一、两向量的数量积 二、两向量的向量积 三、两向量的混合积

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

一、向量的概念 二、向量的加减法 三、数与向量的乘积 四、向量的坐标

一、换向原理和方法 1换向方法 (1）变距桨换向 (2）倒顺车离合器换向 用于高速机 (3）柴油机换向 多用

一.向量组与矩阵 二.向量组的线性相关性 三.向量组间的关系 四.向量组的最大无关组 五.向量组的秩与矩阵的秩

第五节关于向量的几点说明 一、向量的概念 二、向量的向量运算 三、向量的坐标运算 四、小结 五、练习

一、两向量的数量积 二、两向量的向量积 三、向量的混合积

2.1.1向量和m维向量空间的定义及性质 定义(向量)设K是一个数域。K中m个数a1a2,m所组成的一个m元有序数组称为一个m维向量

第二章向量空间与矩阵 第一节m维向量空间 2.1.1向量和m维向量空间的定义及性质

定理1(1)若矩阵A经过有限次初等行变 换变成B,则A的行向量组与B的行向量组等价; 而A的任意k个列向量与B中对应的k个列向量 有相同的线性相关性。 (2)若矩阵A经过有限次初等列变换变 成B,则A的列向量组与B的列向量组等价;而 A的任意k个行向量与B中对应的k个行向量有 相同的线性相关性