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基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型。首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优。 相似文献
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这篇文章描述了一种检查在对网络数据包中的非正常信息进行分类及入侵检测方法。选用的是Hamming神经网络,选择这种网络的原因是这种网络的学习能力比多层前馈神经网络的能力要好,而且不需要许多次学习训练。以数据包作为输入向量,SNORT签名作为教师向量,关键是向量和捕捉策略的选择。 相似文献
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研究了支持向量机与自组织神经网络的原理,利用支持向量机的小样本学习与推广能力强的特点,结合自组织神经网络良好的学习能力与收敛速度,实现了对支持向量机算法的改进.利用Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合对改进算法进行测试,并将实验结果与BP神经网络进行了比较,结果表明,改进的算法在检测精度与训练时间方面均优于BP神经网络. 相似文献
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针对神经网络在轴承工作状态诊断中存在的问题,提出了将最小二乘支持向量机用于轴承的智能诊断。基于轴承故障信息,用最小二乘支持向量机方法建立多类故障分类器,以实现对故障的诊断。仿真证明:小样本情形下,最小二乘支持向量机比神经网络具有更好的识别和诊断准确率。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的数据挖掘应用研究 总被引：6，自引：0，他引：6
随着数据仓库技术、联机分析技术的发展。基于数据库的数据挖掘已成为一种重要的数据处理手段。最小二乘支持向量机作为一种新的机器学习方法。具有全局收敛性和良好的泛化能力。本文将其应用于数据挖掘的分类与预测研究。通过棱函数的选择及参数优化，并结合支持向量机、多层感知器神经网络模型及判别分析方法进行比较研究，证明最小二乘支持向量机作为一种有效的数据挖掘算法具有较高精度。 相似文献
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利用神经网络的非线性映射特性,将RBF神经网络应用于Hammerstein模型辨识.首先采用将学习和辨识同时进行的在线辨识技术,然后在调整输出权值的基础上,增加调整基函数的形状参数和中心向量.此方法算法简单,学习速度快,辨识精度高,最后的仿真也验证了上述结论. 相似文献
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顺流向位移是坝体形变监测中的重要指标。针对神经网络、支持向量机模型存在的局限性,提出基于粒子群优化与最小二乘支持向量回归的模型对顺流向位移进行预测。结合实地坝体数据,通过与神经网络、传统支持向量机等模型进行对比实验和分析,结果表明,该方法具有误差低、计算效率高等特点。 相似文献
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在MATLAB环境下,取ORL人脸数据库的部分人脸样本集,基于PCA方法提取人脸特征,形成特征脸空间,然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量,该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本,这样就得到了训练样本集。同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。然后基于最近邻算法进行分类,得到识别率,接下来使用BP神经网络算法进行人脸识别,最后通过基于神经网络算法和最近邻算法进行综合决策,对待识别的人脸进行分类。 相似文献
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本文利用集成的思想开展了复合神经网络模型研究。首先,利用MATLAB软件平台构建了反向传播神经网络(BP)、支持向量神经网络(SVM)和径向基函数神经网络(RBF)三个单一神经网络。其次,将单一的神经网络以加权平均的规则进行组装,形成一种复合的神经网络系统。最后,利用复合神经网络系统开展了测井储层孔隙度、渗透率和含水饱和度的预测及效果分析。研究结果显示,相比于单一的神经网络方法,构建的复合神经网络模型预测的储层孔隙度、渗透率和含水饱和度精度更高,表明基于复合神经网络模型进行储层评价是可行和有效的。 相似文献
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BP神经网络加权权重成固化状态,导致信息信任度评价误差较大。提出基于BP神经网络的变权重自适应网络拓扑结构的C2C网络信息信任度评价和鲁棒性分析模型,以营运商可信度、网站信任度和外部环境为一级指标体系构建网络信息评价体系。以12维可信性因素作为输入向量,系统结构以网络信息信任度作为输出,通过调整网络拓扑权重向量设置信任度周期响应加权变量自适应函数,有效降低迭代算法的运算成本。仿真实验表明,采用新的网络信息鲁棒性评价模型能使C2C网站信息评价误差率大幅减低,系统具有较好的健壮稳定性和鲁棒性,能有效促进C2C网络健全运行和发展。 相似文献
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邢海峰 《内蒙古科技与经济》2009,(10):70-71
文章主要讨论了信息检索中的代数模型,包括经典向量模型、扩展的向量模型及神经网络模型。通过对三种模型的详细分析得出三种模型各自的特点。 相似文献
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【目的/意义】词是语言的最小单元,词的向量表示决定了机器学习模型的构建方法。深度学习的神经网络 训练得到的词向量,通过无监督的机器学习方法从海量数据中自动学习词汇的语义特征,无需人工标注和复杂繁 琐的特征工程,端到端的完成各种自然语言处理任务,带来了一种新的研究范式,成为学术界的研究热点。【方法/ 过程】介绍了词向量语义表示及优化方法,存在的问题及解决方法,最后指出了词向量未来的研究方向。【结果/结 论】将句法特征、词形特征、（知识库）先验语义知识融入到神经网络模型能增强词向量的语义表示能力,针对词向 量存在的一词多义、解释性差等问题,总结了最新的研究成果。 相似文献
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讨论了支持向量机中高斯核函数中参数σ对支持向量机学习预测性能的影响,指出高斯核函数具有描述样本相似程度这一性质,通过数值实验给出一种选择高斯核函数的方法——拐点法。然后针对石油地质勘探的实际问题,将支持向量机运用测井曲线预测储层参数,同时与反向传播神经网络函数逼近法预测进行比较,结果表明该方法预测精度高、方法稳定有效,支持向量机较好的解决了小样本测井勘探的实际问题。 相似文献
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分别用BP神经网络和支持向量机(SVM)两种方法建立相应的网络模型对多光谱辐射测温的测量数据进行处理以得到真实温度。用合适的训练样本分别对两种方法建立的模型进行训练,收敛之后用验证样本测试其精度。结果表明用支持向量机处理多光谱辐射测温数据是可以满足实际要求的,与BP神经网络相比精度更高,而且由于支持向量机对训练样本需求较小,进一步增加了工程可行性。 相似文献