标架型RKHS中的SVM的半参数估计

在基于标架型的再生核希尔伯特空间中，研究了SVM算法下，解的对偶形式和原形式之间的关系，进而将SVM算法与最小二乘法相结合，讨论了支持向量机的半参数估计．     

基于小波包Shannon熵与GA-SVM的船舶轴系故障诊断方法

针对船舶推进轴系的振动问题, 基于小波包、Shannon熵、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)理论, 提出了一种船舶轴系故障诊断的新方法, 简称WPS-GS方法. 该方法依托船舶螺旋桨状态监测模拟实验平台, 利用小波包分解技术分析船舶轴系发生故障时的振动信号, 将其Shannon熵作为SVM的输入特征向量. 在训练SVM时, 采用遗传算法对SVM的参数进行全局寻优, 使SVM具有更高的识别准确率. 实验结果表明, WPS-GS方法对故障诊断的准确度和识别率较传统SVM和交叉验证SVM方法高, 适用于船舶轴系故障诊断.     

一种基于核主元分析的支持向量机识别方法

核主元分析具有能较好地提取非线性特征的优势;支持向量机具有的非线性映射能力,且泛化能力强.它们在分类与识别中应用时都各有自己的优点,结合核主元分析和支持向量机的特点,提出一种基于核主元分析的支持向量机识别方法,用该方法分别对 ORL 人脸库和iris数据集中的数据进行分类与识别,结果表明:如果根据设计好的核函数的参数,可以得到极高的识别率.     

基于遗传算法的多核支持向量机的参数优化

提出了利用遗传算法对多核支持向量机的权系数进行寻优的方法GA-MKL,先选择表现能力最好的参数的单核构成多核,再利用遗传算法来对多核的核系数来寻优.采用该算法在UCI标准数据集上进行了实验,结果表明,该算法为多核SVM的系数选择提供了一种可行的方法.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力,和其他多核学习算法相比,性能也有一定的提高.     

基于RBF核的SVM核参数优化算法

SVM是一种新型的机器学习方法,其分类性能的优劣主要受核函数及核参数的影响,国内外学者针对SVM核参数的选择已提出许多算法．本文首先分析TRBF核参数对SVM分类性能的影响,然后又对比分析了目前存在的几种基于RBF核的SVM核参数选择方法．通过实验,发现使用遗传算法选择核参数的SVM有比较快的搜索速度．     

基于SVM的固化土无侧限抗压强度模型

为实现较少试验次数下固化土无侧限抗压强度(qu)的准确预测, 提出了基于支持向量机(SVM)的固化土qu的预测模型. 以固化剂各组分掺入比、龄期、初始含水量、固化剂掺量等因素为输入量, 固化土的qu作为输出量, 以径向基为核函数, 采用网格搜索法和交叉验证法进行参数优化, 建立了基于SVM的固化土qu的预测模型. 算例分析表明: 该模型适用于任意条件下固化土qu的精确预测, 且在较小试验成本下实现与响应面法相当的预测精度.     

基于支持向量机的核磁共振左心室图像自动检测与分割

提出了用基于支持向量机的方法来实现核磁共振左心室图像的自动分割方法。首先用经过训练的支持向量机(SVM)在二维图像中进行识别和定位左心室目标区域并进一步找出边缘区域，采用一种改进的训练方法来提高SVM识别率，然后在足够准确的区域中利用梯度方法找出边缘点，并把他们连接起来，找出目标的边缘，达到分割的目的。实验表明，这种分割方法降低了SVM对背景图像的敏感度，提高了SVM识别率。     

基于支持向量机的网站服务质量实时监控方法

利用支持向量机(support vector machine,SVM)在两类模式识别中所表现出的良好适应性,采用SVM把网站服务质量的评价信息分成两类:服务投诉和非服务投诉.通过服务质址监控表格对投诉率的上限进行控制,实现了系统对服务质量的自动监控.实验结果表明,采用基于SVM网站服务质量监控方法能够对网站的服务质量进行实时临控,并且优于基于指标的服务质量监控方法.     

基于支持向量机及遗传算法的光刻热点检测

提出一种基于支持向量机（SVM）及遗传算法（GA）的集成电路版图光刻热点检测方法.首先对版图样本进行离散余弦变换（DCT）以提取样本的频域特征,然后基于这些样本训练SVM分类器以实现对光刻热点的检测.为了提高光刻热点检测的精度及效率,采用遗传算法（GA）对频域特征进行选择,并同时优化SVM参数.实验结果表明,基于SVM及版图频域特征并结合遗传算法进行优化的光刻热点检测方法可以有效提高版图光刻热点的检测精度.     

一类再生核空间H~m[a,b]及其性质

对于光滑度各异的再生核空间Hm[a,b]未使用经典的广义函数δ(t),而用新方法和新技巧求得了再生核Rm(x,y)的通式,给出了再生核一些新的性质,并证明了再生核Rm(x,y)是关于变量x的2 m-1阶样条函数,再生核空间Hm[a,b]与其他相应的再生核空间是等价的.最后,对带有各类边值条件的再生核闭子空间H30[a,b],给出了新的定义和再生核函数R30(x,y)的通式,亦即给出了再生核子空间再生核的通用算法.     

基于支持向量机泛化误差界的多核学习方法

基于支持向量机（SVM）泛化误差界,提出了一种精确且有效的多核学习方法.首先,应用SVM泛化误差界推导多核学习优化形式,并给出求解其目标函数微分的计算公式.然后,设计高效的迭代算法来求解该优化问题.最后,分析了算法的时间复杂度,并基于Rademacher复杂度给出了算法的泛化误差界,该泛化界在基核个数很大时依然有效.在标准数据集上的实验表明,相对于一致组合方法以及当前流行的单核和多核学习方法,所提出的方法具有较高的准确率.     

Hilbert核奇异积分算子的分段三角插值逼近

讨论了函数的一阶分段三角插值逼近性质,将其应用于Hilbert核奇异积分算子的逼近,并对逼近误差进行了细致的估计。     

基于词序列核的垃圾邮件过滤

针对传统的基于词频特征向量核方法的垃圾邮件过滤算法中忽略词汇间的序列信息而导致信息损失影响过滤精度的问题,本文将词序列核与SVM（support vector machines）算法结合,对垃圾邮件进行过滤,相应的实验表明,该方法提高召回率、正确率和精确率,从而提高了过滤精度.     

二进仿射小波包

自从小波包概念提出以来，关于这一方面的研究吸引了许多数学家的兴趣。到目前为止，在L^2(R^S）中关于正交与非正交小波包、可分与非可分小波包的研究已取得丰硕的成果，其中S是一给定的自然数。CHUI和LI在R上有界一致连续函数空间上引入了插值多分辨分析的概念并给出了这一空间函数的二进仿射小波分解。本文在这一空间引入并利用泛函小波变换研究了二进仿射小波包，对这一空间的任一函数，给出了逐步收敛的二进仿射小波包分解。