人工神经网络和支持向量机在剪接位点识别上的应用

将人工神经网络和支持向量机应用于剪接位点的识别中,并用标准测试数据集进行了5倍率交叉验证,测试结果显示人工神经网络和支持向量机对剪接位点的识别效果优于目前广泛使用的权阵列模型.     

基于支持向量机的经济效益综合评价

为了对企业经济效益做出客观准确的评价,本文提出支持向量机的经济效益综合评价。支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的评价工具。利用支持向量机对经济效益进行评价,以改善传统评价方法结果的不合理性。试验结果表明支持向量机的评价结果更符合实际,结果更加科学合理。并与人工神经网络结果进行比较,充分体现了该方法的优越性。     

支持向量机算法优化铝碳材料工艺参数

采用可限制过拟合及有较强预报能力的支持向量机算法（SVM）对铝碳材料的工艺参数进行优化。通过实验数据处理，建立了金属硅粒度、含量和热处理温度与烧后冷态耐压强度的数学模型。留一法结果表明，支持向量机算法具有比人工神经网络和偏最小二乘法更高的预报精度。     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

安徽省某地区中长期电力负荷预测

以安徽省某地区2007-2014年用电量数据作为训练测试样本,采用灰色预测法、人工神经网络预测法和基于人工神经网络的最小二乘支持向量机（LSSVM）预测法计算其均方误差,结果表明,用基于人工神经网络的LSSVM预测法计算出的均方误差整体上比其他2种预测法要小.选用基于人工神经网络的LSSVM预测法对该地区2015-2017年的用电量进行预测,预测数据与实际数据基本接近.     

基于模糊聚类SVM的混合像元分类方法

针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题, 提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机（SVM）分类模型. 以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能. 为验证其有效性, 将该模型应用于森林覆盖类别分类, 并与标准支持向量机模型分类结果对比. 实验结果表明, 该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度.     

基于支持向量机的卤代甲烷ΔfHθm模型的构建

应用G98W程序包中的AM1方法,对43种卤代甲烷分子进行优化计算,所得量化参数作为支持向量机的输入向量与ΔfHθm进行建模,并与反向传播人工神经网络相比较,用留一法交叉校验对实验值进行预测.结果表明,支持向量机所建模型预测值具有良好的泛化能力,可用于卤代甲烷其他理化性质的预测.     

一种改进的LSTSVM增量学习算法

基于Sherman Morrison定理和迭代算法, 提出一种改进最小二乘孪生支持向量机（SMI ILSTSVM）的增量学习算法, 解决了最小二乘孪生支持向量机（LSTSVM）不具备结构风险最小化和稀疏性的问题. 实验结果表明, 该算法分类精度和效率均较高, 适用于含有噪声的交叉样本集分类.     

引入结构信息的模糊支持向量机

模糊支持向量机是在支持向量机的基础上,通过考虑不同样本对支持向量机的作用而提出的一种分类方法,然而,该方法却忽视了给定样本集的结构信息.为此,将样本集中的结构信息引入到模糊支持向量机中,给出了一种结构型模糊支持向量机模型,利用拉格朗日求解方法,将其转换为一个具有约束条件的优化问题,通过求解该对偶问题,获得了结构型模糊支持向量机分类器.实验中选取标准数据集,验证了提出方法的有效性.     

基于核主成分KPCA的LS-SVM的算法分析

主成分分析（PCA）是一种重要的特征抽取方法,而核主成分分析（KPCA）是在此基础上结合核函数提出来的主成分分析法,在多维回归分析中具有重要的作用。最小二乘支持向量机（LS-SVM）是SVM的一种改进算法,将KPCA与LS-SVM结合起来建模,并试验说明较之单独用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模方法具有更良好的推广性。     

支持向量机算法用于癌症数据建模

支持向量机算法(Support Vector Machine)是基于统计学习理论(SLT)发展起来的新一代机器学习方法,并被成功地应用到很多模式识别问题中。文中支持向量机分类算法用于卵巢癌病变与非卵巢癌病变质谱数据建模。对卵巢癌数据进行判别预测,预报正确率达到98%。通过与KNN、神经网络等算法的预报结果相比较,其预报能力强于KNN、神经网络算法在这个问题中的应用,为支持向量机算法可以应用于癌症疾病辅助检测提供一例证。     

支持向量机技术及应用

基于统计学习理论的支持向量机是一种新型的机器学习方法。本文介绍了统计学习理论和支持向量机的原理,对一系列的训练算法进行了探讨和比较。由于SVM具有良好的泛化能力和全局最优性能,已经被应用于模式识别和回归估计等领域,有着良好的应用前景。     

关于泛化神经网络与支持向量机的研究

人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本文对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,并分别用BP神经网络、改进泛化能力的神经网络、支持向量机对人体脂肪测试实例进行仿真预测分析,结果表明,支持向量机比神经网络、改进泛化神经网络具有更好的预测(泛化)能力,是人工神经网络的替代方法。     

支持向量机在混凝土强度预测中的应用研究

支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法.文中提出了基于支持向量机的混凝土强度预测方法,并在MATLAB中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应的混凝土强度预测模型.以实例数据为学习样本和测试样本讨论了基于支持向量机的混凝土强度预测方法及可行性.研究表明支持向量机可以较好地表达混凝土强度与其影响因素之间的非线性映射关系.用支持向量机来预测混凝土强度是可行的,它为预测混凝土强度提供了一种新的方法.     

支持向量机技术及其应用

支持向量机是基于统计学习理论的一种新兴的通用机器学习技术,相比传统的统计学习理论,其性能有突出的优越性。论述了支持向量机技术的研究和目前的应用状况,并指出了支持向量机技术在应用研究中一些待解决的问题和研究方向。     

基于主成份分析的Bagging集成学习方法

机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较．在多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能，这说明即使是泛化能力很强的集成学习方法其学习的数据也需要进行适当的特征变换。     

相关向量机及其在铜锍吹炼中的应用研究

相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种新的在稀疏贝叶斯概率模型的基础上发展起来的基于统计学习理论的机器学习方法,它比支持向量机( Support Vector Machine,SVM)有更多优点,已成为数据挖掘的又一高效有力工具.本文研究了RVM在铜锍吹炼中的应用.用RVM对某冶炼...     

支持向量机的凸优化求解

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其优越的学习性能,已经成为当前模式识别、数据挖掘、大数据处理等机器学习领域的研究热点.查阅相关同类文章,发现其中对SVM理论中公式,如距离函数d、拉格朗日函数L(w,b,α)、二次凸优化函数f(x)等的来龙去脉缺少细致的阐述.本文对SVM理论中典型的线性最优二分类问题的求解进行了完整的推导,并给出了对岩屑岩性分类识别的结果,也为今后的非线性多类模式分解作出铺垫.     

支持向量机的算法研究

支持向量机(support vector machine,SVM)是20世纪90年代发展起来的一种新型机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,已广泛应用于模式识别与回归分析。并已成为国际机器学习界的研究热点。本文主要讨论其基本原理与SVM训练算法。     

支持向量机的算法研究

支持向量机(support vector machine,SVM)是20世纪90年代发展起来的一种新型机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,已广泛应用于模式识别与回归分析.并已成为国际机器学习界的研究热点.本文主要讨论其基本原理与SVM训练算法.