这是用于使用软边界模型和次梯度下降优化的 2 类问题的支持向量机代码。

情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

基于圆向量函数的圆柱分度凸轮的设计，孟凡银，张云文，针对目前圆柱分度凸轮的设计方法复杂的问题，应用圆向量函数推导出了凸轮廓面方程，计算了凸轮机构的压力角。采用Matlab软件编程、

机构运动分析的圆向量法，通过圆向量求解简单连杆机构的运动分析问题

glove.6B.100d.zip 是一个常见的数据集，其中包含预训练的GloVe词向量模型。该数据集提供了包含100维向量的大型单词向量集合，这些向量是在大规模文本语料库上使用GloVe算法训练得到的。

我们利用重夸克（HQ）对称性对重介子的有效场论，并基于隐式规范对称性将轻向量介子纳入其中，将激发的引诱子和美丽介子的强衰变分析成轻向量介子。 HQ对称性使我们能够将自旋双峰中的重介子分类，并关联激发态的衰变。 我们建立了用于控制Hi→P（*）V模式的有效拉格朗日项，其中Hi受激的s，p，d和f波重轻夸克介子P，P *位于最低的JP =（0−， 1-）重轻介子，V为轻向量介子。 提供了与有效拉格朗日项中的强耦合无关的衰变宽度比的预测。 提出了新近观测到的重轻介子的分类。

支持向量机（SVM）不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。在 SVM 回归中，模型的目标是尽量拟合给定的数据集，同时保持尽可能多的数据点落在间隔（epsilon-tube）内。

尝试在simulink中运行文件时，它显示- 在 flag=1 调用期间由 S-function 返回的状态导数必须是长度为 4 的实向量。 而我在 flag=1 中保持长度为 4，并且我使用了实代数方程。 不，复杂向量的问题来了。 为什么会出现这个错误？？ 请帮忙。

我们在一般的Chern-Simons玻声子和费米子矢量模型中给出四点函数的精确大N演算。 将LSZ公式应用于四点函数，我们在这些理论中确定两个物体的散射幅度，并特别注意非解析项，以实现单线态通道的统一性。 我们表明，S矩阵享有玻色化对偶性，不寻常的交叉关系以及对Aharonov-Bohm散射的非相对论性还原。 我们还认为，S矩阵会在一定的耦合常数范围内发展出一个极点，该极点在该理论还原为与自由费米子相互作用的Chern-Simons理论的范围内消失。

我们在大N极限下研究Chern-Simons向量模型中的四点函数。 在临界和非临界理论中，我们在U（N）k的Chern-Simons理论与基本费米子耦合的't Hooft耦合中λ= N / k的情况下，计算所有阶的标量四点函数。 ，对于外部动量的特定情况。 这些理论涵盖了3维量子场论的整个3参数“拟玻色子”和2参数“拟费米子”族，其自旋对称性略有破坏。 我们的结果与著名的玻色化对偶一致，正如我们通过在自由临界和非临界玻色子理论中计算四点函数来明确验证的那样。