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向量是一种最基本的,也是最重要的一种数学概念。通过向量的运用可以有效地解决几何问题。本文主要探讨向量在立体几何教学中的应用问题。 相似文献
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支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种通用的研究机器学习规律的方法。它具有很强的学习能力和泛化能力,可以有效地处理分类,回归等问题。SVM在处理非线性问题时,通过使用一个核函数来解决复杂计算问题。最小二乘支持向量机(LS_SVM)是SVM的一种改进,它提高了求解问题的速度和收敛精度。本文以太阳黑子为数据集,基于LS_SVM工具,使用了支持向量回归算法(SVR),实现了太阳黑子活动的预测。 相似文献
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支持向量机（support vector machine）是一种建立在结构风险最小化原则基础上的全新机器学习方法,具有很强的学习能力和泛化性能,能够较好地解决小样本、高维数、非线性、局部极小等实际问题。虽然支持向量机较其它学习方法在很多方面都具有难以比拟的优越性,但是作为一种新型的技术,支持向量机目前仍然具有一些局限性,尤其是它在支持增量式学习方面还不够好,所以对向量机进行增量学习有着一定的必要性。一方面,由于使用者在训练初期对问题理解的局限性以及问题的高度复杂性,一般很难精确地定义所要的完整的训练集;另一方面,要在初期就收集一个非常完整的训练集是非常困难甚至是难以实现的。本文基于以上的思想对支持向量机增量学习进行研究,通过对原有算法的研究找到一个新的支持向量机增量学习算法。 相似文献
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多媒体教学是一种现代化的教学方式.本文以多媒体课件制作中的向量实现为主题,阐述了flash在制作课件中实现向量的可视化,帮助课件制作时解决物理运动真实性的问题. 相似文献
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支持向量机是一种有良好发展前景的学习机器。针对支持向量机训练过程中特征选择和参数优化的问题,提出一种基于蝙蝠算法和禁忌搜索算法相结合的算法的支持向量机特征选择和参数优化算法。将禁忌搜索算法理论引入蝙蝠算法中,可以有效提高BA算法的收敛速度和精度,得到更优的支持向量机模型。UCI标准数据集的分类实验结果表明,与基本的网格搜索,遗传算法等比较,TSBA算法可以获得更高的分类准确率和更好的稳定性。 相似文献
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为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型.针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类.实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间. 相似文献
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由于氯甲烷回收过程具有工艺过程复杂、非线性、时变性等特点,导致氯甲烷含水量难以预测。提出了ISVM软测量建模方法,鉴于新增训练样本中如果存在违反KKT条件的样本,则这些样本中肯定存在新的支持向量,必然会使支持向量集发生变化,原分类支持向量集中的非支持向量也有可能转化为支持向量,进一步提出了改进ISVM氯甲烷含水量预测模型。研究结果表明:通过与普通ISVM预测模型比较,采用改进ISVM预测模型的预测结果具有更佳的预测精度,为氯甲烷含水量的控制提供了更精确的条件。 相似文献
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虽然传统的向量空间模型被誉为检索模型中最富有想象力和创造力的模型，但是它同时也存在着一些考虑不足的地方，如未考虑文档结构、文档类型等问题。本文就这些问题给予分析并给出了相应的改进方法，最后构建了一个改进后的向量空间模型。 相似文献
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本文介绍了当前计算机图形的国际通用标准，列举了矢量图形在网络、印刷等领域被广泛应用的事实标准。重点讨论网络矢量图形格式SVG与SWF。 相似文献
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以往在向量自回归模型的运用上,都是假设参数不随时间变化的。考虑到系数和误差项方差的时变特性,本文采用带有随机波动项的时变参数向量自回归模型,选取2005年4月至2015年12月的月度数据,实证研究了货币供应量、利率、股价、股市波动率四个变量之间的时变联动关系。研究结果表明：货币政策对股票市场的影响具有时变特征;货币政策变动对股票市场的短期结构冲击显著;同时研究还发现我国股票市场的投机性较强。 相似文献
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基于矩不变量的易碎图像水印 总被引：3，自引：0，他引：3
为了能够在没有额外密码或图像索引的情况下,使VQ攻击无法执行,一种基于矩不变量的易碎图像水印算法被提出。图像矩不变量被提取出来作为图像的索引,来生成依赖于原始图像的、攻击者不知道且不同图像不同的水印。嵌入水印时,图像块的最高信息位MSB位流数据被加密后,作为Hash函数的输入,Hash函数的输出与生成的水印相互处理后,嵌入到图像块的LSB上。实验结果证明,该算法可以很好地定位检测图像发生的任何细小的改动,而且可以在没有任何额外的特有密码或图像索引的情况下,成功地抵抗VQ攻击。 相似文献
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《Information processing & management》2019,56(4):1300-1316
Dynamic Ensemble Selection (DES) strategy is one of the most common and effective techniques in machine learning to deal with classification problems. DES systems aim to construct an ensemble consisting of the most appropriate classifiers selected from the candidate classifier pool according to the competence level of the individual classifier. Since several classifiers are selected, their combination becomes crucial. However, most of current DES approaches focus on the combination of the selected classifiers while ignoring the local information surrounding the query sample needed to be classified. In order to boost the performance of DES-based classification systems, we in this paper propose a dynamic weighting framework for the classifier fusion during obtaining the final output of an DES system. In particular, the proposed method first employs a DES approach to obtain a group of classifiers for a query sample. Then, the hypothesis vector of the selected ensemble is obtained based on the analysis of consensus. Finally, a distance-based weighting scheme is developed to adjust the hypothesis vector depending on the closeness of the query sample to each class. The proposed method is tested on 30 real-world datasets with six well-known DES approaches based on both homogeneous and heterogeneous ensemble. The obtained results, supported by proper statistical tests, show that our method outperforms, both in terms of accuracy and kappa measures, the original DES framework. 相似文献
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Since it was introduced into Europe from South America by the Jesuits at the beginning of the 17th century, quinine has been one of the most effective drugs for the treatment of malaria. During this century a number of synthetic antimalarial drugs have been introduced but while these have had considerable success their extensive and sometimes haphazard use, often as an alternative to vector control, has created serious resistance problems. 相似文献
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气候变暖背景下中国西南干旱时空分异特征 总被引：2，自引：0，他引：2
基于相对湿润度的干旱指数,应用1958-2012年中国西南89个国家基本气象站逐日气象资料,研究中国西南干旱时域变化、空间分布和次区域时空演变特征。结果表明：1958-2012年西南平均干旱区域占总面积的30%左右,川西高原、川西南山地和云南中北部区域干旱发生频率在60%以上,大部分区域干旱强度呈增加趋势。EOF mode 1反映出西南区域干旱强度振荡的位相相同;云贵高原中部易出现异常干旱、振荡强度大且敏感。EOF mode 2特征向量场北部与南部呈反相位分型特征,其形成机制是南部片区的云南高原和贵州高原偏南地区主要受南亚季风影响,而北部片区的四川、重庆和贵州偏北地区主要受青藏高原季风、东亚季风的影响。依据REOF特征向量场结构类型,将研究区域划分为4个次区域;“川西高原异常型”干旱强度显著减弱,由干变湿的突变点在1987年。“四川北部异常型”干旱强度显著增强,由湿变干的突变点在1968年。“云南高原异常型”和“贵州高原异常型” 干旱指数均呈波动下降趋势,但未通过显著性检验。 相似文献
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高校学科建设与科技事业关系密切,科学研究是学科建设的栽体,是学科建设的重要内容之一.学科建设是高校建设的核心和工作重点.以学科建设为动力,促进高校科技创新型人才的成长,促进高校科研团队的形成,促进高校科研平台的建立和完善,全面提高高校的核心竞争力,促进高校科技事业全面发展. 相似文献