一种新的基于SVM参数优化的算法

针对单纯使用遗传算法处理大规模数据需要时间长和对计算机的内存等硬件要求较高的问题,将神经网络嵌入到遗传算法中构造出混合智能遗传算法用于SVM核函数的参数优化,数值试验结果表明该算法对SVM核参数优化是可行的、有效的,并能得到较好的SVM核参数组合和具有较高的分类准确率及较好的泛化能力.     

从支持向量机到非平行支持向量机

非平行支持向量机是支持向量机的延伸,受到了广泛的关注.非平行支持向量机构造允许非平行的支撑超平面,可以描述不同类别之间的数据分布差异,从而适用于更广泛的问题.然而,对非平行支持向量机模型与支持向量机模型之间的关系研究较少,且尚未有等价于标准支持向量机模型的非平行支持向量机模型.从支持向量机出发,构造出新的非平行支持向量机模型,该模型不仅可以退化为标准支持向量机,保留了支持向量机的稀疏性和核函数可扩展性.同时,可以描述不同类别之间的数据分布差异,适用于更广泛的非平行结构数据等.最后,通过实验初步验证了所提模型的有效性.     

一种加权的支持向量机及其在储层识别中的应用

标准支持向量机(SVM)抗噪声能力不强,当训练样本中存在有噪声或者野点时,会影响最优分类面的产生,最终导致分类结果出现偏差。针对这一问题,提出了一种考虑最小包围球的加权支持向量机(WSVM),给每个样本点赋予不同的权值,以此来降低噪声或野点对分类结果的影响。对江汉油田某区块的oilsk81,oilsk83和oilsk85三口油井的测井数据进行交叉验证,其中核函数采用了线性、指数和RBF这3种不同的核函数。测试结果显示,无论是在SVM还是在WSVM中,核函数选择RBF识别率都是最高的,同时提出的WSVM不受核函数的影响,识别稳定性好,且在交叉验证中识别率都能够达到100%。     

一种改进二叉树支持向量机在故障诊断中的应用

考虑到构建二叉树支持向量机时样本的分布情况对分类器推广能力具有较大影响,提出一种改进的二叉树支持向量机层次结构构建方法.以类间样本距离和带权值的类内样本距离与其标准差的比值作为类的分类度.将类间距离大且类内样本平均分布广的类最先分离.利用标准数据集,通过与不同多类分类算法比较,验证了改进的二叉树支持向量机的优越性.对双转子涡喷发动机气路部件进行应用改进的算法进行故障诊断,得到了较好的故障识别率.     

基于支持向量机的武器系统参数费用模型

在武器系统分析中,建立武器参数费用模型时,首先要挑选特征参数,这里采用R ough理论中的知识约简方法选择武器的特征参数;利用支持向量机建立了参数费用模型;给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与线性回归法和神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

基于多分类支持向量机的评估模型研究

支持向量机中的参数直接影响其推广能力,针对参数选取的主观性,提出基于改进的遗传算法优化其参数,并将其应用于银行个人信用的五等级分类问题中,针对多分类问题,设计了3个二值分类器,不同分类的参数不同,通过实验证实可以达到更精细的分类效果.     

一种基于支持向量机预测模型的精度提高方法与应用

介绍了支持向量机模型的特点 ,针对该模型在经济预测中的应用 ,提出了一种提高该模型预测精度的方法 ,并进行了理论分析和实际应用的验证 ,说明了该方法能够获得更加准确的预测结果 .     

基于支持向量机的磨粒识别

由于神经网络的局限性,上个世纪末,支持向量机被提出和发展,它在模式识别方面有广泛的应用发展前途,并由最初的二元分类发展到现在的多元分类.本文根据支持向量机的最新发展,把最小二乘支持向量机应用在磨粒识别上,并取得了好的结果.     

基于支持向量机的算子逼近方法

Rn中连续算子的逼近问题的数值方法,一直是计算科学中研究的热点。本文引进了新兴的智能机器一支持向量机,以解决Rn中连续算子的逼近问题。在给出支持向量机用于算子逼近问题的详细数学表示之后,我们提出了分块逼近的算法,并通过具体的实例说明支持向量机在算子逼近问题中的有效性与优越性。     

支持向量机方法与模糊系统

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。     

装备费用预测中的混合核函数支持向量机

在支持向量机预测建模中,核函数用来将低维特征空间中的非线性问题映射为高维特征空间中的线性问题.核函数的特征对于支持向量机的学习和预测都有很重要的影响.考虑到两种典型核函数—全局核(多项式核函数)和局部核(RBF核函数)在拟合与泛化方面的特性,采用了一种基于混合核函数的支持向量机方法用于预测建模.为了评价不同核函数的建模效果、得到更好的预测性能,采用遗传算法自适应进化支持向量机模型的各项参数,并将其应用于装备费用预测的实际问题中.实际计算表明采用混合核函数的支持向量机较单一核函数时有更好的预测性能,可以作为一种有效的预测建模方法在装备管理中推广应用.     

基于高斯核支持向量机和遗传算法的优化组合研究

选用2008~2015共8年数据,首先基于高斯核的支持向量机在沪市A股上构建周期性的投资组合,并通过误差图和评价指标与BP神经网络、广义回归神经网络进行比较,结果表明了支持向量机在股票预测上更具有优势.再将改进遗传算法运用于上证股票市场构建最优投资组合,以上证指数作为基准进行比较,得出混合遗传算法优化组合的模型相比单一模型更为有效.     

主成分分析与支持向量机相结合的区域降水预测应用

将主成分分析和支持向量机回归相结合,以广西5、6月区域平均日降水量作为预报对象,进行区域日降水量预测研究.首先,整理分析大量的T213数值预报产品信息数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,建立广西日降水预报模型.实例计算结果表明,支持向量机回归模型比逐步回归模型有更好的预测能力.     

支持向量顺序回归机的统计学习基础

对处理顺序回归问题的支持向量顺序回归机的统计学习理论基础进行研究.
首先, 利用结构风险最小化原则推导出一种顺序回归机,
称之为结构风险最小化顺序回归机, 其次,
证明了结构风险最小化顺序回归机与支持向量顺序回归机解之间的关系.
进一步从统计学习的角度证明了支持向量顺序回归机是结构风险最小化原则的一种直接实现,
并给出了惩罚参数C的含义.     

带优化参数的SVR模型及在软件成本估算中的应用

随着社会各行各业对软件开发投资的日益增长,产业界和学术界越来越关注可靠的软件成本估算,以有效控制软件开发过程中相关风险.为了能更准确地估算软件成本,提出一种带遗传算法优化参数的支持向量回归机模型,用遗传算法来优化支持向量回归机模型中的参数集(C,γ,ε),可以避免参数选择的盲目性,能显著提高支持向量回归机模型的预测能力.分别用IBM DP、Kemerer和Hallmark三个数据库来验证模型的有效性,并与常用的线性回归模型进行对比,结果显示采用遗传算法优化的支持向量回归机模型具有很好的学习精度和推广能力,在MMRE和Pred(0.25)两个标准上都优于线性回归模型.     

基于支持向量机的多类分类问题的一种新算法

在K-SVCR算法结构的基础上构造了新的模型.模型的特点是它的一阶最优化条件可以转化为一个线性互补问题,通过Lagrangian隐含数,可以将其进一步转化成一个强凸的无约束优化问题.利用共轭梯度技术对其进行求解,在有限步内得到分类超平面.最后在标准数据集进行了初步试验.试验结果显示了提出的算法在分类的精度和速度上都有明显提高.