基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法

集成算法是机器学习领域的研究热点。随机子空间算法是集成算法的一个主要算法。随机子空间生成的特征子集可能含有冗余特征、噪声特征,影响算法的分类精度。为此,本文提出了一种基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法（WRSSimba）,有效去除了特征子集中冗余特征和噪声特征。在UCI数据集上的实验结果表明,WRSSimba的分类性能优于随机子空间算法和Simba算法。     

基于变化率的子空间聚类算法

针对低维多流形非相似结构数据,提出一种基于变化率聚类的算法。首先观察数据,按结构对数据进行分类,然后在同构的数据点之间按变化率进行划分,最终实现数据聚类。实验结果证明,该算法能够有效对低维多流形非相似结构数据进行聚类分析,聚类效果明显优于LRR、SSC等传统算法,且时间复杂度较低,有较强的适用性。     

关于特征子空间的一个问题

设δ是数域Fn维线性空间V上的一个线性变换,λ是δ的特征值,本文要说明的结论是λ的特征子空间V_λ与V上基的选取无关。     

子空间的并与和

本文解决了两个问题:一是子空间的并作成子空间的条件;二是子空间的余集再添上零向量是否作成子空间.     

用贴边矩阵求F^n中生成子空间的基

运用矩阵的初等变量和初等矩阵的理论，给出了用贴边矩阵求向量空间Ｆ＾ｎ中某些生成子空间的基和维数的一个方法。     

基于旋转子空间算法的桥梁损伤识别

本文把基于旋转子空间算法的模态参数识别引入到梁桥结构损伤识别中。主要介绍了旋转子空间算法用于桥梁损伤识别的基本理论。旋转子空间算法是基于结构的有限元模型,利用矩阵变换的方法,将损伤位置和损伤程度问题区分开来,实际应用表明,只需利用一阶频率和振型,就可以识别桥的主要损伤位置和损伤程度。     

关于A-子空间性质的初步探讨

高等代数中对于子空间性质的讨论比较详细,但对于A-子空间却只给出一些概念性的表层描述.对于学习者来说,非常关注A-子空间作为特殊的子空间,除了具有类似于子空间的性质以外,又具有哪些区别于子空间的性质.本文从这个思路出发,全面深刻的讨论了A-子空间的性质.     

完备可分距离空间中随机过程泛函的弱收敛性

讨论取值于完备可分距离空间中随机过程ξn（t）泛函的某些性质．得到测度序列胁的弱收敛性对于随机过程ξn（t）的含义．     

子空间格代数上的ξ-Lie导子

探讨相应于具有非平凡极大元的子空间格L的代数Alg L上ξ-Lie导子δ的结构,得到了当ξ=1时,δ是Alg L上的一个导子与一个将交换子映为零的从Alg L到FI的线性映射的和;当ξ≠1时δ是一个导子.     

一种基于乘幂法的信号子空间快速求解算法

基于子空间分解的阵列信号处理技术可以突破瑞利限的约束,具有极高的角度分辨能力,但由于要作特征分解,需付出巨大的运算量代价.乘幂法是近代数值分析中快速得到矩阵特征值与特征向量的迭代算法,本文将两者有机结合,得到了一种快速求解信号子空间的迭代算法.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于随机森林算法的葡萄酒品质预测方法

采用机器学习中的随机森林算法对葡萄酒的化学特性与葡萄酒的品质之间的关系进行学习,并建立了有效的模型对葡萄酒品质进行预测。该方法具有预测准确率高、预测精度稳定以及葡萄酒分级详细等特点,在葡萄酒行业品质预测的应用中,能够有效地减少因品酒师个人因素带来的评级波动。还将实验结果与已经存在的一些工作进行量化比较,特别是在成本(风险)比较中,所提供的方法明显优于已有的方法。     

一种新的基于随机数的数字图像置乱算法

基于Hilbert变换、Arnold变换及其反变换都存在一定的缺陷,即安全性不够高,置乱周期较短,需要进行较多次数的置乱变换才能使原始图像杂乱无章等不足,提出了一种新的基于随机数的数字图像置乱算法.     

一种基于混沌的图像随机置乱加密算法

在分析混沌特性的基础上,设计一种基于Logistic混沌序列的图像像素点随机置乱加密算法,将混沌映射后的图像序列,再通过一组随机排序的序列进行置乱处理,最终得到加密图像。仿真实验结果表明,该算法效率高、安全性好,并具有一定抗攻击能力。     

一种改进的基于子空间估计的检测器

针对现阶段广泛应用信号子空间跟踪算法PAST算法在低信噪比和强多址干扰情况下,估计出信号子空间有较大的误差而提出一种新的信号子空间概念。通过理论分析和仿真,验证了新的算法能够克服PAST算法的缺点。并在此基础上构成的一种新的MMSE检测器,该检测器具有良好的误码率和抗“远-近”能力,结构简单,计算复杂度低,而且对信号子空间维数大小估计错误时并不敏感。     

基于遗传和禁忌搜索算法的随机抽题研究与实现

针对大型试题库的随机抽题问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索算法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索算法结合起来,用遗传算法做全局搜索,用禁忌搜索算法做局部搜索,实现随机抽题．实验结果表明,算法的抽题效率和质量显著提高．     

子空间框架的独立性

推广了子空间框架的对偶框架概念,引入并研究了子空间框架的独立性,及其与Hilbert空间的Riesz分解之间的关系.     

简单随机抽样中几个问题的探讨

介绍了与简单随机抽样有关的一些概念和这种抽样方式的若干特点,指出了统计教材中对简单随机抽样论述的欠缺,接着对简单随机抽样中的若干难点如每个单位的入样概率是相等的、抽样中的随机原则和如何用随机数字表进行简单随机抽样等进行了探讨.     

基于2DPCA补空间的特定人与非特定人的表情识别

研究表明,对一种识别有利的信息有可能反而对其他识别任务造成干扰,表情识别需要利用表示各种表情之间差异的信息.针对特定人及非特定人的7种基本表情.提出基于二维主元分析(Two-Dimensional Principle Analysis,2DPCA)补空间的表情识别算法.基于CED-WYU(1.0)及JAFFE两个表情数据库的实验结果表明,2DPCA补空间算法针对特定人与非特定人的表情识别率可达100%,高于2DPCA算法.