支持向量相关论文
随着机器学习算法的不断丰富与优化,数据挖掘技术的不断成熟与发展,人工智能方法已经渗透到了多个交叉领域学科,计算材料学就是其......
运动员成绩存在大量的历史数据有待挖掘,为此提出了基于历史数据驱动的运动员成绩估计方法,提升运动员成绩估计质量.利用K最近邻分......
随着信息技术的高速发展以及大数据时代的来临,数据的不断增长和积累使得各个领域都面临着处理海量数据的压力,如何快速有效的从大......
针对当前多变量时间序列分类方法未考虑降维处理多变量时间序列,导致多变量时间序列分类精度较低,分类时间较长的问题,提出了基于......
本文使用支持向量算法[3]对时间序列进行聚类分析.支持向量算法将样本数据通过高斯核(Gaussian kernel)映射到高维空间,在高维空间......
传统的支持向量回归(SVR)算法不能很好地处理含有不确定信息的训练数据,为解决这一问题,本文引入数学中区间知识的概念,利用区间数......
支持向量机(SVM)是一种新的很有效的模式识别方法,将其应用到雷达信号识别中可以较好地解决此类问题。由于传统的支持向量机由两类......
根据专家决策和结构风险最小化原则,构建了一种新的不确定性有序SVR风险预警模型,可以解决训练点带有不确定性的有序回归问题.基于......
主动目标识别问题是水声信号处理中的一个关键性课题,它在军用和民用两方面都有着重要意义。然而,它的进步显得相对缓慢。本文对主......
支持向量机(SVM)问题和最小包含球(MEB)问题，虽然二者的研究背景和问题的原始描述不同，但它们都是可以通过引入拉各朗日乘子，由对偶理......
学位
跨座式单轨交通的引入大大缓解了重庆市区的交通压力，因其准时、乘坐舒适等原因倍受人们青睐，同时因其轨道一般架设在高空或人口密集......
神经网络(Neural Network,NN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是当前机器学习的重要的研究领域,是智能信息处理和机器学......
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是很多领域中的数据量以极快的速度增长，我们迫切需要将这些数据转换成有用的......
支持向量机是基于统计学习理论的一种机器学习的方法。由于支持向量机具有较严格的理论基础，又能较好地解决许多实际问题，该方法已成......
本文从支持向量机经验风险的利用、支持向量的合并约简以及训练样本的精简三方面进行论述。利用经验风险以提高分类器的泛化能力，对......
近年来,支持向量机的理论已经取得重大进展,算法实现策略以及实际应用也发展迅速。本文以国家重大科学工程LAMOST项目为背景,针对......
语音情感识别是情感识别的一个重要分支,它利用计算机及其辅助设备提取说话人的情感特征,分析说话人的情感状态及其变化,进而确定......
混凝土强度对拼宽T梁桥的连接可靠度有很大的影响。文章节选某拼宽T梁桥截面的截面布置,统计拼宽T梁桥截面的时变特征,从时变数据......
为了更好地提高舰船监控通信软件的可靠性和自动化程度,提出最小二乘支持向量机的舰船监控通信软件设计方法.通过对舰船监控模块功......
聚类算法是一种无监督的算法,它在没有教师信号的情况下对数据进行分类。支持向量聚类算法的优势是:对于任意形状和数目的数据集理......
本文重点介绍了人工智能技术在水电机组故障诊断中的应用，如专家库、免疫系统、贝叶斯网络、模糊理论、人工神经网络、支持向量......
以T213数值预报产品为基础，初步选出0、12、24、36 h的316个预报因子，利用SVM方法，建立我国中东部14个站的降水预报模型，通过建模过程......
为提高SVM增量学习速度，求壳向量算法被用来求训练样本集中最有可能成为支持向量的样本。针对求壳向量算法在增量学习中的应用，本文......
复合肥生产工艺过程比较复杂,采用传统方法对复合肥养分含量建模难以达到理想效果.在直接使用支持向量回归建模时,数据预处理、核......
蛋白质-蛋白质之间相互作用在细胞功能的各个方面如新陈代谢和信号传导中起着至关重要的作用。对蛋白质相互作用的分子机制的研究......
回顾了传统高光谱图像的特征选择算法所存在的问题,将支持向量机分类器和自适应小生境遗传算法引入到高光谱图像的特征选择上,提出......
为减少参训样本数量,加快支持向量机在大规模数据集上的学习速度,提出一种基于凸壳顶点法的支持向量预选算法.该算法基于线性可分......
短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提，随着电力系统的市场化，高质量的负荷预测显得越来越重要和迫切。支持向量机是一类新型的......
目前针对混凝土梁桥结构抗弯可靠度的荷载效应多采用显式功能函数来计算,当采用空间梁格法求解包含次内力的荷载效应时,样本数据离......
随着电子技术的发展，作为电子技术核心部分的集成电路也在向着高复杂度、高集成度、小尺寸的方向发展。模拟电路在电子系统中占有绝......
高尔夫球场的大量建设对我国资源和环境保护构成了潜在威胁，传统的目视解译与人工核查相结合的高尔夫球场监测作业模式具有效率低、......
支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.......
随着中国资本市场的日益发展,上市公司的数量不断增加,其在整个企业和社会经济中的地位越来越重要。上市公司经营的好坏将直接影响......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
支持向量分类器的两种分类模型是超平面和超球体,前者在有重叠类别的数据集上表现不佳,后者存在过适应问题.为此,本文提出了双效分......
SVM(support vector machines)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术.给出实现结构风险最小化原理(最大边缘)的另一种方法.对线......
随着现实生活中数据集规模的不断增大,设计有效的分类算法势在必行。支持向量机(Support vector machine,SVM)是一种公认的性能较......
基于改进支持向量回归(v-SVR)原理,建立反映地下开采扰动影响下露天矿边坡变形非线性规律的v-SVR模型.将该模型应用于露天转地下开......
为解决传统支持向量机易出现学习“过拟合”和丢失数据统计特征等问题,通过引入模糊隶属度和总间隔思想,提出一种基于总间隔的最大......
针对基于支持向量机的Web文本分类效率低的问题,提出了一种基于支持向量机Web文本的快速增量分类FVI-SVM算法。算法保留增量训练集......
针对支持向量回归因时空复杂度较高而无法处理大规模数据的问题,提出了一个新颖的增量学习模型——L增量v支持向量回归（L Increment......
分析了支持向量的性质和增量学习过程,提出了一种新的增量学习算法,舍弃了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练......
