一种新的支持向量回归机TSVR

标准的支持向量回归机对于参数的选取有很强的依赖性.当选取的参数不恰当,或当数据受到噪声的污染时,回归的效果将受到较大的影响.笔者将训练点被正确划分的程度引入到支持向量回归机模型中,通过理论推导,提出了一种新的支持向量回归机TSVR,并给出了TSVR算法收敛的相关证明.同时,通过大量的数值实验,证明了TSVR具有较好的回归效果,其回归结果对参数的选取较不敏感,具有比标准的支持向量回归机更好的性质.     

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.     

最小二乘支持向量机的一种改进算法

最小二乘支持向量机相比传统的支持向量机,丧失了解的稀疏性,影响了二次学习的效率。对原有的最小二乘支持向量机在稀疏性上进行了改进,并通过实验,对改进后的摄小二乘支持向量机的分类效果进行了验证。     

基于Riesz基的再生核及支持向量机

在支持向量机(SVM)技术中,再生核的选择起着重要作用.利用L2(R)中的一组Riesz基构造再生核,并将其推广到应用广泛的正交小波.在基于正交小波的再生核Hilbert空间中考虑函数的正则化逼近,对基于正交小波再生核的SVM结合小波分析进行探讨,得到SVM的离散逼近,离散细节均只与支持向量有关.     

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.     

支持向量机在小样本识别中的应用

针对癌症细胞诊断过程中样本采集困难 ,数目偏少的实际情况 ,在癌症的早期诊断中引入了一种新的模式识别方法———支持向量机 该方法基于统计学习理论的原理 ,较好地解决了小样本的学习分类问题 ,通过对具有不同性状的癌前增生细胞进行分类识别验证 ,支持向量机取得了较传统分类方法更好的识别效果 .     

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.     

融合蚁群算法与支持向量机的网络流量预测

网络流量的精确预测对控制网络拥塞有效控制有着重要意义。支持向量机是一种新的机器学习方法,能有效解决非线性、小样本及高维等问题。因为支持向量机的训练参数的取值与其预测能力有着较大关系,所以经常采用遗传算法选取训练参数。但是,遗传算法容易陷入局部极值,而蚁群算法     

基于支持向量机理论的滑坡灾害预测——以浙江庆元地区为例

滑坡发生受很多因素影响,揭示因素与发生滑坡事件的关系是当前滑坡研究中的一个重要内容．运用支持向量机理论,利用数字高程和遥感数据,构建了滑坡预测的支持向量机模型,并以浙江庆元县境内滑坡发生集中区为试验区,开展滑坡灾害的预测与评价,取得了与实际滑坡较为一致的结果．认为基于支持向量机理论建立的滑坡预测与评价模型可以快速准确地实现滑坡灾害区域评价与预测．     

基于主分量分析的针对QIM-JPEG2000隐写的分析方法

QIM-JPEG2000作为以JPEG2000图像为载体的最新隐写术,采取设置恒域的方式,保持了小波系数的直方图,很好地抵御了基于直方图攻击的隐写分析方法.针对这种隐写术,提出了一种基于JPEG2000图像小波系数主分量分析的隐写分析方法.该算法在JPEG2000图像三级小波系数上进行主分量变换,分析主分量的统计特征在信息隐写前后的变化,提取小波系数主分量的均值、方差、斜度、峰值和熵组成特征向量,利用支持向量机进行载体图像和载密图像的分类,从而检测出JPEG2000图像是否嵌入了秘密信息.实验表明了本方法的可行性.     

基于电磁仿真的粗糙面上二维目标参数反演

针对海洋（或陆地）环境中目标电磁逆散射问题开展研究,建立了粗糙面上简单导体目标的电磁散射模型,通过精确的电磁散射建模得到散射回波数据,包括空间分布采样和频率采样,再分别应用BP神经网络（BPNN）和支持向量机（SVM）两种方法反演粗糙面上二维导体目标的特征几何尺寸.在粗糙面上圆柱几何参数反演以及海上舰船尺寸反演过程中需要考虑粗糙面的随机性,因此对散射数据进行了多次统计,实现了随机粗糙面上方目标的特征参数重构.     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中,用户能准确识别数据类别,但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别,为此,提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度,引入数据的顺序信息,为降低标记难度,提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法,用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证,将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类,算法的分类结果模型一致度达近98%,验证了方法的有效性。     

带特征染色体的遗传算法与支持向量机结合进行生物水质预警的研究

近年来水污染事件频发, 给人类饮用水安全带来巨大隐患, 而生物监测法能够从生物学角度对水质状况做出综合分析. 选取斑马鱼作为受试生物, 当水质发生变化时, 鱼群在毒性物质作用下产生应激反应, 此时运用图像处理技术量化鱼类群体行为参数; 并用带特征染色体的遗传算法与支持向量机相融合的方法进行特征选择和SVM参数优化, 分析影响水质预警的关键量化参数. 结果显示, 新方法与网格搜索法、不带特征染色体的遗传算法与SVM结合的方法相比较, 有更高的准确率.     

一种可伸缩的支持向量机的硬件实现方法

提出了支持向量机（Support Vector Machine）学习过程硬件实现的一种新的数字电路结构,它可以在保证向量机学习速度的同时,提高支持向量机的硬件资源利用效率;此外基于此结构的支持向量学习机还可以适用于低于设计数的样本集．由于该设计的灵活性以及其对硬件要求的减小,使得支持向量学习机可以更好、更方便地应用于嵌入式系统中．     

基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究

为在方案设计初期与工程造价相关信息很少的条件下,准确快速地预测住宅工程造价,在分析既往相关理论和方法优劣的基础上,选取支持向量机构建住宅工程造价预测模型,并通过主成分分析对原始数据进行降噪处理.选取住宅工程造价预测指标集与样本,对输入指标的数据进行主成分分析,消除指标相关性的同时对原始数据降维,将处理后的数据分别导入到\"标准支持向量机\"和\"最小二乘支持向量机\"模型中进行训练和预测,并对预测结果进行对比分析,选取较为合理的预测模型,通过参数寻优进一步优化预测效果.所构建预测模型的相对误差均控制在±7%以内,预测精度较高,结果稳定.     

面向微博图文关系识别的统一特征空间映射方法

针对图文微博中图像、文本和社交数据的异构性,在提取图像、文本和社交等多模态特征的基础上,本文提出了面向微博图文关系识别的统一特征空间映射方法.该方法首先选择图像特征空间为统一特征空间,然后基于遗传算法求解映射矩阵,将文本特征和社交特征映射至统一特征空间,最后利用支持向量机在统一特征空间中建立图文关系识别模型.采用统一特征空间映射方法前后的对比实验结果表明,在总正确率上,面向微博图文关系识别的统一特征空间映射方法是有效的.