基于取样的潜在支持向量机序列最小优化算法

为了提高潜在支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了基于样本取样的潜在支持向量机序列最小优化算法,去掉了大部分非支持向量,把支持向量逐渐压缩到取样样本集中.此算法特别适合大样本数据且支持向量个数相对较少的情况.实验表明,改进的序列最小优化算法加速了潜在支持向量机分类器训练时间.     

运动员心理素质培养的探讨

在竞争激烈的体育比赛中，运动员取得优异成绩总是以良好的心理素质作为先导，加强运动员心理素质的培养，使他们在比赛中能充分发挥自己的潜力，创造优异成绩。     

运动员心理素质培养的探讨

在竞争激素的体育比赛中，运动员取得优异成绩总是以良好的心理素质作为先导，加强运动员心理素质的培养，使他们在比赛中能充分发挥自己的潜力，创造优异成绩。     

基于小波变换和2DPCA的人脸识别

主成分分析(principal component analysis:PCA)已成功用于人脸识别,但基于主成分分析的人脸识别方法需要将图像数据向量化,而向量化后的图像样本维数非常大,计算代价非常高.二维主成分分析(2 di mension principal component analysis:2DPCA)直接处理图像数据,不需要向量化的过程,2DPCA降低了计算复杂度,但是2DPCA与PCA相比,需要存储更多的系数,即要占用更多的存储空间.本文提出了一种基于小波变换和2DPCA的人脸识别方法,可以克服上述缺点,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于模糊决策的快速星图识别

空间碎片问题日益严重, 需要对其进行常态化监测。光学观测作为重要的监测手段, 需要依靠快速的光学图像处理技术, 采用天文定位方法得到空间碎片的赤经-赤纬测量信息。星图识别是天文定位的关键步骤, 直接影响着图像处理的速度和结果精度。本文提出了一种改进的基于模糊决策的快速星图识别方法, 在保持快速处理的情况下提高了星表匹配的准确性。利用新疆南山站25 cm望远镜的图像对该方法进行了测试, 取得了良好的效果, 证明了算法的有效性和稳定性。