核方法

摘要： 针对体育视频动作识别方法正确率较低的问题,提出了一种结合融合不变性特征与混合核方法的体育视频动作识别方法.采用高斯混合模型构建不变性特征,并对特征进行降维.采用混合核方法分别完成局部特征与全局特征的分类.标准体育动作数据集上的实验结果表明,降维后的融合不变性特征能够保留体育动作关键信息,与混合核方法配合密切,该方法既能够显著提升识别性能,也能够提升识别效率.该方法可以构建实时、在线的体育视频动作识别,且识别效果良好.

摘要： 在线核回归学习中,每当一个新的样本到来,训练器都需要计算核矩阵的逆矩阵,这个过程的计算复杂度至少为关于回合数的平方级别。提出将素描方法应用于假设的更新,给出一个基于素描方法的更高效的在线核回归算法。首先,将损失函数设定为平方损失,应用Nystr?m近似方法来近似核,并借鉴跟导方法(FTL)的思想,提出一个新的梯度下降算法,称之为FTL-在线核回归(F-OKR);然后,应用素描方法对其加速,使得F-OKR的计算复杂度降低到关于回合数和素描规模线性、关于数据维度平方的级别;最后,设计了一个高效的素描在线核回归算法(SOKR)。与F-OKR相比,SOKR的精度几乎没有影响,而同时在适当的数据集上,运行时间减少16.7%左右。在理论上证得了两种算法的亚线性后悔界。实验结果也验证了所提算法与Nystr?m在线梯度下降算法(NOGD)相比有更好的表现,平均损失降低约64%。

摘要： 本文提出了一种结合仿射投影符号算法和核仿射投影符号算法结构的新方法,旨在改善核仿射符号算法在非高斯脉冲干扰中的收敛特性。本文所提出的方法在自适应学习的开始阶段利用了仿射投影符号算法的快速收敛率,随着迭代时间的增加,切换为核仿射符号算法来接近较低的稳态误差。该方法是基于两个自适应滤波器的仿射组合,计算机模拟验证了其有效性。

摘要： 状态空间模型(SSMs)为随机过程研究提供了一个通用框架,在被应用到诸如揭示单一经济现象背后潜藏的经济过程、手机信号识别、雷达屏幕中干扰源条件下的飞机位置检测等等具体实践中表现出了较高的应用价值.其中,马尔可夫状态空间模型在具备较高应用价值的同时,还具备良好的理论性质.再生核希尔伯特空间由于具备良好的学习性,能够适应更加广泛的规律拟合包括线性和非线性拟合,因此尝试从再生核空间中寻找一个能够拟合状态空间中状态转移规律的函数具备很好的研究意义.为了保证解的唯一性,正则化方法被添加到最优化问题中.其中,解的存在性和唯一性是探讨预测误差的前提条件,在此基础上,误差上界被给出.最后,通过机场能见度数据(全国研究生数学建模竞赛—中国学位研究生教育发展中心提供),将正规化核方法的状态空间模型和传统ARMA模型以及Kalman Filter(Kalman)模型进行进行对比,用以验证正规化核方法下状态空间模型的有效性.

摘要： 在强干扰复杂环境下,有效的特征选择对于目标跟踪模型的可解释性至关重要.针对这一问题,本文基于再生核Hilbert空间(RKHS)理论,对特征空间构建生成式的两阶段稀疏表示(TSSR)模型,从而描述图像样本与字典之间的非线性关系,避免了在字典中引入大量的琐碎模板.在第1阶段,首先建立图像样本与字典在原始低维空间中的关系,然后利用批处理最小二乘算法求得稀疏表示系数的初值,根据观测模型确定初始跟踪位置的分布;在第2阶段,首先利用核方法将原始低维空间映射到高维特征空间,然后提出一种基于核的加速近端梯度算法(KAPG),从而求得字典元素系数的核稀疏表示,最终确定跟踪目标.最后实验结果证明了本文所提出的TSSR方法在面对视角变化和部分遮挡时的有效性.

摘要： 为了解决回坡底煤矿11-109工作面刮板输送机未知运行形态造成工作面的停产问题,基于机器学习理论,通过滚动预测模型和核方法,对刮板输送机运行形态进行了监测和预测研究,对比分析真实测量值和理论测量值之间的差异,证明了该理论对刮板输送机运行形态监测的可行性,且具有高准确率、高速度的计算特点。

摘要： 微博等在线社交平台的迅猛发展,促进了各种谣言信息的广泛传播,进而给社会秩序带来了潜在的威胁。微博谣言检测能够有效遏制谣言的传播,对净化网络环境、维护社会安定具有重要意义。针对传统谣言检测模型仅考虑用户、内容、传播统计等特征,忽略了谣言传播过程中用户的影响力、情感反馈等特征随转发和评论关系变化而变化的结构问题,提出了一种基于微博信息传播树的路径树核谣言检测模型。所提模型将用户的影响力、情感反馈和内容等特征嵌入传播树的节点中,通过计算传播树中从根节点到叶子节点的路径相似度,得到微博信息传播树结构之间的相似度,进而使用基于传播路径树核的支持向量机实现对微博谣言的检测。实验结果显示,所提模型的准确率达到93.5%,其效果优于未考虑传播路径结构特征的谣言检测模型。

摘要： 个性化推荐服务在当今互联网时代越来越重要,但是传统推荐算法不适应一些高度变化场景。将线性上下文多臂赌博机算法(linear upper confidence bound,LinUCB)应用于个性化推荐可以有效改善传统推荐算法存在的问题,但遗憾的是准确率并不是很高。本文针对LinUCB算法推荐准确率不高这一问题,提出了一种改进算法K-UCB(kernel upper confidence bound)。该算法突破了LinUCB算法中不合理的线性假设前提,利用核方法拟合预测收益与上下文间的非线性关系,得到了一种新的在非线性数据下计算预测收益置信区间上界的方法,以解决推荐过程中的探索–利用困境。实验表明,本文提出的K-UCB算法相比其他基于多臂赌博机推荐算法有更高的点击率(click-through rate,CTR),能更好地适应变化场景下个性化推荐的需求。

摘要： 针对脑电信号的非线性特点及传统的特征提取方法存在忽略特征信号空间和邻域结构信息的问题,提出一种核-双向二维判别局部保留投影特征提取算法。首先采用滤波器组共空间模式算法获得频-空特征集,再使用核-双向二维判别局部保留投影算法进行特征提取,最后使用支持向量机进行分类。实验通过k折交叉验证评估算法的性能。在两个四分类运动想象竞赛数据集上分别获得了平均76.11%、74.54%和最高88.33%、87.14%的准确率。实验结果表明该方法打破了线性方法的局限性,有效地克服了传统提取方法空间信息描述不足的问题,更好地获取了非线性特征空间的补充信息,提供了更高精度的样本近似特征。

摘要： 概率密度函数导数的估计存在两种流行方法——核方法和局部多项式回归方法.该文从理论和模拟两个方面比较这两种方法.首先,在理论上总结两种估计的渐近性质;其次,对均匀分布、正态分布、卡方分布的概率密度导数进行数值模拟,比较两种方法在3种分布下的经验均方误差和其他统计性质.结果表明:相较于核方法,局部多项式回归方法在估计概率密度导数时一般更具有稳健性和边界自适应性等优势.

摘要： 针对大型旋转机械故障特征之间错综复杂的非线性关系问题,提出一种将核方法与模糊C-均值(FCM)技术融合的故障辨识方法.以一个双跨度转子实验台为研究对象,围绕着其故障数据集的聚类与解决好故障模式识别需求,首先利用核方法将原始数据集进行一个非线性映射至高维的核空间,使在原低维空间中高度非线性化的特征在核空间呈线性可分,由此实现了增大不同类别故障数据子集之间的特征差异目的;然后在核空间中进行模糊C-均值聚类,计算每个样本到聚类中心的距离并归并到距离最近的类中;最后通过测试集对故障辨识的有效性进行验证.

摘要： 为了提高高光谱遥感图像混合像元分解的精度,提出基于核方法的高光谱线性解混.通过核化正交子空间投影(OSP)算子,最小二乘正交子空间投影(LSOSP)算子,非负约束最小二乘(NCLS)算子,全约束最小二乘(FCLS)算子的方法构建核正交子空间投影(KOSP),核最小二乘正交子空间投影(KLSOSP),核非负约束最小二乘(KNCLS),核全约束最小二乘(KOSP)高光谱影像混合像元解混模型.CUPRITE矿区AVIRIS数据KLSOSP、KNCLS、KFCLS与LSOSP、NCLS、FCLS丰度反演对比实验表明:对于混合像元广泛存在的高光谱遥感影像来说,基于核方法的KLSOSP、KNCLS、KFCLS解混精度优于LSOSP、NCLS、FCLS;附加约束条件有利于提高丰度反演的精度.

摘要： 传统观点往往认为企业与非营利组织间只存在竞争或毫无关系,但最近几年企业与非营利组织间的经济关联却越来越多.本文引入利益相关者理论来认识企业与非营利组织关系,指出企业与非营利组织间可能存在四种关系:支持型关系、混合型关系、威胁型关系、以及边缘型关系,并且尝试性运用核方法来处理组织关系分析中的非线性、不确定性和不精确性的问题,通过相应的算例分析说明核方法在企业与非营利组织关系管理中的应用.

摘要： 核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明,通过将领域知识嵌入到核函数中,一般会得到比较好的学习效果.从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系,并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明,与其它几个分类算法相比,它具有较高的性能.

摘要： 传统的核方法只能应用于一维数据，本文直接在二维图像上应用核方法，提出一种新的基于核的二维最大散度差投影鉴别分析方法。该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征，使正确识别率显著提高，而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架。最后在AR标准人脸库中的实验结果验证了本文算法的有效性.

摘要： 核方法是当前机器学习、模式识别和数据挖掘的重要方法,核函数的构造是应用核方法的关键.首先分析了核函数的基本性质,然后从理论上构造了一个新的球面核函数,并结合仿真实验进一步说明了该球面核函数的性质.理论分析和实验结果阐明了所提出的球面核函数的合理性和有效性。

摘要： 本文在模糊核C-Means算法FKCM的基础上,利用有效性指标、半监督机器学习技术,通过计算和更新每个样本的隶属度和更新核函数对算法进行改进.实验证明所提出的算法提高了聚类准确率,是一种有效的聚类算法.

摘要： 本文在模糊核C-Means算法FKCM的基础上,利用有效性指标、半监督机器学习技术,通过计算和更新每个样本的隶属度和更新核函数对算法进行改进.实验证明所提出的算法提高了聚类准确率,是一种有效的聚类算法.

摘要： 本文在模糊核C-Means算法FKCM的基础上,利用有效性指标、半监督机器学习技术,通过计算和更新每个样本的隶属度和更新核函数对算法进行改进.实验证明所提出的算法提高了聚类准确率,是一种有效的聚类算法.

摘要： 本文在模糊核C-Means算法FKCM的基础上,利用有效性指标、半监督机器学习技术,通过计算和更新每个样本的隶属度和更新核函数对算法进行改进.实验证明所提出的算法提高了聚类准确率,是一种有效的聚类算法.

摘要： 一种众核处理器及其核间通信的方法、主核和从核，其中，所述众核处理器核间通信的方法包括：从核在对应的共享交互区的数据区装填消息，之后利用核间中断通知主核；所述主核在收到所述从核发送的核间中断后申请共享缓存空间，若申请共享缓存空间失败则申请对应所述从核的预留缓存空间；所述主核从所述共享交互区获取消息并保存到申请到的缓存空间，之后所述主核释放所述共享交互区；所述主核处理所述消息，在处理完所述消息后，释放所述申请到的缓存空间。本发明的众核处理器及其核间通信方法不会造成消息丢失，提供了可靠的核间通信机制。

摘要： 基于核极化策略的随机傅立叶特征核LMS的核参数优化方法，它用于核自适应滤波器技术领域。本发明解决了现有的随机傅立叶特征核最小均方算法的稳态精度低的问题。本发明通过核极化策略得到优化的核参数值，这些极化核参数值相比于随机采样得到的参数值更加匹配训练数据中所包含的特征信息，将优化的核参数值用于随机傅立叶特征映射，映射后的特征子空间更加接近于给定的学习任务模型；基于该极化特征网络构建的核自适应滤波器的非线性建模性能得以提高，与未采用核极化策略的随机傅立叶特征最小均方算法相比，在同样复杂度下，本发明方法的稳态精度提高1dB到2dB。本发明可以应用于核自适应滤波器技术领域。

摘要： 本发明提供适用本发明之实施例的纳米线，包括纳米线核心以及涂覆在上述纳米线核心上的金属复合物，其中，上述纳米线核心包括至少两个弯曲部，且第n线部和通过第n弯曲部连接到上述第n线部中的第n+1线部之间的夹角α满足不等式0＜α＜180°。

摘要： 一种众核处理器及其核间通信的方法、主核和从核，其中，所述众核处理器核间通信的方法包括：从核在对应的共享交互区的数据区装填消息，之后利用核间中断通知主核；所述主核在收到所述从核发送的核间中断后申请共享缓存空间，若申请共享缓存空间失败则申请对应所述从核的预留缓存空间；所述主核从所述共享交互区获取消息并保存到申请到的缓存空间，之后所述主核释放所述共享交互区；所述主核处理所述消息，在处理完所述消息后，释放所述申请到的缓存空间。本发明的众核处理器及其核间通信方法不会造成消息丢失，提供了可靠的核间通信机制。

摘要： 本发明公开了红枣枣核的加工方法及采用该方法制备的枣核、枣核茶,红枣枣核的加工方法包括：原料拣选，从红枣中剥离出枣皮和大部分枣肉，形成外周表面上带有部分枣肉的红枣枣核；将红枣枣核进行均匀炙烤，至红枣枣核微焦并有糊香味时停止；将炙烤后的带有部分枣肉的红枣枣核进行包装。采用该加工方法的枣核泡水喝味道甘甜，便于口含，采用该加工方法的枣核配合少量红茶、菊花、枸杞、五味子等制成的，都具有很好的食疗保健效果。

摘要： 一种通过使用内骨骼切片和去核装置将一个水果切成多个切片而用于对水果切片进行比例分配的装置和方法，所述内骨骼切片和去核装置具有用于对定位和固定水果的双对置同轴上部和下部导销、用于将水果与核分离的去核管、用于对水果进行切片的盒以及用于将切片分成多个组的比例装置。

摘要： 基于核极化策略的随机傅立叶特征核LMS的核参数优化方法，它用于核自适应滤波器技术领域。本发明解决了现有的随机傅立叶特征核最小均方算法的稳态精度低的问题。本发明通过核极化策略得到优化的核参数值，这些极化核参数值相比于随机采样得到的参数值更加匹配训练数据中所包含的特征信息，将优化的核参数值用于随机傅立叶特征映射，映射后的特征子空间更加接近于给定的学习任务模型；基于该极化特征网络构建的核自适应滤波器的非线性建模性能得以提高，与未采用核极化策略的随机傅立叶特征最小均方算法相比，在同样复杂度下，本发明方法的稳态精度提高1dB到2dB。本发明可以应用于核自适应滤波器技术领域。

摘要： 本发明涉及一种基于申威众核处理器的主核与核组之间通信锁同步运行加速方法，包括步骤如下：A、判断程序段A、程序段B、程序段C之间的程序上下文依赖关系；如果程序段A、程序段B、程序段C三者之间都存在程序上下文依赖关系，则顺序执行；否则，调整程序段A、程序段B、程序段C之间的执行顺序，进行执行；B、对连续的后三段程序段执行步骤A直至执行完所有的程序。本发明判断程序段之间的程序上下文依赖关系，分情况灵活处理，还引入了“通信锁”同步机制，节省了主核等待时间，实现了主核和核组的并行处理，程序执行过程中，减少了对spawn和join核组线程的需要次数，提高了程序的执行效率。

摘要： 本发明公开一种核保方法，根据接收到的投保人选择健康险产品所产生的投保指令，向投保人推送所选健康险产品对应的多级多联健康评估模型页面，接收投保人根据所述多级多联健康评估模型页面输入的被保险人的健康信息，并调用所选健康险产品对应的核保规则对所述健康信息进行核定。本发明还公开一种核保装置、核保设备及存储介质。本发明根据投保人选择的健康险产品对应的多级多联健康评估模型采集被保险人健康信息，引导投保人输入所选健康险产品对应的核保规则需要核定的健康信息，不同的被保险人评估模型层次不同、体现不同投保人之间的差异化，提高了在线核保时的差异性。

摘要： 本发明公开了一种防核破碎的青梅去核机构及其去核方法，包括静部组件、动部组件、压缩弹簧及弹簧腔盖组件；所述的静部组件包括活塞体、连杆体及螺栓体，所述的动部组件包括挤压头、刀片、挤压杆、弹簧腔体、腔盖固定螺栓、腔底及压缩弹簧腔，所述的弹簧腔盖组件包括腔盖固定螺纹、弹簧腔盖主体及连杆孔。本发明能快速去除青梅的核，并有效解决青梅去核机核破碎率高的问题。