两条连续的有理Bézier曲线的逼近合并

目前多项式 Bézier曲线的逼近合并问题已研究得比较深入 ,而有理 Bézier情形主要还是通过两类多项式 h<r,p>和 H<r,p>来降阶逼近 ,但是在工业制造中有重要意义的有理 Bézier曲线的合并问题一直缺乏研究 .本文通过控制点的优化扰动将两连续的满足权约束条件的有理 Bézier曲线转化成新的两有理Bézier曲线 ,使它们符合精确合并条件 ;并将合并得到的同阶有理

基于规范割的文本超图聚类

超图聚类方法是目前主流聚类方法之一.它的经典版本出现在超大规模集成电路研究领域.近年来,它的各种改进版本被提出并广泛应用于机器视觉领域.例如,在图像聚类和运动分割方面,它的各种版本常有较好的表现.本文将超图聚类方法引入文本聚类领域.首先,根据文本数据高度稀疏的特点,采用SVD(或PCA)对其进行降维;其次,采用基于大超边的超图规范割聚类对文本的低维投影进行聚类;最后,采用聚类准确率指标对聚类进行评价.在两个文本数据集的实验中,基于超图规范割聚类取得了比传统的k均值聚类和层次聚类更好的聚类表现.

基于几何判据的SVM参数快速选择方法

支持向量机中核函数及其参数的选择具有重要意义。提出一种基于高斯核函数的支持向量机参数对快速求取方法,根据支持向量之间的几何判据,结合线性搜索法完成参数寻优,具有简单、计算量小、易于实现的优点。实验结果表明,该方法较好地解决了高斯核函数参数在实际使用中不易确定的问题,且运算速度高于原有方法。

基于PCA扩展的判别性特征融合

提出两个判别性的特征融合方法——主成分判别性分析和核主成分判别性分析.基于主成份分析和最大间隔准则理论,构造一个多目标规划模型作为特征融合的目标.随后,该模型被转化成一个单目标规划问题并通过特征分解的方法求解.此外,将一个近似分块对角核矩阵K分成c(c为数据集中的类别数)个小矩阵,并求出它们的特征值和特征向量.在此基础上,通过向量代数处理得到一个映射矩阵α,当核矩阵K投影到α上,同类样本的相似信息能最大程度地得到保持.本文中的实验证实两种方法的有效性.

一种复杂自适应搜索模型

针对互联网开放性、层次性、演化性、巨量性等本质特性,从复杂自适应系统这一全新的角度,以农业垂直搜索为应用背景,提出一种复杂自适应搜索模型.该搜索模型的主要特点是通过建立信息采集、分类、清洗与服务智能体联盟,组成多智能体实验环境.通过建立模型的学习机制与进化机制,改善搜索模型对网络环境的动态适应能力.经过与现有主流搜索引擎的比较实验发现,它在查准率方面具有明显优势.同时,由于该搜索模型具备通用的结构体系,因而在建立其它行业的垂直搜索模型时,可被方便地移植使用.