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标量向量

二叉树相似

标准的OOOO范文

sobel算子

标量向量

1、随着各种车载电子设备、导航设备、手机和其他远程信息处理设备的日益普及，这些设备分散着驾驶员的注意力，使驾驶过程中的危险性增加，为此，人们正致力于发展半自动或全自动化的驾驶辅助系统，如使用驾驶员辅助系统(ADAS)的车道偏离警告(LDW)和车道变换辅助(LCA).但在未知驾驶员驾驶意图的情况下，这些辅助系统容易出现错误，如误OO等.所以系统在感知驾驶员驾驶行为的同时，对驾驶员的驾驶意图进行正确的识别是ADAS发展关键技术之一.

2、目前，很多研究者以转向灯的信号来判断驾驶员的超车意图，但只有64%的人在超车时会使用转向灯，且大都是在超车开始时才打开转向灯，而不是在初始阶段.其他的一些研究者也对驾驶员换道意图做了研究，如Jr等采集分析了自车车头与前车距离、加速踏板开度、制动踏板开度和方向盘转角等信息，提出了基于ACT-R认知理论的驾驶人换道意图模型;肖献强以驾驶意图的产生到执行的时间差，提出了基于驾驶人操作特性的辨识方法;孙纯基于实车实路环境下的实验，提出了基于Logistic思想和证据理论的驾驶人换道超车意图辨识方法.上述方法将注意力主要集中在对车辆状态参数的研究上，对车辆状态参数，道路参数和驾驶人行为进行综合性研究较少，存在前瞻性不够且识别率较低的问题.

3、本文提出了一种基于支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)的超车意图辨识方法，对比分析了不同参数组合下模型的分类效果.最终确定了以方向盘转角，自车速度，车辆与道路边界距离和驾驶人眼动信息构成的人―车―路综合信息组合可获得最优辨识效果.

4、支持向量机的主要目标就是将线性不可分的数据样本，通过核函数映射到高维数据空间，在高维空间进行分类，并构建一个超平面，使不同样本类型间的隔离边缘最大化.给定训练集为((x1，y1)，…，(xn，yn))，其中：xi∈T，T为样本特征参数构成的特征向量OO;yi∈L，L为样本类别标签集;n为样本的数量.导入训练样本完成训练后，就能建立超平面WTx+b=0，其中x为输入向量，W为超平面法向量，b为偏置项.

二叉树相似

1、摘 要：本文针对二叉树支持向量机结构上的OO,提出了一种改进的二叉树支持向量机多分类方法.利用各类样本在属性空间上的差异来生成结构合理的二叉树,以此来训练二叉树支持向量机多分类器,提高分类性能.

2、支持向量机最初是针对二分类问题提出的.在实际中,经常会遇到多类问题.支持向量机多分类方法主要有：一类多,一对一,二叉树等方法.本文提出一种改进的二叉树支持向量机多分类方法,通过建立合理的树结构来减小“误差积累”的影响,提高分类性能.

3、对于一个包含k 个类别的多分类问题,二叉树支持向量机(Binary tree Support Vector Machine,BTSVM)是先将所有类别划分为两个子类,每个子类又进一步划分为两个子子类,直到划分出最终类别.这样就得到一个倒立的二叉分类树,其中两个子类间的分类器采用SVM. BTSVM 的树状结构可以避免传统方法中可能出现的不可分情况,并且只需构造k -1个SVM 分类器,测试时并不一定需要计算所有的分类判别函数,从而可节省测试时间. 常用的二叉树结构有两种：一种是每次将一个类别与剩余类别划分开,另一种是每次将若干类别与其它类别划分开.本文我们只研究前一种结构的BTSVM.

4、使用BTSVM 时,二叉树的结构对整个分类器的分类精度有较大的影响.对于不同结构的二叉树,由于类别被判别出的顺序不同,各节点处SVM 精度不同,会导致最终的分类结果也不同,“误差积累”现象是二叉树结构的固有弊端,即如果在某个节点上发生分类错误,则分类器会把分类错误延续到该节点的后续节点上.因此,分类错误在越靠近根的地方发生,由于误差的累积效应,分类性能就越差,尤其在根节点上发生分类错误,将严重影响分类性能.因此,在生成二叉树的过程中,应该让最易分割的类最早分割出来,即在二叉树的上层节点处划分.基于此,本文提出了根据各类别样本在属性空间上的差异来生成二叉树的简便方法,从而建立一个推广性高的BTSVM 分类模型.

标准的OOOO范文

1、通常，应用在市场营销和工业制造的预测方法有很多种，例如一元线性回归、多元线性回归、指数平滑预测法和支持向量机预测。本文要介绍的方法是支持向量机预测方法，分析比较在固定参数情况下和使用了参数优化情况下的预测精度，证明支持向量机的参数是预测精度的关键所在。

2、支持向量机预测需要在Matlab程序中进行，辅以lib-svm工具箱编写相关代码，根据经验给定参数，接着对数据进行预测。利用遗传算法对支持向量机进行参数优化，对相同的数据进行预测。最后对比参数固定和参数优化后的情况下，预测精度程度的区别。

3、本文研究发现，影响支持向量机预测精度的因素很大程度上取决于参数值的不同，经验法给定参数的SVM预测远远不如通过参数优化的SVM预测精度高，即基于遗传算法的支持向量机参数优化的预测结果更加接近实际值。

4、In general, there are OOny kinds of forecasting methods used in OOrketing and industrial OOnufacturing, such as linear regression, multiple linear regression, eOOonential smoothing forecasting method and support vector OOchine prediction. This OOOOO is to introduce the method of support vector OO

sobel算子

1、边缘是图像的重要特征之一,边缘检测技术是图像处理的基础。如何准确、快速地进行边缘检测一直是图像处理领域的热点。一个边缘检测算法的好坏主要体现在能否做到以下两点:一是正确地检测出所有边缘并不出现伪边缘;二是尽可能地抑制噪声对图像的影响,即去噪能力。本文的主要目的就是在原有算法的基础上,改善滤波器的性能,并结合支持向量机（SVM）理论技术,实现对图像边缘的正确检测,提高图像边缘检测的质量。本文介绍了经典的边缘检测算子和近代以来一些成熟的边缘检测方法,论述了这些算法的基本原理和实现步骤,并对算法进行了仿真实验,比较和分析了它们的优缺点。介绍了多尺度自适应滤波技术,并对其进行了有效的改进。接着引入支持向量机理论,介绍了基于利用高斯径向基核函数的最小二乘支持向量机（LS-SVM）的边缘检测的原理和思想。运用近似支持向量机（PSVM）对图像曲面进行拟合,计算其二阶导数,并结合Canny算子的非极值抑制和双阈值技术,取得了好的实验结果。接着再通过合理采样,运用支持向量分类机（SVC）检测技术检测得到的边缘图像也作为最终边缘输出图的一种参考,进一步改善了边缘检测效果。其中对滤波器参数的设置、双阈值的选取、核函数及其参数的选取分别进行了讨论,通过实验的效果图和信噪比（SNR）的对比,说明了滤波器参数和双阈值设置的合理性,并得出了该滤波器对高斯白噪声去除效果较好;借助品质因数（FOM）,选取了由多项式核函数与径向基核函数组合的一种核函数,并获取了相应的参数,在此基础上也得到了最佳的卷积模板大小。最后通过实验,并与传统的边缘检测算子如Sobel算子、Canny算子等作比较,说明了本文算法的优越性。实验表明文中的方法是切实可行的,这也拓展了支持向量机理论的应用空间,为边缘检测提供了一种新的思路。