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1.
支持向量机方法与模糊系统   总被引:12,自引:1,他引:11  
概括介绍了近年来倍受瞩目的一种新的计算机学习方法——支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)方法,这一方法具有坚实的理论基础和出色的应用效果;并分析了SVM方法与模糊系统的关系,对这两种方法的交互促进和发展提出了看法。  相似文献
2.
结构可靠性分析的支持向量机方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
针对结构可靠性分析中功能函数不能显式表达的问题,将支持向量机方法引入到结构可靠性分析中,支持向量机是一种实现了结构风险最小化原则的分类技术,它具有出色的小样本学习性能和良好的泛化性能,因此提出了两种基于支持向量机的结构可靠性分析方法,与传统的响应面法和神经网络法相比,支持向量机可靠性分析方法的显著特点是在小样本下高精度地逼近函数,并且可以避免维数灾难,算例结果也充分表明支持向量机方法可以在抽样范围内很好地逼近真实的功能函数,减少隐式功能函数分析(通常是有限元分析)的次数,具有一定的工程实用价值。  相似文献
3.
支持向量机及其在提高采收率潜力预测中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
提高采收率潜力分析的基础是进行提高采收率方法的潜力预测 .建立提高采收率潜力预测模型从统计学习的角度来看 ,实质是属于函数逼近问题 .本文首次将统计学习理论及支持向量机方法引入提高采收率方法的潜力预测中 .根据 Vapnik结构风险最小化原则 ,应尽量提高学习机的泛化能力 ,即由有效的训练集样本得到的小的误差能够保证对独立的测试集仍保持小的误差 .在本文所用较少样本条件下 ,支持向量机方法能够兼顾模型的通用性和推广性 ,具有较好的应用前景 .研究中采用的是综合正交设计法、油藏数值模拟和经济评价等方法生成的理论样本集  相似文献
4.
基于AGA-SVM的非线性组合预测模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
为提高预测精度,提出基于AGA-SVM的非线性组合预测模型.以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用加速遗传算法对支持向量机参数进行优化选择,并利用支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测.算例结果表明,AGASVM综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强.  相似文献
5.
我国专利申请量的支持向量机预测模型研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
运用支持向量机(support vector machine,SVM)和浮点遗传算法相结合的方法对我国专利申请量进行预测。数据仿真显示支持向量机预测方法比人工神经网络和逻辑回归方法有更高的预测精度,结果显示运用浮点遗传算法参数选取的支持向量机方法对我国专利申请量进行预测是可行和有效的。  相似文献
6.
基于支持向量机的拟南芥基因表达数据分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对拟南芥根部基因表达数据分析的问题,本文提出了一种新的基于距离度量学习的支持向机多分类算法.鉴于此问题的特殊性,本文通过最小化4分类机的LOO 误差来求得一个恰当的距离度量.并在此度量下找到若干个属于第5类(其它类)的训练点,从而构造出一个5分类机用来对所有基因分类.实验验证了此算法的可行性,并且比基因表达分析中传统使用的聚类方法更有效.  相似文献
7.
给出了基于全部风险(ORM)最小化基础上的半监督支持向量机分类算法,该算法通过加入工作集进行训练,提高了标准SVM对训练集提供信息不充分的数据集的分类泛化能力,而且能有效地处理大量的无标示数据.并将凹半监督支持向量机算法应用于县域可持续发展综合实力评价中.通过邯郸15个县作实证分析,论证了该算法的可行性和有效性.  相似文献
8.
基于SVM理论的一种新的数据分类方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于 SVM分类器在模式识别问题中有独特的优势 ,本文通过对标准 SVM模型的改造 ,提出了一种新的简单的数据分类方法 .理论分析和实验表明 ,该方法与标准 SVM分类方法相比具有处理大规模数据识别的能力且保持较高的样本识别率 ,节省存储空间等优势 .  相似文献
9.
信用风险管理一直是银行和其他金融机构最关心的问题之一.随着我国经济体制的改革深入、市场机制的建立与完善以及资本市场、银行业的迅速发展,现行的信用评估体制与方法赶不上经济改革发展的需要.本文建立了基于模糊积分的支持向量机集成方法,该方法综合考虑了子支持向量机的输出重要性.用此方法对商业银行的信用风险进行评估,并与单个支持向量机和最多投票原则的支持向量机集成进行比较,实证结果表明,本文提出的方法具有更高的分类精度,证实了该方法的可行性和有效性,为银行建立一套更加可靠的评估系统提供了理论依据.  相似文献
10.
川金丝猴亚种的支持向量机分类(SVC)模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
综合论述了支持向量机分类(SVC)的数学模型以及如何转化为一个凸二次规划的对偶问题;并利用相应的计算机软件建立了川金丝猴亚种的支持向量机分类模型.  相似文献
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