Elastic Multiple Kernel Learning

(MKL ) 多重核学习被建议处理核熔化。MKL 听说线性联合几个核并且解决同时与联合的核联系的支持的向量机器(SVM ) 。MKL 的当前的框架鼓励核联合系数的稀少。核的重要部分什么时候是增进知识的，强迫稀少，趋于选择仅仅一些核并且可以忽略有用信息。在这份报纸，我们建议学习的有弹性的多重核(EMKL ) 完成适应的核熔化。EMKL 使用混合规则化功能损害稀少和非稀少。MKL 和 SVM 能被认为是 EMKL 的特殊情况。为 MKL 问题基于坡度降下算法，我们建议一个快算法解决 EMKL 问题。模拟数据集上的结果证明 EMKL 的表演有利地比作 MKL 和 SVM。我们进一步把 EMKL 用于基因集合分析并且得到有希望的结果。最后，我们学习比作另外的非稀少的 MKL 的 EMKL 的理论优点。

Cooperative Tracking and Disturbance Suppression：A Classical Approach

在这份报纸，有确定的骚乱输入的 multiagent 系统的合作追踪问题被分析。single-input-single-output (SISO ) 的通讯拓扑学一般线性节点动力学被指导并且预定不变。在整个这份报纸， multiagent 系统的分布式的控制问题基于相对输出大小被看作并且处理一个输出规定问题和一条分布式的合作控制法律用经典的杆赋值被建议技术。而且，复杂向量根地点(CVRL ) 的观点被介绍，它是古典根地点方法的归纳，分析控制系统的稳定性。