融合支持向量内积与模糊搜索算法的区块链安全管理方法研究

为支持区块链更加灵活和高效的密文搜索功能,提出一种基于支持向量内积与模糊搜索算法的搜索方案,并通过对称加密算法和倒排索引技术,确保数据的安全性和完整性.分析数据显示,该方法相比于去中心化联合关键字搜索方案和多权限属性的加密关键词搜索方案,密文生成时间分别减少了95%和73%,查询时间分别减少了0.05 ms和0.06 ms.结果表明,融合支持向量内积与模糊搜索算法的区块链安全管理方法在时间消耗方面表现出了显著的优势,并且能够提供更准确和全面的搜索结果,对于提高搜索效率和用户体验具有重要的意义.

一种基于量子线路的支持向量机训练方案

本文针对支持向量机提出一种基于量子态内积的量子线路训练方案.该方案以量子基础力学理论为基础,通过量子化,生成支持向量机训练样本元素对应的量子态;以量子初始基态和对应的量子逻辑门为基础,构建可以实现训练样本元素量子态的量子线路;通过建立量子态内积与SWAP量子逻辑门之间的关系,采用量子态振幅的交换演化操作来实现量子态内积.验证结果表明,该方案不但使得支持向量机完成了正确分类,还针对该方案的量子部分实现了在真实量子计算机上运行,与经典算法相比,多项式程度上降低了算法的时间复杂度,扩展了支持向量机的训练思路.

基于SVM的高校考研预测模型研究

选择适合的特征子集和预测算法用于考研结果或考研成绩预测,在机器学习领域中受到研究者的青睐。影响报考决策和考研结果的因素很多,虽然采用小样本或者范围较大的特征子集,可以获得精度较高的预测结果,但较难保证预测模型的实用性和泛化能力。论文提出一种基于SVM的高校考研预测模型,该模型面向高校所有理工科本科生,以高考成绩和在校原始成绩作为特征子集,并构造三种样本集,分别采用内积核函数、径向基核函数和多项式核函数训练SVM模型。通过与Logistics算法、kNN算法进行训练建模对比测试后,发现本文的预测模型在考研报考决策场景下,具有较高的适应能力和稳定性,对学校鼓励考研和学生制定考研决策具有较高的实用性。

基于内积和边界差的骨架结构提取

为提高骨架提取算法的适用性,提出一种新型的骨架提取算法.通过对对象的边界元素按照空间距离顺序标号,求出对象内部像素的边界差,由边界差得到8连通的骨架分层.为提高算法的处理速度,提出前向分层和反向跟踪两个过程的骨架细化方法,用向量差Vd和长宽比(LWR)两个参数及支持向量机(SVM)分类器对冗余的骨架分支进行剪枝处理.试验结果表明,该算法提取的骨架具有很好的连通性,尤其适用于提取对象狭长区域的骨架线.

基于支持向量机的人脸特征分类技术

针对人脸识别技术中准确性较差、识别复杂度较高、预处理较易陷入"维数灾难"等问题,本文运用支持向量机人脸特征分类技术,提出了进一步提高人脸识别效率的一种方法。为了达到面部特征的精确检测与识别,通过微粒群优化的智能KFD算法,确立核函数最优参数σ的值,实现不同类特征的类内间距最小、类间间距最大的数学特性,从而将特征进行分类,并采用Matlab进行仿真分析。仿真结果表明,随着σ增加,可分性测度Y先呈正比增加,然后急剧减少,最后趋于稳定;当σ=0.2时,类间间距最大,类内间距最小,最容易使不同类的样本投影尽可能的分散。该方法解决了样本特征值线性不可分、二次规划计算量大的问题,而且通过分析可分性测度与σ的关系,找到最优参数σ的值和对应人脸识别的最优算法。该研究提高了人脸识别精度,降低了计算量,实现了面部特征的精确分类。