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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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褚洪波 《和田师范专科学校学报》2012,(5):104-106
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)就是在我们日常学习统计理论基础上发展起来的新方法,其训练算法本质上是一个二次规划的求解问题。本文对支持向量机的理论进行了系统的介绍,并对SVM训练算法进行综述,并对未来的研究方向进行展望。 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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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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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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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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针对标准支持向量机训练时间过长与参数选择无指导性问题,给出一种通过粒子群优化双支持向量机模型参数的方法。与标准支持向量机不同,该方法的时间复杂度更小,特别适合不均衡的数据样本分类问题,对求解大规模的数据分类问题有很大优势。将该算法与标准的支持向量机分类器在不同的文本数据集上进行仿真实验对比,以验证算法的有效性。结果表明基于粒子群优化的双子支持向量机分类器的分类结果高于标准支持向量机分类结果。 相似文献
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支持向量机是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则的新型机器学习算法。介绍了支持向量机分类概率估计和回归估计,构造基于模态频率的损伤指标标识量,根据分类概率估计与回归算法计算结构损伤位置及程度。通过简支梁仿真算例,验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文在使用统计方法的基础上,讨论遗传算法和支持向量机算法在反映葡萄酒质量各属性评价中的应用,依据遗传算法和支持向量机算法的框架设计算法的实现步骤;并且以实际数据为依据实现算法,对实例结果进行评价分析,提出针对此类问题的分析思想,最后对实测葡萄酒的各项指标数据进行检验并得出了较满意的结果。 相似文献
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以地铁车站客流监测数据为分析基础,给出基于Bayes理论的地铁车站客流数据曲线自适应特征提取流程和方法,通过特征指标的提取和优选,选择4个特征指标组成地铁车站客流预测模型的特征输入向量。在提出的基于最小二乘支持向量机的地铁车站客流预测算法中,采用修剪算法,通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的地铁车站客流预测算法具有较强的自学习能力和较高的预测准确率。 相似文献
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支持向量机在模式识别和回归模型中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机是一种新型机器学习方法,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,对未来样本有较好的泛化能力,已成为当前机器学习界的研究热点。本文介绍了支持向量机的数学理论基础及其研究现状,并介绍了支持向量机实用算法的研究情况,指出了支持向量机的局限性和未来的研究方向。 相似文献
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分析了支持向量机特征提取算法,支持向量机算法的优点是在小样本、非线性以及高维度模式识别中拥有的最优性能。随着近几年北京市水资源日益短缺的严峻事实,本文将支持向量机特征提取算法应用到北京市水资源短缺风险的主要因素提取方面,此分析对水资源短缺分享的研究对维护社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要意义。 相似文献
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铁路客运量数据受多种因素影响而呈现出非线性等特点,为了进一步提高其预测精度,文章提出了粒子群算法（ PSO）优化支持向量机（ SVM）的公路客运量预测模型。利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行了优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高,从而表明了粒子群算法优化支持向量机的方法是有效的。 相似文献
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为了降低人为设定参数值对支持向量机运行结果准确度的影响,采用智能算法中的人工鱼群算法,搜寻支持向量机相应参数的最优解。由于人工鱼群算法运算在寻优精度和效率方面均有提升空间,故将混沌机制引入人工鱼参数初始化,通过改进固定参数和行为算子得到支持向量机预测模型。使用该模型进行中长期电力需求预测研究,并与其它参数优化算法产生的模型进行均方误差对比。研究结果表明：改进后的模型在拟合均方误差和预测均方误差上都优于未优化的模型,支持向量机在预测精度方面有一定程度的提升。 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
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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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林关成 《渭南师范学院学报》2012,(2):83-86
传统的支持向量机分类算法在优化过程中对所有支持向量都进行优化,增加了计算量,降低了训练效率.针对上述缺点,在分析样本模糊隶属关系的基础上,采用改进的K近邻算法为已知样本分配隶属度,根据训练样本的隶属关系,剔除非支持向量,减少训练样本,并将其用于中文网页的分类中,得到了较好的分类效果.仿真实验结果表明,改进后的方法不仅相对简单,而且在保证分类器性能的情况下,能有效地减少支持向量机的训练样本数,从而提高支持向量机的训练和测试速度. 相似文献