论文研究 基于SVM回归的FLANN改进新法及其应用.pdf

针对分布式Canopy-Kmeans算法中Canopy选取的随机性问题，采用“最小最大原则”对该算法进行了改进，避免了Cannopy选取的盲目性；采用MapReduce并行计算框架对算法进行了并行扩展

基于视觉模型的图像感兴趣区提取方法，在图像感兴趣区域提取领域，有着得天独厚的优势：首先，它贴合人眼视觉效果，因此可以较为准确地表示视觉的真实“意图”；其次，方法过程便于实现，处理效率比较高。基于Ste

在分析人工鱼群算法(AFSA)不足的基础上，研究了一种改进的人工鱼群算法，改进主要体现在两个方面：引入人工鱼移动最佳步长算子；改进觅食行为。将改进算法用于径向基神经网络的训练过程，建立相应优化模型，并

基于稀疏网格改进的种子填充方法及其在虚拟肝脏手术中的应用,朱晨阳,熊岳山,提出了一种基于稀疏网格的改进的种子填充方法,该方法通过定义一种新的种子点判定模式,将应用在平面区域中的种子填充方法扩展到

基于SVM的GIS设备中气体的分类研究，王廓，李兴华，对便携式气体检测仪在GIS设备中检测到的主要气体SOF2和SO2F2进行分类识别和定量分析。首先将便携式设备采集到的数据进行主成分分析，

支持向量机（SVM）因为核函数应用内积运算造成了模型较强的“黑箱性”。目前SVM的“黑箱性”研究主要采用规则提取方法解决分类问题，而回归问题鲜有提及。针对回归问题，尝试性提出基于回归树算法的SVM回归

为解决在大数据环境下，用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题，提出了块批量梯度下降算法，用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后，通过设置表扫描对象的起始行

针对NSGA-II算法种群收敛分布不均匀，全局搜索能力差，易陷入局部最优等不足，引入正交交叉策略与混合变异算子，提出一种改进的NSGA-II算法。在测试函数上对改进NSGA-II算法与传统NSGA-I

针对基本鱼群算法收敛速度慢和在算法运行后期搜索盲目性较大等问题，给出了一种改进的鱼群算法。该算法采用可变视野，在搜索的后期使用随机步长，并给出了局部最优人工鱼移动策略，较好地平衡了全局搜索和局部搜索能

提出了一种改进的基于NIG（Normal Inverse Gaussian）密度和稳健主成分分析（PCA）的非负稀疏编码（NNSC）神经网络模型，该模型实质上实现了一个二阶段的学习过程。并利用这个模型