线性规划支持向量机在非线性系统辨识中的应用

使用线性规划优化技术代替二次规划优化技术,通过最小化支持向量数来实现支持向量机算法.由于线性规划支持向量机的核函数不需要满足Mercer定理,因此,采用复高斯小波B样条小波作为支持向量机的核函数,建立了线性规划支持向量机模型,并将其用于非线性系统的辨识.仿真结果表明,线性规划支持向量机模型的辨识精度高于二次规划支持向量机模型.     

支持向量机及其训练算法

支持向量机是一种新型通用的机器学习方法,已成为数据挖掘的一种强有力的工具．通过研究线性和非线性支持向量机的模型,给出若干常用的训练算法．     

一种支持向量分类学习算法

分析样本与KKT条件之间的关系以及新增一个样本点对原支持向量分类学习结果的影响,并针对支持向量机在较多训练样本时需要较大的计算量和内存的问题,基于已有的算法提出了一种新的学习算法．实现了对样本集的有效压缩,有利于运算速度的改善．     

支持向量机的学习方法综述

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.详细总结了支持向量机的学习方法,其学习方法主要分为3大类:分解算法、多变量更新算法和序列算法,比较了它们的优缺点;最后指出了学习算法的研究方向.     

心脏早博分类的支持向量机模型(英文)

临床上,由于心电图特征信息的交错而难以对患者的心脏早博类型进行正确识别.作为计算机辅助的一种方法,基于从临床收集到的82个患者的样本,建立了支持向量机模型.该模型的训练准确度为94.44%、测试准确度达到92.86%,其留一法交叉检验准确度为92.59%.满意的结果表明所建议的模型可以应用于临床辅助诊断.     

用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法

作为一种有效的机器学习技术,支持向量机已经被成功地应用于各个领域.然而当数据不平衡时,支持向量机会产生次优的分类模型;另一方面,支持向量机算法对数据集中的噪声点和野点非常敏感.为了克服以上不足,提出了一种新的用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法.该算法在设计样本的模糊隶属度函数时,不仅考虑训练样本到其类中心距离,而且考虑样本周围的紧密度.实验结果表明,所提模糊支持向量机算法可以有效地处理不平衡和噪声问题.     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

支持向量机的最大间隔的一个估计

在分析支持向量机及其最大间隔法的基础上，给出了支持向量机的最大间隔的一个重要下界估计值．这个性质对于支持向量机的理论研究和应用都有重要意义。     

基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

支持向量机回归与v-支持向量机分类解的关系

讨论了支持向量机回归与v-支持向量机分类解的关系,证明了对给定的v-支持向量机分类问题的解,通过选择适当参数,存在一个支持向量机回归问题的解与它等价.     

模糊支持向量机中隶属度确定的新方法

针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,提出一种改进的隶属度确定方法.该方法不仅考虑样本与类中心之间的关系,还考虑样本之间的关系根据样本的类中心与传统支持向量机构造的分类面构建2个超球,由样本点与超球的位置关系计算其隶属度,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.通过文本分类实验表明,与其他两种隶属度函数方法相比,基于双超球的模糊支持向量机方法可以更有效地将文本训练集中的噪音剔除,具有较好的分类性能.     

基于支持向量机的中国石油需求量预测研究

根据1990—2011年中国历年石油消费量相关数据构造输入和输出向量,选用径向基函数(RBF)作为其函数,在MATLAB2.10工具箱中设置相应变量进行参数寻优,从而建立基于支持向量机的石油需求量预测模型.为了验证其效果,同时做出了最小二乘意义下的3种预测拟合曲线,数据误差分析结果表明,支持向量机模型的预测精度高、结果更为可靠.用支持向量机模型预测了2012—2015年我国的石油需求量.     

支持向量机在胆固醇测定中的应用

支持向量机(SVM)在非线性回归估计中具有很好的学习性能。本文针对医学上三类血浆脂蛋白(VLDL、LDL、HDL)样本中胆固醇含量测定的问题,提出了利用SVM进行回归估计的方法,并与BP网络方法进行了比较。实验表明SVM在稳定性上优于BP网络,而且在对极低密度脂蛋白(VLDL)类别回归估计的精确度上也比BP网络要好。     

基于光滑化方法的支持向量回归算法

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,由于其出色的泛化能力,在文本分类、手写识别、数据挖掘、生物信息学等领域中获得了较好的应用.提出了一种光滑支持向量回归算法,实验结果表明,它相对于其它回归训练方法有较快的收敛速度和较高的拟合精度.     

基于支持向量机的矿区开采沉降的预测

针对矿区开采沉降预测方法问题,在分析了矿区开采沉降因素的基础上,利用统计学习的新方法--支持向量机,结合最小二乘算法,提出了矿区沉降的预测模型,预测结果与神经元网络,多项式拟合结果进行比较,结果表明支持向量机在沉降预测方面准确性高,泛化能力强.     

基于支持向量机的ERP软件供应商选择

为了选择合适的ERP软件供应商,提出了一种基于支持向量机建立ERP软件供应商评价系统的方法,给出了ERP软件供应商评价指标体系及具体量化方法,采用支持向量机的分类策略建立ERP软件供应商的评价模型,最后通过一个中型造纸企业对ERP软件供应商选择的实例证明了基于支持向量机的ERP软件供应商评估系统的可行性和实用性。     

支持向量机理论在设备状态趋势预测上的应用研究

论述了支持向量机(supportvectormachine)的分类和回归算法,并对近年来SVM在设备状态趋势预测方面的应用进行了分析,指出了其应用研究中的优点和不足,展望了SVM在设备状态趋势预测方面的研究前景.     

关于改进的支持向量机的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论和对偶理论的分类和函数估计方法,其推广能力强和全局最优的特点引起了学者的广泛关注。本论文对目前所提出的各类改进的支持向量机进行了初步的研究和分析。     

基于支持向量机的多工艺方案综合评价算法

针对事先无法确定目标属性权重或隶属度一类多方案综合评价问题,提出了一种首先利用支持向量机的学习算法建立目标、综合属性的优化模型,再对多方案进行综合评价的算法.通过对"聚脂网生产工艺CAPP系统"应用表明,该算法不仅适用单件小批量生产,而且适用于大批量生产,具有较好的推广性.     

基于支持向量分类机的结构可靠度分析

本文将支持向量分类机(SVC)引入到结构可靠度计算分析中,采用拉丁超立方抽样法进行初始输入训练样本的实验设计,将支持向量分类机作为响应面函数,并利用遗传算法进行参数优化,最后结合蒙特卡罗模拟提出了基于支持向量分类机的改进响应面法,其主要思想为：定义“重要性”判定函数,在迭代过程中,按判定函数值从抽样样本中选取新的训练样本,使支持向量分类机的模拟功能函数在对失效概率有较大贡献的区域内能更进一步地接近真实功能函数,从而大大提高可靠度分析的精度以及效率。