面向监督学习的稀疏平滑岭回归方法

岭回归是监督学习中的一个重要方法,被广泛用于多目标分类和识别。岭回归中一个重要的步骤是定义一个特殊的多变量标签矩阵,以实现对多类别样本的编码。通过将岭回归看作是一种基于图的监督学习方法,拓展了标签矩阵的构造方法。在岭回归的基础之上,进一步考虑投影中维度的平滑性和投影矩阵的稀疏性,提出稀疏平滑岭回归方法。对比一系列经典的监督线性分类算法,发现稀疏平滑岭回归在多个数据集上有着更好的表现。另外,实验表明新的标签矩阵构造方法不会降低原始岭回归方法的表现,同时还可以进一步提升稀疏平滑岭回归方法的性能。     

基于频域CFAR方法的PD雷达回波信号处理

为了提高PD雷达杂波环境下的目标检测性能,研究了机载PD雷达恒虚警检测问题。重点分析了频域均值恒虚警处理的基本原理与处理方法,采用不同方法对雷达面临的典型杂波分布信号模型进行了性能仿真分析。仿真结果表明,最大选择恒虚警处理方法能够达到预期效果。     

群车加油系统水力计算方法

加油系统是群车加油装备的主要系统之一,其不同工况的水力计算结果是研究和分析加油系统规律和特性的基础。介绍了新型群车加油车加油系统基本结构,针对其结构简单、工况随机多变的特点,运用排列组合知识对系统工况进行了归纳分类,共有1 023种工况组合和10种加油模式;提出距离矩阵法用于建立加油系统的随机工况数学模型,并详细阐述了模型计算过程;通过对单枪、五枪和十枪加油模式的典型工况进行计算,最终结果验证了该方法用于求解群车加油系统和其他多分支管路系统随机工况的水力计算是可行的。     

基层党建“交响曲”

正这些天,农二师二十九团十六连党支部书记喻国庆每天都要接待几名特殊"学生",他们是该团其他连队的党支部书记。"党支部分类定级时,十六连党支部被定为‘好’的一类,我们是来学习     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

语录体

有的人像军舰,一望便知;有的人像潜艇,深藏不露。我们要有识才的慧眼,善于发现潜在的人才和人才的潜力。——广州军区某师师长林火茂这样给干部分类。今天我要感动你。——武警总医院医护人员每天的工作目标。     

《计算机与信息技术基础》课程分类分层次教学模式的研究与实践--以新疆艺术学院为例

在艺术类入校新生计算机应用能力水平偏低但存在差异的背景下，为提高计算机应用能力水平、信息素养和计算思维能力，进行《计算机与信息技术基础》课程分层教学模式研究，通过调查研究、课程建设等，建立教学目标分层，教学内容分层和教学评价分层，改变传统快慢班或讲授不同课程内容的分层方式，对教学内容进行整合，并进行分层递进教学。     

基于支持向量机的遥感图像分析与处理

支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性，重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

数学建模竞赛的几点启示

结合我院参加数学建模竞赛的实际情况,指出参加数学建模竞赛应注意的几个问题及应对策略,为今后成功地参加该项竞赛提供一些借鉴.