基于R/S方法的股票平均循环周期研究

针对中国股票市场的3个重点行业的长期记忆性和平均循环周期问题进行了研究。通过重标极差(R/S)方法来分析他们的长记忆性,在平均循环周期的估计上,使用了线性插值法来确定V统计量曲线的转折点,以及计算最小二乘法的误差来更清楚的确定R/S曲线转折点这两种方法,并将两者进行对照来估计周期。对各行业分析结果表明,得出中国股票3个行业市场都具有分形特征,其变化具有循环性。

基于四元数的3D物体旋转及运动插值

研究了四元数方法在三维图形旋转变换中的应用。提出一种利用鼠标的拖拽关联三维模型的方位欧拉角的方法,将表示旋转数据的方位欧拉角转换为四元数,并利用四元数乘法运算的几何意义实现多次旋转的连接,最终实现鼠标拖拽自由旋转三维物体的功能。对物体的方位序列进行四元数球面线性插值,实现了使某水下航行体模型的运动仿真效果更加顺滑、逼真。

基于条件正定核的SVM人脸识别

为提高人脸识别分类器的能力,采用了一种改进的可用于核学习方法的核函数—条件正定核函数。条件正定核函数一般不满足Mercer条件,但可以在核空间中计算样本间的距离,突出样本间的特征差异。对ORL、YALE、ESSEX三个标准人脸数据库进行仿真实验,结果表明基于条件正定核的SVM人脸识别算法在训练时间没有降低的情况下,与其他核函数法相比识别率有较大提高,并且当类别数增加时算法表现出较强的鲁棒性。

极小化类内散布度的大间距非线性鉴别分析

提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上进行实验,分析了识别率及识别时间,结果表明该方法具有一定优势。

中文网页分布式并行索引的设计与实现

Internet搜索引擎主要由搜索器、索引器和用户界面三部分组成。通过分析索引数据库在搜索引擎时效性及有效性方面的重要作用,提出一种多进程并行分词建立索引的方法。以中文网页数据库为基本语料库,采用正向最大匹配法进行中文分词,并用一种高效的倒排索引方式存储索引表。这种方法能够加快索引建立与更新的速度,并且在空间效率上也有较大的提高。