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1.
支持向量机是一种新的机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的。经典的支持向量机算法主要是针对两分类问题,但是在实际生活中经常需要求解多分类问题,这就需要将支持向量机的算法推广到求解多分类问题。通过阐述支持向量机模型及其算法的基本原理,对多分类支持向量机几种算法进行分析,系统地比较了各种算法的性能,探讨了多分类支持向量机算法的进一步研究方向。 相似文献
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免疫遗传优化支持向量机回归在混沌时间序列预测上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析支持向量机(Support Vector Machines,SVM)回归算法的基础上,提出了一种免疫遗传优化向量机回归算法来预测混沌时间序列.算法根据混沌时间序列样本的特点利用免疫遗传算法对支持向量机回归方法参数进行优化.免疫遗传算法有效地克服了未成熟收敛现象,获得相关参数最优值.对混沌时间序列预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,本文所提的免疫遗传优化支持向量机回归方法具有更高的预测精度. 相似文献
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为了快速、准确地对交通流进行实时预测,将扩展粒子群算法应用到支持向量机的短时交通流预测优化中.首先对交通流样本数据进行重构,建立支持向量机预测模型.然后通过扩展粒子群算法对模型中的参数进行寻优,得出最优参数和优化时间.最后经过实验仿真,比较了基于网格搜索法优化的支持向量机、基于标准粒子群优化的支持向量机和基于扩展粒子群优化的支持向量机的泛化测试结果.结果表明,基于扩展粒子群优化的支持向量机在短时交通流预测中更具优势. 相似文献
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加权支持向量机分类算法是对类别差异造成的影响进行相应补偿的一种支持向量机算法，目的是提高样本中小类别的分类精度．我们通过用支持向量机和加权支持向量机算法相比较，加权支持向量机可提高样本中小类别的分类精度，这对于某些需要重点关注的小类别精度的分类有重要的现实意义． 相似文献
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随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多.激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据.将目前先进的机器学习技术支持向量机,与数据挖掘结合起来,提出了一个改进的支持向量机训练算法,进行了支持向量机自动分类的模拟试验.试验结果显示,新算法的训练速度明显提高,并获得了比较理想的分类结果. 相似文献
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《赣南师范学院学报》2020,(3):26-32
模糊支持向量机是在支持向量机的基础上给每个样本赋予一个隶属度,从而减少孤立点以及噪声对最优决策面的影响,广泛应用于模式识别和人工智能领域.本文综述模糊支持向量机的理论基础以及研究现状,详细介绍模糊支持向量机中几种隶属度函数的设计方法以及在现实领域中的应用,最后针对模糊支持向量机算法的关键问题,即模糊隶属度函数的设计,给出一些未来研究方向的展望. 相似文献
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黄宝玲 《数学学习与研究(教研版)》2009,(2):101-101,103
支持向量机的二次规划可以表现为不同形式.在本文中,将支持向量机的求解转化为非线性混合互补问题,利用Fischer-Burmeister函数和minimum函数将其表示成不同的半光滑等式系统,由此可以利用阻尼牛顿法来求解.数值实验表明将半光滑算法应用于支持向量机问题中是有效的. 相似文献
8.
关于支持向量机核函数中参数选择的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
核函数及核函数中参数的选取是支持向量机中一个重要的问题.选择合适的核函数中的参数以及惩罚参数的问题称为模式选择.本文对目前支持向量机中参数选择算法以及这些算法中用到的推广误差估计进行了初步的研究和分析. 相似文献
9.
通过对支持向量机的历史发展和理论进行分析,阐述了支持向量机相对于以往机器学习算法的优点。通过分析支持向量机的国内外研究现状,对该理论和算法的应用与发展前景进行了探讨。 相似文献
10.
支持向量机及其应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
谢飞 《安徽教育学院学报》2007,25(3):56-59
对支持向量机技术进行研究,介绍支持向量机的原理,讨论支持向量机中核函数的选择和多类问题,讨论支持向量机中求解大规模数据的有效算法。从文本分类,手写字符识别,人脸检测,入侵检测,图像处理等方面对支持向量机的应用研究作了综述。讨论了支持向量机的优点和缺点,并对支持向量机的发展作了展望。 相似文献
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INTRODUCTION The failure of machinery reduces the productionrate and increases the costs of production and maintenance.Therefore,it is important to reduce maintenance costs and prevent unscheduled downtimes fomachinery.So knowledge of what,where and howfaults occur is very important.Condition-basedmaintenance(CBM)has the potential to decreaselife-cycle maintenance costs,increase operationareadiness and improve safety.Fault detection andfailure mode diagnosis are also necessary for implem… 相似文献
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概述了入侵检测技术和入侵检测系统,研究了支持向量机的线性和非线性分类算法.在此基础上创建了基于支持向量机的多层分类入侵检测系统模型,然后通过计算机仿真实验进行验证测试. 相似文献
13.
声目标识别技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
吕永林 《楚雄师范学院学报》2008,23(3):24-31
本文对声目标识别的关键技术进行研究,探讨用小波分析来进行声信号处理和特征提取,用BP神经网络和支持向量机的模式分类方法来进行分类识别.通过对四种声信号的仿真实验表明,使用小波变换和人工神经网络技术及支持向量机分类技术相结合对声目标进行识别是有效、可行的. 相似文献
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根据油罐故障分析,建立了油罐故障诊断模型。采用新型的支持向量机-最小二乘向量机(LS-SVM)的算法对此诊断模型进行预测,获得了满意的效果。该方法易于使用,很少受不确定性因素的影响,有很高的预测准确性。 相似文献
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SVM方法是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习算法,它是统计学习理论的具体应用．讨论了SVM方法在故障诊断领域中应用的分类算法,并以滚动轴承为例进行了试验论证． 相似文献
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针对分类问题的支持向量机方法中存在对噪声和野值敏感的问题,提出了一种新的隶属度函数确定方法．研究和分析了目前针对这些问题所提出的模糊支持向量机方法,而在模糊支持向量机方法中,隶属度函数的设计是整个模糊算法的关键所在,文中主要对隶属度函数进行了深入地研究,在类中心向量方法的基础上,即在确定样本的隶属度时,对类中心距离方法进行改进,得到新的隶属度计算的方法,并从数值实验方面表明该方法的有效性和可行性． 相似文献
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图像去噪是图像分割等操作的关键预处理环节,是从图像处理过度到图像分析和理解的重要手段之一,是图像处理中研究的重点内容.现有典型的一些图像去噪方法大多采用平滑滤波机理,在保护图像边缘信息等方面存在一定的局限性. 本文在对现有典型的图像去噪方法总结的基础上,提出了一种图像去噪的新方法--利用支持向量机(SVM)技术构建图像去噪滤波器,并在实现算法和实验仿真方面做了初步探讨. 相似文献
18.
结合Gabor小波变换的特征提取算法提出了一种基于决策模板的多分类支持向量机.该方法在对JAFFE基本表情数据库进行训练并测试时获得了较高的正确率,实验结果表明该方法是一种有效的表情识别算法. 相似文献
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20.
林长方 《和田师范专科学校学报》2010,29(5):194-196
文章在分析统计学习理论和支持向量机理论的基础上,分别从人脸检测和识别、说话人/语音识别、网络入侵检测、手写体数字识别及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述,并讨论了SVM的优点和不足,展望了其应用研究的前景。 相似文献