1、“.....是标准权值点，是偏移量。因此对于任何个需要分类的新数据，它必须遵守决策规则当，，当，。注释为维的分隔超平面，它的决策域在维超平面内，并且它是超平面和输入空间的交汇处，因此可以证明。那么总体的问题便是找到位于两个类别有详解介绍间的最大边缘超平面，因此最大的边缘在这里可以定义为它也等价于下式的最小值之后学习问题的规模便减少到并被下述条件所约束,公式和，构成了个不等条件下的二次型最优问题，它可以被典型的二次型如，方法解决。图有个大边缘的线性分类器图有个小边缘的线性分类器线性软边缘分类器在介绍中阐述的线性可分的例子并不是永远都有效的，尤其是当数据是从经验或者是真实生活里得来的，也可以说在相互重叠的数据集中寻找个线性可分的情况并不永远都是个最好的方法，甚至说都不是个可行的方法。尽管如此，在介绍非线性之前，我们也要对线性软边缘分类器做个简短介绍。由于分隔超平面的自带属性和约束条件，个相互重叠的数据集合并不能很好的被分类，对于任何个训练数据，它都会被误分类，相应的，将会为了最终分类正确会使它的值增长......”。

2、“.....所以在实际应用中，最好允许些数据被误分类。相应的，这个学习问题会被表达为下式的最小值受制于如下约束条件为惩罚参数，为非消极松弛变量。上述表达式描述了个凸函数问题，意味着它将不只是具有个最小值，而且它通常在或者时才能被解决，相应的被称为和。为了简化问题，我们只描述准则条件下的二次问题的结果，由双变量的凹点给出,为了寻找最优凹点，或者是超平面，双变量必须要在下列条件下取得最大值,并且，注意上述由如，得到的约束条件和式对于分隔的数据是致的，只有个不同点就是它们的多维变量不同。图线性软边缘支持向量机非线性软边缘分类器分类器的主要优势就是它可以轻易的由个线性的方法扩展成为个非线性的方法。通过在我输入的训练数据中的个特征空间内考虑线性分类就会构建出个可以实现非线性分类的分隔超平面，其中的输入数据可以映射为所以通过上述所有公式将所有输入空间内的点替换为特征空间内的点，即可完成线性到非线性的转化，特别的对于式中的双，可以表示为,尽管如此，在计算梯状产生式时会产生个问题，它的计算开销会变得过大......”。

3、“.....因此我们通过内核直接计算梯状产生式，这样我们就可以不必知道的真实映射是什么。可能的内核的数目非常巨大，它们所需要满足的唯条件就是的条件，表给出了常用的内核函数。表常见内核函数内核函数分类器类型,线性，点积多项式高斯多层感知器，序列最小优化算法序列最小优化算法首先被应用于克服算法在计算和实施上的复杂度。尽管如此，首先减少的问题的是的大块算法，形式如，它将的大型矩阵的数据规模从所有数据减轻的所有非数据。向生产商下达订单，并可通过该系统查询订单的情况。企业管理员通个更为简单的方法是，将该问题分成系列细小的问题，而不是直接大规模的计算得到。但是，尽管序列最小优化算法并不是最快的算法，的优化算法可以比序列最小优化算法快上两倍，对于其他类型的算法可能快上更多。但是由于序列最小优化算法的相对简单和它相对出色的效果依然使它被很多实验所应用。本文采取的措施是非最优的算法。Ⅲ方向梯度直方图介绍方向梯度直方图描述子提供了非常优秀的质量复杂度，并不像其他边描述子像或者描述子那样复杂和很大计算开销，但也能给我们与像形状背景或者哈尔小波转换那样的更简单的描述子相比......”。

4、“.....主要,附录原文思路是每个对象都能被局部分布的方向梯度所特征化，在局部分布的方向梯度中，每个小区域中的密集的定向梯度都会被累积到直方图中。为了使得直方图对光照有较好的健壮性，利用大块区域的能量局部直方图都被标准化到个大的区域。因此标准化的直方图都会覆盖大块区域，最终化为方向梯度直方图。措施我们采取的措施是未经任何修改的算法，并且从数据库中截取的图片也未经伽玛修正。个普通的中心的离散派生掩模，用于梯度计算。原始图像方向梯度方向梯度整体梯度图方向梯度计算结果图下个基础的环节是确定方向，对于每个像素计算出个描述边的方向的建议值。这些建议值之后被用于描述局部区域的方向值储存起来。方向值在或内均匀分布。在这里个好的方向描述子需要个带有方向梯度的方向值来描述。利用方向梯度可以提高车辆识别的效果，因为大多数汽车有着并不完全相同的外形，因此当视角改变时，它的外形也会有巨大变化。同时，我们利用的高斯区域窗口作用于每个大区域，附加准则用于大区域的标准化。最终，获得了每像素包含坐标的区域结构。Ⅳ结论为了比较不同内核的效果，我们采取了相对简单的交叉评判标准。我们从的汽车数据库中提取了个图像作为正例......”。

5、“.....我们使用交叉评判获得了训练集和测试集，在训练和测试过程完毕后，我们可以获得两个非常重要的值，即假正率和真正率。并且随着定量的循环实验后，我们能够获得足够多的点来绘制出弧线，但是获得的点集并不能永远绘制出合适并且足够倾斜的弧线，所以为了更好的可视性和对比性，我们这里采取多项式弧线。每次循环中，由于整个数据库被采取了训练集，测试集的交叉评判标准，所以每次循环的数据是随机取得的，几乎是同样数目的正例和反例被选入测试集。将会以惩罚参数训练各个不同子集的每个例子。使用不同内核和参数所获得的结果如下所示。注意，为了实验简单，所有操作均在软件上完成。图线性内核的曲线图二次多项式内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当,时，内核的曲线从图所示，我们可以发现当时，线性内核与高斯内核道可以取得几乎完美的结果，而其他的方法却都彻底的失败，不是由于识别不出任何事物，就是存在大量分类，特别是假的正情况，但是仍然优于随机管理流程用户在完成注册信息后登陆该系统，通过该订单管理系统据......”。

6、“.....初始偏心距轴向力到受拉钢筋合力点所以判断为大偏心受压构件。因柱截面采用对称配筋，故受压区高度且，受压钢筋能屈服。根据计算得到的受压区高度大小可确定为大偏心受压构件。故按构造要求配筋。，轴向偏心距附加偏心距,初始偏心距轴向力到受拉钢筋合力点所以判断为大偏心受压构件。因柱截面采用对称配筋，故受压区高度且，受压钢筋能屈服。根据计算得到的受压区高度大小可确定为大偏心受压构件。故按构造要求配筋。，轴向偏心距中国矿业大学届本科生毕业设计第页附加偏心距,初始偏心距轴向力到受拉钢筋合力点所以判断为大偏心受压构件。因柱截面采用对称配筋，故受压区高度且，受压钢筋能屈服......”。

7、“.....故按构造要求配筋。④，轴向偏心距附加偏心距,初始偏心距轴向力到受拉钢筋合力点所以判断为大偏心受压构件。因柱截面采用对称配筋，故受压区高度且，受压钢筋能屈服。根据计算得到的受压区高度大小可确定为大偏心受压构件。故按构造要求配筋。根据上述三组计算结果，按照构造要求对截面进行配筋。因混凝土结构设计饭规范中条规定，二级框架柱的截面纵向钢筋的最小总配筋率为，同时柱截面每侧配筋率不应小于。每侧边选配钢筋，，同时另方向每边各配钢筋，则总配筋率，同时也小于,满足要求。中国矿业大学届本科生毕业设计第页柱斜截面承载力计算，，剪跨比为，根据混凝土结构设计规范第条，考虑地震组合的矩形截面框架柱，剪跨比大于柱的受剪截面应满足式的要求经验算，满足要求。根据混凝土结构设计规范第条规定，斜截面受剪承载力应按式计算因，取，......”。

8、“.....将上述各值均带入式密区长度内的箍筋肢距不宜大于和倍箍筋直径的较大值。选用箍筋直径为,按计算要求的箍筋间距，而箍筋最大间距，故实际采用箍筋间距,梁端箍筋的加密区长度为，故加密区选配。根据规范第条，非加密区的箍筋间距不宜大于加密区箍筋间距的倍。非加密区选配的双肢箍。根据规范第条，三级框架沿梁全长箍筋的面积配筋率应符合下列规定满足规范要求。由于非加密区始端的剪力设计值小于梁端剪力设计值，而梁端剪力设计值计算所得的最大箍筋间距大于，因此可不验算非加密区始端超平面公式或者决策函数这里，是标准权值点，是偏移量。因此对于任何个需要分类的新数据，它必须遵守决策规则当，，当，。注释为维的分隔超平面，它的决策域在维超平面内，并且它是超平面和输入空间的交汇处，因此可以证明。那么总体的问题便是找到位于两个类别有详解介绍间的最大边缘超平面，因此最大的边缘在这里可以定义为它也等价于下式的最小值之后学习问题的规模便减少到并被下述条件所约束,公式和，构成了个不等条件下的二次型最优问题，它可以被典型的二次型如，方法解决......”。

9、“.....尤其是当数据是从经验或者是真实生活里得来的，也可以说在相互重叠的数据集中寻找个线性可分的情况并不永远都是个最好的方法，甚至说都不是个可行的方法。尽管如此，在介绍非线性之前，我们也要对线性软边缘分类器做个简短介绍。由于分隔超平面的自带属性和约束条件，个相互重叠的数据集合并不能很好的被分类，对于任何个训练数据，它都会被误分类，相应的，将会为了最终分类正确会使它的值增长，最优算法因而会选择所有训练数据作为支持点。所以在实际应用中，最好允许些数据被误分类。相应的，这个学习问题会被表达为下式的最小值受制于如下约束条件为惩罚参数，为非消极松弛变量。上述表达式描述了个凸函数问题，意味着它将不只是具有个最小值，而且它通常在或者时才能被解决，相应的被称为和。为了简化问题，我们只描述准则条件下的二次问题的结果，由双变量的凹点给出,为了寻找最优凹点，或者是超平面，双变量必须要在下列条件下取得最大值,并且，注意上述由如......”。