探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测．通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测．同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好．

1. 理解方阵的特征值和特征向量的概念及性质; 2. 会求方阵的特征值和特征向量

定义11:设o是Vn(F)上的线性变换,若对 入∈F,存在非零向量,使得5=5 则称是线性变换σ的一个特征值, 5是的属于特征值的特征向量

第一节 空间直角坐标系与向量的概念 第二节 向量的点积与叉积 第三节 平面与直线 第四节 曲面与空间曲线 *第五节 矢量函数的微积分

向量范数( vector norms 定义1:R空间的向量范数Ⅱ,对任意x,∈满足下列条件 (1)‖≥0;‖=0=0 (2)x=对任意eC (3)‖x+

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性

随机向量的定义： 设 {ξ i(ω)} i =1, 2,\, n 是定义在同一个概率空间 (Ω,F, P) 上 的 n 个 随 机 变 量 ， 则 称 ( ) ( ( ), ( ), , ( )) ξ ω = ξ 1 ω ξ 2 ω \ ξ n ω 为 n维随机向量或 n 维随 机变量

针对人耳的生物特征提出了一种人耳的形状特征和结构特征相结合的识别方法．首先提取外耳最长轴,即外耳轮廓边缘点的最长连线．利用外耳长轴把外耳曲线分成两部分,用最小二乘法对这两段曲线分别进行多项式曲线拟合,拟合多项式函数的系数作为外耳特征向量．同时长轴与内耳曲线的交点作为内耳特征点,特征点之间连线的长度与长轴长度的比值作为内耳特征向量．长轴的相对不变性保证了特征向量具有缩放、平移和旋转不变性．实验结果表明此方法在噪声情况下具有较强的鲁棒性．

设 A是n阶方阵，若存在非零向量 x和常数λ ， 使得 Ax = λx，则称λ 是 A的特征值， x是 的属于 特征值 A λ 的特征向量．

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题，基于D-S证据理论，提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先，结合高炉生产过程和悬料现象，分析悬料形成的内在机理；其次，通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据，再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据；最后，基于D-S证据理论完成主客观证据融合，实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力，能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确