简介：先举几个分类器（classifier）的用例：垃圾邮件检测、第一语言自动判定（如Google翻译）、表情分析。通常专用技术做得更好，然而本文介绍的简单贝叶斯分类器是通用的，它易于实现，且对多数应用来说都已足够好。此外，虽然专用算法能带来更高的准确度，但在一般情况下，更好的数据加上可以自行调整的算法，能以更低的代价获得更好的结果。

简介：研究了单自由度线性单边碰撞系统在有界随机噪声参数激励下系统的矩稳定性问题．用Zhuravlev变换将碰撞系统转化为连续的非碰撞系统，然后用随机平均法得到了关于慢变量的随机微分方程．利用伊藤法则给出了系统一、二阶矩满足的常微分方程，根据微分方程的稳定性理论得到了系统一阶矩稳定充分必要条件的解析表达式和二阶矩稳定充分必要条件的数值算法，并对理论结果用数值方法进行了仿真计算．理论分析和数值仿真表明，无论是相对于一阶矩还是二阶矩的稳定性，随着随机激励振幅变大，系统的稳定性区域变小从而使得系统变得不稳定．而当调谐参数趋于零系统达到参数主共振情形时，系统的稳定性区域变得最小．当随机噪声强度逐渐变小趋于零时，由二种矩稳定性给出的稳定性区域变得一致．在一定的参数区域内，随机噪声使得系统稳定化．

简介：本文针对传统公安情报工作中的不足,介绍了情报自动分类原理,结合多Agent思想构建了基于支持向量机的公安情报自动分类系统模型。

简介：采用Hodgkin-Huxley神经元模型,在二维随机神经网络中引入局部扩散功能缺陷,研究了神经网络中非对称缺陷附近的方形失去扩散功能的缺陷对螺旋波动力学行为的影响.缺陷使螺旋波降低传播速度的行为与缺陷的位置和尺寸有关：靠近螺旋波中心的缺陷影响最为显著,当缺陷远离中心位置时,缺陷的作用明显减弱;缺陷尺寸越大,影响也越显著.同时观察到,在弱耦合神经网络中,缺陷的存在导致了螺旋波的漂移现象.进一步研究缺陷和通道噪声同时存在时系统时空斑图的演化行为,结果发现,噪声作用下缺陷处形成了新的波源.最后,通过分析神经元放电节律和平均膜电位的变化揭示了缺陷对神经网络时空行为影响的机理.

简介：本文提出了一种基于支持向量机分类器的水平集方法的图像特征提取方法,在提取图像特征的水平集方法应用中,通过改进水平集能量函数,引入区域信息,能够同时提取图像目标的内外边界,并且收敛速度快。提取图像特征之后通过支持向量机非线性分类器对待处理图像进行分类。