基于分类SVM的时间序列预测研究

建筑工程计价中工作时间的分类

建筑工程计价中工作时间的分类 研究施工中的工作时间最主要的目的是确定施工的时间定额和产量定，其前提是对工作时间按其消耗性质进行分类，以便研究工时消耗的数量及其特点。 工作时间，指的是工作班延续时间。例如8小时工作制的工作时间就是8小时，午休时间不包括在内。对工作时间消耗的研究，可以分为两个系统进行，即工人工作时间的消耗和工人所使用的机器工作时间消耗。 1、工人工作时间消耗的分类 工人在工作班内消耗的工作时间，近其消耗的性质，基本可以分为两大类；必需消耗的时间和损失时间。 （1）必需消耗的工作时间是工人在正常施工条件下，为完成一定合格产品（工作任务）所消耗掉时间，是制定定额的主要依据，包括有效工作时间、休息时间和不可避免中断时间的消耗。 1）有效工作时间是从生产效果来看与产品生产直接有关的时间消耗。其中，包括基本工作时间、辅助工作时间、准备与结束工作时间的消耗。 ①基本工作时间是工人完成能生产一定产品的施工工艺过程所消耗的时间。通过这些工艺过程可以使材料改变外形，如钢筋搣弯等；可以改变材料的结构与性质，如混凝土制品的养护干燥等；可以使预制构配件安装组合成型；也可

以改变产品外部及表面的性质，如粉刷、油漆等。基本工作时间所包括的内容依工作性质各不相同。基本工作时间的长短和工作量大小成正比。 ②辅助工作时间是为保证基本工作顺利完成所消耗的时间。在辅助工作时间里，不能使产品的形状大小、性质或位置发生变化。辅助工作时间的结束，往往就是基本工作时间的开始。辅助工作一般是手工操作。但如果在机手并动的情况下，辅助工作是在机械运转过程中进行的，为避免重复则不就再计辅助工作时间的消耗。辅助工作时间长短与工作量大小有关。 ③准备与结束工作时间是执行任务前或任务完成后所消耗的工作时间。如工作地点、劳动工具和劳动对象的准备工作时间；工作结束后的整理工作时间等。准备和结束工作时间的长短与所担负的工作量大小无关，但往往和工作内容有关。这项时间消耗可以分为班内的做准备与结束工作时间和任务的准备与结束工作时间。其中，任务的准备和结束时间是在一批任务的开始与结束时产生的，如熟悉图纸、准备相应的工具、事后清理场地等，通常不反映在每一个工作班里。 2）休息时间是工人在工作过程为恢复体力所必需的短暂休息和生理需要的时间消耗。这种时间是为了保证工人精力充沛地进行工作，所以在定额时间中必须进行计算。休息

基于支持向量机的图像分类研究

目录 摘要 (2) Abstract (3) 1 引言 (3) 1.1 概述 (4) 1.2 统计学习理论 (4) 1.3 支持向量机及其发展简史 (5) 1.4 研究内容及其现实意义 (6) 2 持向量机模型的建立 (7) 2.1 SVM核函数 (7) 2.2 核函数的选择 (8) 2.3 SVM算法简介 (8) 2.4 SVM学习算法的步骤 (9) 3 图像内容的描述及特征提取 (10) 3.1 图像内容的描述模型 (10) 3.2 颜色特征的描述 (10) 3.2.1 颜色的表示和颜色模型 (10) 3.2.2 颜色直方图 (11) 3.2.3 累积颜色直方图 (12) 3.2.4 主色 (12) 3.3 纹理特征的描述 (12) 4 基于SVM的图像分类方法研究 (13) 4.1 分类系统的结构 (13) 4.1.1 特征提取模块 (13) 4.1.2 SVM分类模块 (13) 4.2 特征提取策略 (14) 4.3 实验 (14) 4.3.1 三种核函数的选择比较实验 (14) 4.3.2 基于颜色特征的图像分类 (17) 4.3.3 基于纹理特征的图像分类 (17) 4.3.4 基于综合特征的图像分类 (17) 5 结论 (18) 参考文献 (19)

摘要 支持向量机(SVM)方法是建立在统计学习理论基础之上的，克服了神经网络分类和传统统计分类方法的许多缺点，具有较高的泛化性能。但是，由于支持向量机尚处在发展阶段，很多方面尚不完善，现有成果多局限于理论分析，而应用显得较薄弱，因此研究和完善利用支持向量机进行图像分类对进一步推进支持向量机在图像分析领域的应用具有积极的推动作用。本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响。对支持向量机在图像分类中的应用作了较全面的研究。对三种核函数进行了对比实验，实验表明二项式核函数较高斯核函数和sigmoid核函数具有更强的泛化能力；同时，通过实验分析了特征选取对向量机性能的影响，发现综合特征有利于分类效果的提高。在以上研究的基础上，我们建立了一个基于svM的图像分类实验平台，讨论了系统的组成模块和功能，给出了一些图像分类实例，并验证了前述理论研究的结果。 关键词：统计学习理论支持向量机图像分类特征提取

一种基于频繁模式的时间序列分类框架

第32卷第2期电子与信息学报Vol.32No.2 2010年2月 Journal of Electronics & Information Technology Feb. 2010 一种基于频繁模式的时间序列分类框架 万里①③廖建新①②朱晓民①②倪萍①③ ①(北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京 100876) ②(东信北邮信息技术有限公司北京 100191) ③(卡耐基梅隆大学匹兹堡 15213) 摘要：如何提取和选择时间序列的特征是时间序列分类领域两个重要的问题。该文提出MNOE(Mining Non- Overlap Episode)算法计算时间序列中的非重叠频繁模式，并将其作为时间序列特征。基于这些非重叠频繁模式，该文提出EGMAMC(Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型描述时间序列。根据似然比检验原理，从理论上推导出频繁模式在时间序列中出现的次数和EGMAMC模型是否能显著描述时间序列之间的关系；根据信息增益定义，选择能显著描述时间序列的频繁模式作为时间序列特征输入分类模型。在UCI (University of California Irvine)公共数据集和实际智能楼宇数据集上的实验表明，选择频繁模式作为特征进行分类的准确率、召回率和F-Measure均优于不选择频繁模式作为特征的分类结果。高效的计算和有效的选择非重叠频繁模式作为时间序列特征有助于提高时间序列分类模型的各项评价指标。 关键词：时间序列分类；频繁模式挖掘；智能楼宇 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2010)02-0261-06 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2009.00135 A Frequent Pattern Based Time Series Classification Framework Wan Li①③Liao Jian-xin①②Zhu Xiao-min①②Ni Ping①③ ①(State Key Laboratory of Networking and Switching Technology Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ②(EBUPT Information Technology Co., Ltd, Beijing 100191, China) ③(Carnegie Mellon University, Pittsburgh, US 15213, USA) Abstract:How to extract and select features from time series are two important topics in time series classification. In this paper, a MNOE (Mining Non-Overlap Episode) algorithm is presented to find non-overlap frequent patterns in time series and these non-overlap frequent patterns are considered as features of the time series. Based on these non-overlap episodes, an EGMAMC (Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain) model is presented to describe time series. According to the principle of likelihood ratio test, the connection between the support of episode and whether EGMAMC could describe the time series significantly is induced. Based on the definition of information gain, significant frequent patterns are selected as the features of time series for classification. The experiments on UCI (University of California Irvine) datasets and smart building datasets demonstrate that the classification model trained with selecting significant frequent patterns as features outperforms the one trained without selecting them on precision, recall and F-Measure. The time series classification models can be improved by efficiently extracting and effectively selecting non-overlap frequent patterns as features of time series. Key words:Time series classification; Frequent pattern mining; Smart building 1引言 给定一个数据样本集合，每个数据样本包括： 2009-02-02收到，2009-09-03改回 国家杰出青年科学基金(60525110)，国家973 计划项目(2007CB307100，2007CB307103)和电子信息产业发展基金项目(基于3G的移动业务应用系统)资助课题 通信作者：万里 wanly@https://www.wendangku.net/doc/7017499223.html, 一个输入时间序列{()|{1,2,,}} i X t t T =∈ x"及其 离散的分类标签 s C，其中，()n t R ∈ x是一个n维向 量，称作t时刻发生的事件，{1,2,,} s C S ∈"。时间 序列分类的目标是预测新给出的时间序列 j X的类标签。时间序列分类技术在通信[1]、生物信息[2]、自动控制[3]等领域已有广泛应用，但通常情况下时间序列的长度不相等，即使所有待分类时间序列长度相

工作时间的分类及其概念

工作时间的分类及其概念 劳动定额时间指劳动者为完成一定数量的产品或符合要求的工作所必须消耗的工作时间，由有效工作时间、休息时间和不可避免的中断时间组成。 有效工作时间是指从生产效果来看它是与产品生产直接有关的时间消耗，指用于执行施工工艺过程中规定工序的各项操作所必须消耗的时间。它是定额时间中最主要部分，由基本工作时间、辅助工作时间、准备与结束工作时间组成。 基本工作时间指在施工活动中直接完成基本施工工艺过程的操作所必需消耗的时间，也就是劳动者借助于劳动手段，直接改变劳动对象的性质、形状、位置、外表、结构等所消耗的时间。如钢筋制作、安装、砌砖墙、人工挖地槽等的时间消耗。 辅助工作时间指为保证基本工作能顺利完成所需消耗的时间。如砌砖过程中搭设临时跳板、检查等所消耗的时间。辅助工作时间一般与任务大小有关。 准备与结束工作时间指用于执行施工任务前的准备工作及任务完成后的结束整理工作所消耗的工作时间。准束时间按其内容不同可分为工作班准束时间和任务的准束时间。工作班的准束时间是指用于工作班开始时的准备与结束工作及交接班所消耗的时间，如更换工作服、领取料具、检查安全措施、保养机械设备、清理工作场地等消耗的时间，它的特点是随着工作班次重复出现，比较有规律。任务的准束时间是指劳动者为完成技术交底、熟悉图纸、明确施工工艺和操作方法、任务完成后教会图纸所需消耗的时间，这类事件消耗的特点是每完成一项任务就消耗一次，其时间消耗的多少与该任务量的大小无关，而与该任务的技术复杂程度和施工条件直接有关。

休息时间指劳动者在工作班中为恢复体力所必需的短暂休息和 生理需要的时间消耗。休息时间应根据工作的繁重程度、劳动条件和劳动保护的相关规定列入定额时间内。 不可避免的中断时间：是指劳动者在施工活动中，由于工艺上的要求，在施工组织或作业中引起的难以避免或不可避免的中断操作所消耗的时间，又称作工艺中断时间。如水泥砂浆地面施工中，水泥地面压光中因等待收水而造成的工作中断，汽车司机等待装卸货或交通信号而引起的工作中断等。这类时间消耗的长短与产品的工艺要求、身残条件、施工组织情况等有关。 停工时间指工作班内非正常原因停止工作造成的工时损失。根据造成的原因不同可分为施工本身造成的停工时间和非施工本身造成 的停工时间。施工本身造成的停工包括施工组织不善、造成的人员窝工、材料供应不及时造成的停工待料以及施工准备不充分而引起的停工等。非施工原因造成的停工包括水源、电源中断引起的停工时间以及恶劣天气造成的停工。 多余或偶然工作时间是指工人在工作中因粗心大意、操作不当、技术水平低等原因而造成的工时浪费或进行了任务以外的工作而又 不能增加产品数量的工作。如工作中寻找自己的专用工具、质量不符合要求时的整修和返工、对已经加工好的产品作多余的的加工等。 违反劳动纪律时间是指工人不遵守劳动纪律而造成的工作中断所损失的时间。如迟到、早退、工作室擅离岗位、办私事、闲谈等损失的时间。

标准工作时间是怎样规定的

标准工作时间是怎样规定的

工作时间和休息休假 一、单项选择题： 1、从法律范畴理解, 工作时间不应包括: （A）女职工孕期检查时间 （B）未成年人工作中安排的休息时间 （C）依法参加各种社会活动的时间 （D）规定工作时间段内经批准的外出就医时间 2、按照国务院规定，国家实行职工每日工作8 小时，每周工作（）小时 （A）48 （B）40 （C）45 （D）44 参考答案： 1 D 2 B 二、多项选择题： 1、广义理解的休息休假，可以包括: （A）节假日

（D）从事特别繁重体力劳动 （E）特殊条件下从事劳动和有特殊情况 7、我国法律法规规定，特殊条件下从事劳动和有特殊情况需要实行缩短工作时间的，应：（A）遵照国务院的统一具体规定 （B）由各省、自治区、直辖市确定 （C）由各省、自治区、直辖市确定和各主管部门按隶属关系提出意见，报人事部批准 （D）由企业根据实际情况自主确定 （E）由企业工会确定 8、下述（）劳动者，目前我国已实行缩短工作日的： （A）从事矿山井下、高山、有毒有害、特别繁重体力劳动的 （B）实行三班制，从事夜班工作的 （C）哺乳期工作的女职工 （D）建筑、冶炼、地质勘探、森林采伐、装卸搬运等从事繁重体力劳动的 （E）企业自主确定的

9、根据劳动部规定，企业可以实行不定时工时制的，有： （A）企业中高级管理人员、外勤人员、推销人员、部分值班人 （B）因工作无法按标准工作时间衡量的职工（C）企业中长途运输人员、出租汽车司机和铁路、港口、仓库的部分装卸人员 （D）因工作性质特殊，需机动作业的职工（E）因生产特点、工作特殊需要，由企业自主决定的部分职工 10、根据劳动部规定，下列（）种职工可以实行综合计算工时工作制： （A）交通、铁路、邮电、水运、航空、渔业等行业中因工作性质特殊需要连续作业的；（B）地质勘探、建筑、制盐、制糖、旅游等受季节和自然条件限制的行业的部分职工；（C）受季节影响，生产市场销售淡旺季明显的啤酒、饮料企业的部分职工； （D）化工行业从事有毒有害工作的职工 （E）从事特别繁重体力劳动的职工

基于libsvm的gist和phog特征的图像分类研究

研究生技术报告题目：基于libsvm的图像分类研究 编号：20132098 执笔人：刘金环 完成时间：2013-11-23

摘要 随着科学技术的飞速发展，机器学习与人工智能技术的不断创新，人们对特定信息检索的需求逐渐增加，使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法，由于其基于小样本训练的优越性，被广泛应用于模式识别的各个领域，在图像检索、人脸识别等中充分了体现了其优越性，越来越受到广泛的关注和重视。 本文主要介绍了基于libsvm分类器的分类问题。本文以gist和phog特征为例简单实现了图像的分类问题，并通过查询准确性对这两种分类方法进行对比和分析。由仿真结果可知，gist特征分类要好于phog的特征分类，仿真效果较为理想。

目录 1 课题意义..................................................................................................... 错误！未定义书签。 2 技术要求及性能指标................................................................................. 错误！未定义书签。3方案设计及算法原理.................................................................................. 错误！未定义书签。 3.1基于libsvm的gist特征提取分类.............................................. 错误！未定义书签。 3.1.1算法原理 (1) 3.1.2设计框图 (2) 3.2基于libsvm的phog特征提取分类.............................................. 错误！未定义书签。 3.2.1算法原理.............................................................................. 错误！未定义书签。 3.2.2设计框图.............................................................................. 错误！未定义书签。4代码及相关注释. (4) 4.1基于libsvm的gist特征提取分类仿真结果 (6) 4.1.1代码及注释 (9) 4.1.2测试结果 (9) 4.2基于libsvm的phog特征提取分类仿真结果 (9) 4.2.1代码及注释 (9) 4.2.2测试结果 (12) 4.3基于libsvm的gist特征分类不同训练集测试结果.................. 错误！未定义书签。 4.3.1代码及注释.......................................................................... 错误！未定义书签。 4.3.2测试结果 (14) 5实验结果分析.............................................................................................. 错误！未定义书签。6总结 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。

时间序列模型

时间序列模型 一、分类 ①按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。 ②按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。 ③按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。 狭义时间序列：如果一个时间序列的概率分布与时间t 无关。 广义时间序列：如果序列的一、二阶矩存在，而且对任意时刻t 满足均值为常数和协方差为时间间隔的函数。（下文主要研究的是广义时间序列）。 ④按时间序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。 二、确定性时间序列分析方法概述 时间序列预测技术就是通过对预测目标自身时间序列的处理，来研究其变化趋势的。一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合。 ①长期趋势变动：它是指时间序列朝着一定的方向持续上升或下降，或停留在某一水平上的倾向，它反映了客观事物的主要变化趋势。通常用表示。 ②季节变动：通常用表示。 ③循环变动：通常是指周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动。通常用表示。 ④不规则变动。通常它分为突然变动和随机变动。通常用表示。也称随机干扰项。 常见的时间序列模型： ⑴加法模型：； ⑵乘法模型：； ⑶混合模型：；； 这三个模型中表示观测目标的观测记录， 如果在预测时间范围以内，无突然变动且随机变动的方差较小，并且有理由认为过去和现在的演变趋势将继续发展到未来时，可用一些经验方法进行预测。 三、移动平均法

当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。 移动平均法有简单移动平均法，加权移动平均法，趋势移动平均法等。 、简单移动平均法 当预测目标的基本趋势是在某一水平上下波动时，可用一次简单移动平均方法建立预测模型： 其预测目标的标准差为： 当然我们还可以得到如下递推关系： N的选取方式: ①一般N 取值范围：5 ≤N ≤ 200。当历史序列的基本趋势变化不大且序列中随机变动成分较多时，N 的取值应较大一些。否则N 的取值应小一些。 ②选择不同的N比较若干模型的预测误差，预测标准误差最小者为最好。 、加权移动平均法 在简单移动平均公式中，每期数据在求平均时的作用是等同的。但是，每期数据所包含的信息量不一样，近期数据包含着更多关于未来情况的信心。因此，把各期数据等同看待是不尽合理的，应考虑各期数据的重要性，对近期数据给予较大的权重，这就是加权移动平均法的基本思想。 其中为权数，体现了相应的在加权平均数中的重要性。 在加权移动平均法中，的选择，同样具有一定的经验性。一般的原则是：近期数据的权数 大，远期数据的权数小。至于大到什么程度和小到什么程度，则需要按照预测者对序列的了解和分析来确定。

电机工作制分类SSS

电机工作制分类S S S 集团档案编码：[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]

电机的工作制的分类是对电机承受负载情况的说明，它包括启动、电制动、空载、断能停转以及这些阶段的持续时间和先后顺 序，工作制分以下9类： S1连续工作制：在恒定负载下的运行时间足以达到热稳定。 S2短时工作制：在恒定负载下按给定的时间运行，该时间不足以达到热稳定，随之即断能停转足够时间， 使电机再度冷却到与冷却介质温度之差在2K以内。 S3断续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段恒定负载运行时间和一段断能停转 时间。这种工作制中的每一周期的起动电流不致对温升产生显着影响。 S4包括起动的断续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段对温升有显着影响的起 动时间、一段恒定负载运行时间和一段断能停转时间。 S5包括电制动的断续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段起动时间、一段恒定 负载运行时间、一段快速电制动时间和一段断能停转时间。 S6连续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段恒定负载运行时间和一段空载运行 时间，但无断能停转时间。 S7包括电制动的连续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段起动时间、一段恒定 负载运行时间和一段快速电制动时间，但无断能停转时间。 S8包括变速变负载的连续周期工作制：按一系列相同的工作周期运行，每一周期包括一段在预定转速下恒 定负载运行时间，和一段或几段在不同转速下的其它恒定负载的运行时间，但无断能停转时间。 S9负载和转速非周期性变化工作制：负载和转速在允许的范围内变化的非周期工作制。这种工作制包括经 常过载，其值可远远超过满载。

日常工作的分类方法和应用

日常工作的分类方法和应用（原创） 吴晓岚 分类管理是管理者常用的管理方法，通过分类，将复杂的事物简单化，针对不同类别事物的特点进行细化管理。 我在日常管理中，一般将工作分为四类： 一、日常周期性工作： 1.定义：在《职务说明书》明确定义的工作，一般都有严格的周期性，要 求在确定的时间内准时、准确完成。 2.举例：每天统计考勤、每月申报保险报表、每月核算工资等。 3.管理方法：闹钟式管理。 (1)请员工提前列出本人负责的各项周期性日常工作，确定开始时间和 终止时间或条件，按每日、每周、每月、每年进行汇总，形成《日常 周期性工作时间表》。 (2)请员工找到每项工作的流程、方法和衡量标准。 (3)员工按时间表工作，进行自我检查，安排其他人员抽查。 二、日常触发性工作： 1.定义：在《职务说明书》明确定义的工作，一般都有严格的流程，要求 在某项事件发生时联动实施，要求及时、准确。 2.举例：新员工上岗通知、新员工报到准备、员工离职手续等。 3.管理方法：开关式管理。 (1)请员工列出本人负责的各项触发性日常工作，确定启动和终止条 件，形成《日常触发性工作明细表》。 (2)同时确定每项工作的流程、方法和衡量标准。 (3)员工在得到启动信号时开始工作。完成工作后需要以书面方式向流 程上下游人员进行通知。 以上两类工作都属于日常工作，其工作流程、方法和衡量标准如果缺乏，需要逐步建立起来。如果其工作依据外部的相关法律、法规和流程，需要请员工收集外部文件。

三、任务性工作： 1.定义：可以提前预见、安排，但不会重复发生的工作。 2.举例：编写某项管理流程、调研培训合作机构、设计办公区装修方案等。 3.管理方法：计划管理。 (1)确定任务负责人，任务负责人制定书面的项目工作计划，确定好工 作目标、完成周期、需要的资源和实施的步骤。 (2)组织相关人员讨论，确定工作计划。 (3)任务负责人在任务里程碑、关键点向上级汇报进展，保持通畅的沟 通。在任务完成时提交任务总结报告，包括完成时间、使用的资源、 和计划相比完成的效果、遇到的困难和解决办法等，附上数据、图片 等进行补充说明。 有些工作第一次出现时按照任务性工作来及时处理，一旦重复发生，则可列为日常性工作，及时制定出相关流程和规定，以避免一事一议的低下效率。 四、突发性工作： 1.定义：流程中没有规定，也没有事先安排的临时性事件。 2.举例：街道办事处下户检查、离职员工的突然来访等。 3.管理方法：应急管理。 (1)一般由上级主管临时指定责任人，并口头沟通处理办法。 (2)如果没有时间沟通，则相关人员采取推迟处理的办法，或者根据惯 例处理，或相机处理。 (3)突发性工作完成后要尽快总结汇报。 并非所有的紧急事件都是突发性工作，例如工厂里发生生产事故，如果事先已经制定了事故处理流程，那么实际上这就是一项“触发性日常工作”。我们通过流程的建设，倡导精细化管理，可以不断减少突发性工作，使各项工作井然有序。正如德鲁克先生所说：“管理好的企业，总是单调无味，没有任何激动人心的事件。那是因为凡是可能发生的危机早已被预见，并已将它们转化为例行作业了。”

SVM分类方法在人脸图像分类中的应用

SVM分类方法在人脸图像分类中的应用 摘要：本文首先简要综述了人脸识别技术中不同的特征提取方法和分类方法；然后介绍了支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则以及其在人脸分类识别中了应用，最后通过在构建的人脸库上的仿真实验观测观测不同的特征提取方法对人脸识别率的影响、不同的学习样本数对人脸识别率的影响、支持向量机选用不同的核函数后对人脸识别率的影响、支持向量机选用不同的核参数后对人脸识别率的影响。 一、人脸识别简介 人脸识别也就是利用计算机分析人脸图象，进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术。人脸识别技术应用背景广泛，可用于公安系统的罪犯身份识别、驾驶执照及护照等与实际持证人的核对、银行及海关的监控系统及自动门卫系统等。 常见的人脸识别方法包括基于KL变换的特征脸识别、基于形状和灰度分离的可变形模型识别、基于小波特征的弹性匹配、基于传统的部件建模识别、基于神经网络的识别、基于支持向量机的识别等。其中特征脸方法、神经网络方法、基于支持向量机的方法等是基于整体人脸的识别，而基于提取眼睛等部件特征而形成特征向量的方法就是基于人脸特征的识别。 虽然人类的人脸识别能力很强，能够记住并辨别上千个不同人脸，可是计算机则困难多了。其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄增长而变化；人脸所成图象受光照、成象角度及成象距离等影响；而且从二维图象重建三维人脸是病态过程，目前尚没有很好的描述人脸的三维模型。另外，人脸识别还涉及到图象处理、计算机视觉、模式识别以及神经网络等学科，也和人脑的认识程度紧密相关。这诸多因素使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。 通常人类进行人脸识别依靠的感觉器官包括视觉、听觉、嗅觉与触觉等。一般人脸的识别可以用单个感官完成，也可以是多感官相配合来存储和检索人脸。而计算机的人脸识别所利用的则主要是视觉数据。另外计算机人脸识别的进展还受限于对人类本身识别系统的认识程度。研究表明，人类视觉数据的处理是一个

基于符号表示的时间序列分类综述

第３６卷第３期２０１９年９月 河一北一省一科一学一院一学一报J o u r n a l o f t h eH e b e iA c a d e m y o f S c i e n c e s V o l ．３６N o ．３S e p ．２０１９收稿日期:２０１９－０４－１０作者简介:武天鸿(１９９３－),硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘二信息检索．文章编号:１００１－９３８３(２０１９)０３－００１１－１０基于符号表示的时间序列分类综述 武天鸿,翁小清,单中南 (河北经贸大学信息技术学院,河北石家庄一０５００６１ )摘一要:一种有效的时间序列符号表示方法不仅可以实现数据高效降维,且对噪声具有鲁棒性, 对于提高分类算法的性能和效率具有重要意义.本文从基于趋势特征二基于聚类或进化计算二基 于文本以及基于频率域的角度,对近年来基于符号表示的时间序列分类方法的研究进行比较归 类,为研究者了解最新的符号时间序列分类方法研究动态和发展趋势提供参考. 关键词:时间序列;符号表示方法;符号序列分类 中图分类号:T P ３９１．４一一一一一一一一文献标识码:A R e v i e wo f t i m e s e r i e s c l a s s i f i c a t i o nb a s e d o n s y m b o l i c r e p r e s e n t a t i o n W UT i a n Ｇh o n g ,W E N GX i a o Ｇq i n g ,S H A NZ h o n g Ｇn a n (C o l l e g e o f I n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y ,H e b e i U n i v e r s i t y o f E c o n o m i c sB u s i n e s s ,S h i j i a z h u a n g H e b e i ０５００６１,C h i n a )A b s t r a c t :A ne f f e c t i v e t i m es e r i e ss y m b o l i cr e p r e s e n t a t i o n m e t h o dc a nn o to n l y a c h i e v ee f f i Ｇc i e n t d a t a d i m e n s i o n a l i t y r e d u c t i o n ,b u t a l s o r o b u s t t on o i s e ,w h i c h i s o f g r e a t s i g n i f i c a n c e f o r i m p r o v i n g t h e p e r f o r m a n c e a n d e f f i c i e n c y o f t h e c l a s s i f i c a t i o n a l g o r i t h m．T h i s p a p e r c o m p a r e d t h e r e s e a r c ho n t i m e s e r i e s c l a s s i f i c a t i o n m e t h o d sb a s e do ns y m b o l i c r e p r e s e n t a t i o n i nr e c e n t y e a r s f r o m p e r s p e c t i v e s t h a t t r e n dc h a r a c t e r i s t i c s Ｇb a s e d ,c l u s t e ro re v o l u t i o n a r y c a l c u l a t i o n ,t e x t Ｇb a s e d a n d f r e q u e n c y d o m a i n Ｇb a s e d ,a n d i t p r o v i d e sa r e f e r e n c e f o r r e s e a r c h e r s t ou n d e r Ｇs t a n d t h e l a t e s t r e s e a r c h t r e n d s a n dd e v e l o p m e n t t r e n d so f s y m b o l i c t i m e s e r i e s c l a s s i f i c a t i o n m e t h o d s ．K e y w o r d s :T i m e s e r i e s ;S y m b o l r e p r e s e n t a t i o nm e t h o d ;S y m b o l s e q u e n c e c l a s s i f i c a t i o n ０一引言 时间序列通常是指按时间顺序排列而成的一组数据,任何有序的实值型数据都可以当作 时间序列处理[１].时间序列分类是数据挖掘的基本任务之一,是指根据训练集中对象所构建的分类模型判别被分类对象所属的类别[２].时间序列分类已经被广泛应用于模式识别二医疗

工作时间的分类

知识点0071 工作时间的分类P284 工时是指法律规定的劳动者每日工作时间和每周工作时间。现在的工作时间包括标准工时制度、计件工时制度、综合计算工时制度、不定时工时制度和延长工时制度等。 《劳动法》第三十六条规定：“国家实行劳动者每日工作时间不超过八小时、平均每周工作时间不超过四十四小时的工时制度。”《国务院关于职工工作时间的规定》第三条规定：“职工每日工作八小时，每周工作四十小时。” 《劳动法》第三十八条规定：“用人单位应当保证劳动者每周至少休息一日。”用人单位由于生产经营需要，经与工会和劳动者协商后可以延长工作时间，一般每日不得超过一小时；因特殊原因需要延长工作时间的，在保障劳动者身体健康的条件下延长工作时间每日不得超过三小时，但是每月不得超过三十六小时（《劳动法》第四十一条）。 知识点0072 标准工时下的月度工作天数与工作小时数P285 一、标准工时的含义 标准工时制是指用人单位按照法律规定的标准日工作时间和周工作时间组织生产和工作的一种工时制度。我国曾实行劳动者每日工作时间不超过八小时、平均每周工作时间不超过四十四小时的工时制度。（《劳动法》第三十六条）另外，《国务院关于职工工作时间的规定》第三条规定：“职工每日工作八小时，每周工作四十小时。” 二、标准工时下的月度工作天数与工作小时数 在劳社部发的《关于职工全年月平均工作时间和工资折算问题的通知》规定中，职工全年月平均制度工作天数为20. 83天／月，月计薪天数为21. 75天。 2．日工资、小时工资的折算 按照《劳动法》第五十一条的规定，法定节假日用人单位应当依法支付工资，即折算日工资、小时工资时不剔除国家规定的11天法定节假日。据此，日工资、小时工资的折算为： 日工资：月工资收入÷月计薪天数 小时工资：月工资收入÷（月计薪天数×8小时） 月计薪天数= （365天- 104天）÷12月=21. 75天 知识点0073 综合计算工时制及岗位范围规定P286 一、综合计算工时的含义 综合计算工时制，是指因工作性质特殊，需要连续作业或受季节及自然条件限制的企业或部分职工，实行的以周、月、季、年为周期综合计算工作时间的一种制度。 《劳动法》第四十四条规定，有下列情形之一的，用人单位应当按照下列标准支付高于劳动者正常工作时间工资的工资报酬： 安排劳动者延长工作时间的，支付不低于工资的百分之一百五十的工资报酬；休息日安排劳动者工作又不能安排补休的，支付不低于工资的百分之二百的工资报酬； 法定休假日安排劳动者工作的，支付不低于工资的百分之三百的工资报酬。二、综合计算工时的岗位范围规定

毕业设计(论文)-基于SVM的图像分类系统设计文档

LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 毕业设计 题目基于SVM的图象分类系统 学生姓名 学号 专业班级计算机科学与技术3班 指导教师 学院计算机与通信学院 答辩日期

摘要 支持向量机(SVM)方法是建立在统计学习理论基础之上的，克服了神经网络分类和传统统计分类方法的许多缺点，具有较高的泛化性能。但是，由于支持向量机尚处在发展阶段，很多方面尚不完善，现有成果多局限于理论分析，而应用显得较薄弱，因此研究和完善利用支持向量机进行图像分类对进一步推进支持向量机在图像分析领域的应用具有积极的推动作用。 本文通过支持向量机技术和图像特征提取技术实现了一个图像分类实验系统。文中首先引入了支持向量机概念，对支持向量机做了较全面的介绍；然后，讨论了图像特征的描述和提取方法，对图像的颜色矩特征做了详细的描述，对svm分类也做了详细的说明；最后讨论了由分类结果所表现的一些问题。测试结果表明，利用图像颜色矩特征的分类方法是可行的，并且推断出采用综合特征方法比采用单一特征方法进行分类得到的结果要更令人满意。 关键词：支持向量机图像分类特征提取颜色矩

Abstract The support vector machine (SVM) method is based on statistical learning theory foundation, overcome the neural network classification and traditional statistical classification method of faults, and has high generalization performance. But, because the support vector machine (SVM) is still in the development stage, many still not perfect, the existing results more limited to the theoretical analysis, and the use of appear more weak and therefore study and improve the use of support vector machines to image classification support vector machine to further advance in the application of image analysis play a positive role in promoting. In this paper, support vector machine (SVM) technology and image feature extraction technology implements a image classification experiment system. This paper first introduces the concept of support vector machine (SVM), the support vector machine (SVM) made a more comprehensive introduction; Then, discussed the image characteristics of description and extraction method, the image color moment features described in detail, also made detailed instructions for the SVM classification; Finally discussed the classification results of some problems. Test results show that using the torque characteristics of the image color classification method is feasible, and deduce the comprehensive characteristic method than using single feature method to classify the results are more satisfactory. Keywords: support vector machine image classification feature extraction Color Moment

时间序列相关算法

时间序列相关算法 面向瓦斯检测数据的时间序列相似搜索算法研究 赵华（西安科技大学硕士论文） 1.3 时间序列相似搜索发展趋势 总结现有的基于时间序列相似搜索的各种变换方法可以得出时间序列相似搜索问题的发展方向及趋势。从最初时间序列相似性点对点的比较，到DFT和DWT 等方法的数据变换，再到时间序列等长分段后处理的方法，再发展到几种方法结合使用。时间序列相似搜索的算法可以是线性变换，如DFT、DWT 等，也可以是非线性变换，甚至可以分段处理，以关键特征代替原始序列。 提出了基于分段多项式表示(PPR, Piecewise Polynomial Representation)的煤矿瓦斯监测数据相似搜索方法和基于二维小波变换的煤矿瓦斯多变量时间序列相似搜索方法 提出了基于分段多项式表示(PPR, Piecewise Polynomial Representation)的煤矿瓦斯监测数据相似搜索方法。 提出了基于二维小波变换的煤矿瓦斯监测数据的多变量时间序列相似搜索算法。将瓦斯多变量时间序列存为数据矩阵形式，采用二维小波变换方法对数据矩阵降维，并用灰度图像把多变量时间序列可视化，再用欧式距离和Eros 距离进行相似性比较，并分别求出它们的查询效率。 （本篇文章是用于瓦斯涌出量的分析，不是危险源头的辨识，但是关于时间序列数据的处理可能有用，相当于缩短搜索时间的方法。） 基于云模型的时间序列相似性度量方法 时间序列的相似性度量就是衡量两条时间序列之间的相似性,是时间序列的查询、分类、预测的基础,广泛应用于时间序列的聚类、分类和分割等研究领域。一种有效的相似性度量能够提高数据挖掘的效率和准确率。 欧氏距离 欧氏距离、动态时间弯曲(伪h翻iciTm。认厄rpign,简称DTW)距离和形态距离是时间序列相似性度量的经典度量方法,这几种方法在在某些方面都有各自的优势,但是它们在应用到实际的时间序列数据挖掘上有其固有的缺陷。本文在基于这些经典的相似性度量方法的基础上结合云模型的方法理论,提出了一种基于云模型的时间序列相似性度量方法。 欧氏距离是时间序列相似性研究中最广泛采用的相似性度量。它的优点是计算简单,容易理解,运行速度快,广泛应用于时间序列的聚类和分类等研究领域。然而欧氏距离测度存在一些局限性,例如对数据在时间轴上的形变缺乏辨识能力和对噪声的鲁棒性不好,对数据中的扭曲现象非常敏感,且要求两个时间序列长度一样,因此应用范围也受到限制。 DT份距离 D伴可以有效的消除欧氏距离的缺陷,支持时间序列的时间轴伸缩,根据最小代价的时间弯曲路径进行对齐匹配,且DT甲距离不要求两个序列的长度一样,序列的值可以是一对多,或多对一,比较灵活。 形态距离 形态距离在很大程度上受到PLR模型表示的影响,若PLR模型对原时间序列的表示存在较大的误差,会引起形态距离度量上的偏差。 云模型