支持向量机多分类问题中聚类分类方法研究

支持向量机是在两分类的基础上发展起来的,如何将两分类成果推广到多分类中是支持向量机的一个重要问题.文章在聚类分类的基础上根据二叉树思想,提出了一种新的聚类算法来进行多分类.此方法充分利用二叉树中分两类的简便之处,将多类的聚类简化为点的聚类,从而避免了以往聚类方法中可能出现的同一类的点在聚类中变成不同类的问题,并结合选址问题中固定数目的配送点的选址算法,将原问题进行简化,对多分类问题提出了新的聚类算法.     

传统统计面对的挑战

针对统计的黑匣子特性,借用Breiman的两种统计文化的平台,分析传统统计面临的挑战和危机,并探索统计领域究竟要向何处发展的问题。研究表明：统计学必须重新回到针对实际问题而与数据打交道,并且创造有关理论的传统上来。只有这样,才能应对不断产生的新问题所带来的挑战。     

大数据下分位数回归通讯有效算法及其应用

考虑风险度量中常见的分位数回归模型，给出在超大容量数据且复杂数据类型下的几类快速分布式算法.虽然仅考虑分位数回归模型，但本文提供的算法大多数可以应用到其它更一般的模型中.由于分位数回归模型的目标函数为非光滑函数，通常的分块集成法和光滑函数高效通讯算法并不适用.本文首先针对完整观测数据，给出了分位数回归模型参数估计的等度连续法，光滑函数逼近法和改进的数萃(Meta)方法三种分布式通讯有效算法.进一步，考虑了非平衡半监督数据，分别针对无标签数据样本量较小和较大两种情形，提出了加权损失函数法和改进的数萃方法两种数据融合方法.所提出的方法可以把分散在不同机器上的半监督数据进行数据融合，从而实现不同数据类型和不同样本量情形下的高效通讯分布式计算，提高算法的精度和参数估计的效率.本文通过大量仿真模拟研究了所提出的算法在有限样本下的表现，并将其应用到了洛杉矶流浪人口数的实际数据分析中，发现其均具有较好的准确性.     

基于sobel算子的道路图像边缘检测算法

应用图像低级特征提取技术中的边缘检测技术能够确定和提取车道线边界信息，为后续完成道路识别、实现辅助驾驶系统等提供了重要依据和基础。传统sobel算子进行边缘检测虽然算法简单、速度快，能满足道路图像边缘检测实时性的要求，但由于只获取了水平和垂直两个方向的边缘梯度信息，且阈值选取全靠人为设置，因此边缘信息检测效果不理想。文中提出改进sobel算子的边缘检测算法，算法通过扩大构造5×5的梯度权值模板计算出图像边缘信息，应用K-means聚类算法获取的最佳自适应阈值完成图像分割，最后通过改进的边缘细化算法，保留了更完整有效的边缘信息。通过实验表明，该算法能够较快、较好的提取道路图像边缘信息，而且具有一定的抗干扰能力。     

SDN供需流的两阶段及其优化分析——基于木地板生产企业的视角

在传统企业向供需网企业转变过程中,作为SDN的一个供需流,其核心集中在对车间生产调度及物流配送的优化上.针对这两个问题,基于木地板生产企业的现状,本文引入了量子粒子群与模拟退火相结合的混合算法,以及一种求解物流系统的整合优化模型与求解的启发式算法分别对其进行研究,具有一定的实用价值.     

关于完全二部图的P2k＋1——因子分解

本文给出了完全二部图Ｋｍ，ｎ的Ｐ２ｋ＋１－因子分解存在的必要条件，同时论证了充分条件的二种特殊情况。     

带误差项的广义集值变分包含

研究了一类新的广义集值变分包含:0∈N(w,y)+A(z ,u).在实Hilbert空间中,利用极大单调算子的性质,建立了广义集值变分包含和不动点问题间的等价性.利用这种等价性,建立了一些摄动迭代算法,并证明了近似解序列强收敛于精确解.     

分析Apriori算法在传统零售业市场中的应用

本文研究了关联规则的经典算法——Apriori算法，对Apriori算法进行了核心思想及主要步骤等的介绍，之后以超市事务数据库为例，详细说明了该算法应用。     

一种新的GPS导航卫星选择算法

针对利用全球定位系统（GPS）进行定位导航时对实时性的要求，提出了一种新的导航卫星选择算法。该算法比传统算法的计算量小得多。仿真结果表明，该算法所得出的结果与传统算法很接近，能满足导航定位的实时性精度要求。     

大数幂剩余的二进制冗余数Montgomery算法

介绍了大数幂剩余的Montgomery算法,提出了基于二进制冗余数的大数幂剩余Montgomery算法模型。理论分析表明,采用二进制冗余数可减少乘法的进位传播,同时使算法的迭代步数减少17.2%。进一步提高了大数幂剩余的运算速度。