在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型.该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果.这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题.实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库

针对不同路况和运动模式下的高维、非线性、强耦合和高时变下肢加速度信号的识别问题,提出了一种基于时——频分析的步态模式自动分类方案.利用三轴加速度传感器采集运动时小腿在矢状面、冠状面和横切面的加速度信号,利用五阶Daubechies小波基对其进行特征提取,并采用线性判别式分析进行降维,最后利用决策树和支持向量机对得到的精简步态特征进行模式分类.实验结果显示两种分类器的总体分类准确率均达到90%以上,个别步态分类可达到100%,验证了特征提取和降维方法的合理性和有效性

第一讲 带余除法.1 第二讲 不可约多项式.5 第三讲 互素与不可约、分解.9 第四讲 多项式的根.13 第五讲 典型行列式.17 第六讲 循环行列式.21 第七讲 特殊行列式方法.26 第八讲 解线性方程组.31 第九讲 分块矩阵与求秩.36 第十讲 矩阵的分解与求逆.40 第十一讲 广义逆与特殊矩阵对关系.45 第十二讲 特征值、对角线与最小多项式.51 第十三讲 向量的线性相关与自由度.56 第十四讲 双线性型与正定二次型.61 第十五讲 线性空间及其几何背景.66 第十六讲 欧氏空间和正交变换的意义.71 第十七讲 线性变换的核与象.76 第十八讲 线性变换的特征与不变子空间.81

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

机器学习是计算机科学的重要分支领域，本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1~3章）介绍机器学习的基础知识：第2部分（第4~10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)：第3部分（第11~16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索

相界面积对气液两相流中传热、传质、物理化学反应等动力学过程影响重大.为获取这一参数,提出一种根据两相流数值模拟结果计算相界面积的方法.此方法借鉴分段线性重构界面的思想,在各网格单元内以平面近似真实相界曲面,根据目标流体的体积分数及其梯度向量将网格内相界面形貌归为五类,进而采用不同的方法分别计算各类相界面的面积.在铜转炉熔池内两相流数值模拟结果分析中的应用效果表明:该方法能有效提取两相流体系中任意区域的相界面积,从而为体系动力学特征的定量分析提供依据.利用相界面积数据,进一步计算了氧气利用率并识别出熔池内‘高效反应区’,计算和识别结果与工程实际吻合,证实了该方法的准确性

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

第一章 初等数学 第二章 解析几何 第三章 线性代数 第四章 微分学 第五章 积分学 第六章 向量与场论初步 第七章 级数 第八章 复变函数 第九章 积分变换 第十章 特殊函数 第十一章 常微分方程 第十二章 偏微分方程 第十三章 积分方程 第十四章 概率论 第十五章 数理统计方法 第十六章 随机过程 第十七章 统计计算方法 第十八章 误分析插值法曲线拟合 第十九章 数值微分·数值积分·积分方程数值解 第二十章 线性方程组的解法·矩阵求逆 第二十一章 方程解法、非线性方程组解法 第二十二章 矩障特征值的计算 第二十三章 常微分方程数值解法 第二十四章 偏微分方程的有限差分方法 第二十五章 偏微分方程的有限元方法及其他方法 第二十六章 离散数学 第二十七章 模糊数学 第二十八章 组合数学 第二十九章 现代控制论 第三十章 信息论 第三十一章 系统工程