有效解决“维数灾难”问题，可以较好的划分交通流数据分布特征。虽然在传统的SVDD只关注正类样本，能很好的通过单类数据进行机器学习，但我们又可以使用负类样本点来更好的完善SVDD所构造的超球面的分类性能。这就提出了带负类样本的支持向量数据描述算法（SVDD-NE）。之后通过对比不同分类算法的性能来验证SVDD-NE方法的有效性。最后将SVDD-NE运用于实际道路交通流数据的拥堵判别，用来增加道路拥堵的判别方法，实验证明该方法可以较好的支持道路车流拥堵情况识别，为诊断道路运作情况提供了技术基础。

简介：联系上文，我们会发现向量不等式在解决相关的代数问题时，很有用处，本文，我们就来重点谈一谈如何构造向量．巧用向量不等式来解题．

简介：摘要目的比较Logistic回归、BP神经网络及支持向量机3种模型对老年慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者30 d内急性加重再入院风险的预测性能，以期为再入院高风险患者筛查及预防提供科学依据。方法制作COPD患者调查问卷表，包括一般资料调查表、改良英国医学研究委员会呼吸困难量表（mMRC）、日常生活能力评估量表（ADL）、老年抑郁量表、微型营养评定量表（MNA-SF）及COPD评估量表（CAT），采用便利抽样法，选择宁夏地区13所综合医院2019年4月至2020年8月呼吸内科治疗的老年COPD患者作为调查对象，并随访至出院后30 d。探讨患者再入院影响因素，基于影响因素构建Logistic回归模型、BP神经网络模型和支持向量机模型，按照训练集与测试集7∶3的比例分为训练集样本和测试集样本，分别通过查准率、召回率、正确率、F1指数及受试者工作特征曲线下面积（AUC）对模型预测效能进行比较。结果共调查1 120例患者，其中非再入院患者879例，再入院患者241例。单因素分析显示，非再入院患者与再入院患者的年龄、文化程度、吸烟情况、糖尿病和冠心病比例、过去1年因COPD急性加重住院次数、季节因素及长期家庭氧疗、规律用药、康复锻炼比例、病程、ADL、抑郁状况、mMRC、营养状况比较差异均有统计学意义。二元Logistic回归分析显示，文化程度、吸烟情况、冠心病史、过去1年因COPD急性加重住院次数、季节因素、是否长期家庭氧疗、是否规律用药、营养状况是老年COPD患者30 d急性加重再入院的影响因素。训练集显示，Logistic回归模型、BP神经网络模型及支持向量模型的查准率分别为70.95%、76.51%、84.78%，召回率分别为79.55%、86.36%、88.64%，正确率分别为87.81%、90.81%、93.82%，F1指数分别为0.75、0.81、0.87，AUC分别为0.850、0.893、0.921。测试集显示，Logistic回归模型、BP神经网络模型及支持向量模型的查准率分别为78.38%、80.65%、88.57%，召回率分别为70.73%、60.98%、75.61%，正确率分别为85.82%、84.40%、90.07%，F1指数分别为0.74、0.69、0.82，AUC分别为0.814、0.775、0.858。结论与Logistic回归模型和BP神经网络模型相比，支持向量机模型的预测效果更好，可以有效预测老年COPD患者30 d内急性加重再入院风险。

简介：本文主要研究利用残余量来确定特征向量和奇异向量和加法绝对扰动界及其相对扰动界。

简介：为提高小样本定量构效关系（QSAR）预测精度，基于支持向量机全局核函数与局部核函数提出了一种新的建模方法：先依不同核函数筛选描述符，再依保留描述符构建支持向量机回归（SVR）子模型．子模型预测活性值与实验值组成混合样本．以均方误差（MSE）最小为原则，对混合样本再次基于SVR实施核函数寻优与子模型筛选，基于最优核函数和保留子模型以留一法完成预测．对2个小样本体系的QSAR研究表明，该方法兼具局部核函数和全局核函数的优点，既有较强的学习能力，又有较好的推广能力，预测精度高，稳定性好．

简介：Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明：该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。

简介：

简介：向量，既有大小又有方向的量．人生，既短暂又漫长．人生路匆匆，路亦漫漫．

简介：摘要： 平面向量基本定理是向量学习的一个非常重要的内容，计算中掌握交叉法则可以使计算变得简洁。

简介：

简介：实质追索向量是近代数学中重要和基本的数学概念之一，有深刻的几何背景，是解决几何问题的有力工具．向量概念引入后，全等和平行（平移）、相似、垂直、勾股定理就可转化为向量的加（减）法、数乘向量、数量积运算，从而把图形的基本性质转化为向量的运算体系．

简介：

简介：5.1向量教材细解1.向量概念(1)向量:既有方向,又有大小的量叫做向量.注意向量与数量的区别(数量仅有大小,而没有方向之分).表示向量的大小称为向量的模(也就是用来表示向量的有向线段的长度).

简介：

简介：<正>向量既有大小,又有方向,是数与形的完美结合．向量是数学中的重要概念,并能和数一样进行运算,而且用向量的有关知识能有效地解决数学、物理等学科中的很多问题,向量内容的增加,可解决多年来高中数学教材对向量介绍过简而产生的对物理教学不适应的状况．特别是明显滞后于学习运动学教学的情况会有所改变．这样,使各科教学之间可以互相渗透,有利于综合能办的培养．

简介：<正>考点解读综观近几年的高考试题,平面向量的试题主要有两类:一是考查平面向量的概念和运算,突出考查共线、垂直、向量的模、数量积等;二是突出平面向量的工具作用,主要与函数、三角函数、解析几何、数列、解斜三角形的综合题.对于考查平面向量的有关概念和运算的试题,