简介:集值映射的导数形式众多,常见的如相依导数、相邻导数、约切导数,给出了一个满足合理假设的集值映射,借助该映射探究了集值映射上述三种导数的一致性,并利用该假设得到“preinvex映射必是伪凸映射”的简单证明。
简介:设L是希尔伯特空间H上的一个CSL,AlgL是相应地CSL代数。一族线性映射δ={δn,δn:AlgL→AlgL,n∈N}在Ω∈AlgLJordan高阶可导,如果对所有n∈N,∑i+j=n[δi(A)δj(B)+δj(B)δi(A)]=δ(Ω),其中A,B∈AlgL,AB+BA=Ω。给出了一族线性映射δ={δn:AlgL→AlgL}在0点Jordan高阶可导的充要条件。利用此结果证明了不可约CDCSL代数,因子vonNeumann代数上的套子代数(特别地,希尔伯特空间套代数)到其自身的一族线性映射δ={δn,n∈N}在0点Jordan高阶可导当且仅当它是一个高阶导子。
简介:提出了一种基于级联投影的高斯混合模型算法。首先,针对不同的特征维度计算高斯混合模型的边缘概率,依据边缘概率模型构造出多个子分类器,每个子分类器包含不同的特征组合。采用级联结构的框架对子分类器进行动态融合,从而获得对样本的自适应能力。其次,在心电情感信号和语音情感信号上验证了算法的有效性,通过实验诱发手段,采集了烦躁、喜悦、悲伤等情感数据。最后,探讨了情感特征参数(心率变异性、心电混沌特征,语句级静态特征等)的提取方法。研究了情感特征的降维方法,包括主分量分析、顺序特征选择、Fisher区分度和最大信息系数等方法。实验结果显示,所提算法能够在2种不同的场景中有效地提高情感识别的准确率。
简介:设L是希尔伯特空间H上的一个CSL,AlgL是相应地CSL代数。一族线性映射δ={δn,δn:AlgL→AlgL,n∈N}在Ω∈AlgLJordan高阶可导,如果对所有n∈N,∑i+j=n[δi(A)δj(B)+δj(B)δi(A)]=δ(Ω),其中A,B∈AlgL,AB+BA=Ω。给出了一族线性映射δ={δn:AlgL→AlgL}在0点Jordan高阶可导的充要条件。利用此结果证明了不可约CDCSL代数,因子vonNeumann代数上的套子代数(特别地,希尔伯特空间套代数)到其自身的一族线性映射δ={δn,n∈N}在0点Jordan高阶可导当且仅当它是一个高阶导子。更多还原