基于支持向量机的财务预警模型与应用研究

提出了利用支持向量机建立财务预警系统、进行财务风险监控的方法,给出了财务评价指标体系及其量化方法,利用支持向量机的分类能力建立了财务预警的模型.最后利用上市公司的财务数据进行训练和评估,证明了基于支持向量机的财务预警模型的可行性和实用性,实验表明支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.     

支持向量机研究进展

基于统计学习理论的支持向量机((Support vector machines, SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法进行了比较深入的分析和比较,指出了各自的优点及其存在的问题,并且着重介绍了目前研究的新进展—模糊SVM和粒度SVM。接着论述了SVM主要的两方面应用—分类和回归。最后给出了今后SVM研究方向的预见。     

基于模糊支持向量机的步态识别

提出基于模糊支持向量机（FSVM）的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。     

模糊支持向量机的训练算法研究

支持向量机(support vector machine,SVM)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,并已广泛应用于模式识别与回归分析等领域.并且传统的支持向量机由于噪音教据的存在而易出现过学习现象,因而有必要消除噪音的影响.基于以上考虑,提出了一种模糊支持向量机模型.本论文主要针对该类型的模糊支持向量机进行研究.     

基于启发式信息的支持向量机规则抽取

提出一种基于启发式信息的支持向量机规则抽取方法,解决了规则抽取中处理连续属性困难的问题。将支持向量回归（SVR）分类超曲面位置和形状特征作为启发式信息指导属性选择和属性区间的合理分割,然后给出了分类规则抽取的具体算法。通过UCI中多个数据集进行测试,证明与其他规则抽取方法相比,该方法显著提高了分类规则抽取的效率,尤其对复杂的分类问题。     

基于模糊支持向量机的步态身份识别研究

由于传统支持向量机本身一些固有的缺陷,众多的学者开始将模糊数学的思想引入支持向量机中,在传统支持向量机的基础上加入了“模糊隶属度”因子．从而构造出了一种新的分类器一模糊支持向量机。本文力图通过分析模糊支持向量机在语言识别方面已有的实验成果。探讨模糊支持向量机在步态识别中的可行性,从而期望模糊支持向量机在步态识别领域能够取得更好的分类效果。     

基于类内超平面的改进模糊支持向量机

基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能够有效地解决支持向量机对噪声、野值点敏感的问题。但是它对支持向量赋予较小的隶属度值,从而降低了其分类效果。因此,提出一种改进的隶属度函数设计方法,该方法降低了对样本几何分布的依赖,而且考虑到了支持向量机的本质特征。用类内超平面代替类中心,根据每类数据与其类内超平面的距离定义隶属度函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,同时对离分类超平面较远且不可能成为支持向量的样本赋予较小的隶属度值。实验表明,改进的模糊支持向量机能够有效地提高分类精度。     

支持向量机的多层动态自适应参数优化

首先提出了基于多层动态自适应搜索技术的最小二乘支持向量机参数优化方法，然后采用最小二乘支持向量机对典型非线性控制系统的辨识进行了研究．辨识结果表明，最小二乘支持向量机可以用于非线性控制系统辨识，多层动态自适应搜索方法确定了最优支持向量机参数，从而获得精确的非线性控制系统辨识结果．     

基于支持向量机的传感器非线性动态补偿

鉴于相同条件下传感器的输出特性本质上服从某一未知分布及统计学习理论中支持向量机方法解决非线性问题的能力,提出了一种通过学习机构造出反映传感器输出特性的回归函数进行动态补偿的方法。该方法无需被补偿传感器结构特性的先验知识,且提高了泛化能力。实验表明:补偿后的传感器具有期望的输出特性。     

动态粒度支持向量回归机

粒度支持向量机(granular support vector machine,简称GSVM)可以有效提高支持向量机(support vectormachine,简称SVM)的学习效率,但由于经典GSVM 通常将粒用个别样本替代,且粒划和学习在不同空间进行,因而不可避免地改变了原始数据分布,从而可能导致泛化能力降低.针对这一问题,通过引入动态层次粒划的方法,设计了动态粒度支持向量回归(dynamical granular support vector regression,简称DGSVR)模型.该方法首先将训练样本映射到高维空间,使得在低维样本空间无法直接得到的分布信息显示出来,并在该特征空间中进行初始粒划.然后,通过衡量样本粒与当前回归超平面的距离,找到含有较多回归信息的粒,并通过计算其半径和密度进行深层次的动态粒划.如此循环迭代,直到没有信息粒需要进行深层粒划时为止.最后,通过动态粒划过程得到的不同层次的粒进行回归训练,在有效压缩训练集的同时,尽可能地使含有重要信息的样本在最终训练集中保留下来.在基准函数数据集及UCI 上的回归数据集上的实验结果表明,DGSVR 方法能够以较快的速度完成动态粒划的过程并收敛,在保持较高训练效率的同时可有效提高传统粒度支持向量回归机(granular support vector regression machine,简称GSVR)的泛化性能.     

支持向量机在文本分类上的研究

该文是对当前支持向量机在文本分类上的应用进行研究。先介绍了支持向量机的基本方法．再通过对不同方法的支持向量札分类算法的比较,进行一个总体酌描述和概括开对未来发展发向做了一个预测。     

模糊临近支持向量机

临近支持向量机(ProximalSupportVectorMachine)是近年提出的一种新的支持向量机。尽管在处理模式分类问题中速度远远超过传统支持向量机,临近支持向量机理论没有考虑不同输入样本点可能会对最优分类超平面的形成产生不同影响。文章给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,以此来改进临近支持向量机。实验证明这种改进后的模糊临近支持向量机拥有一些临近支持向量机所没有的性能。     

基于支持向量机的分类预测算法研究

分类预测是数据挖掘、机器学习和模式识别等很多领域共同关注的问题,已经存在了许多有效的分类算法,但这些算法还不能解决所有的问题。支持向量机作为一种新的分类预测工具,能根据有限样本信息在模型的复杂性和学习能力间取得平衡,并能获得更好的泛化能力。SMO算法是支持向量机中使用最多的算法,它体现了支持向量机的优点,同时也能处理大规模训练集。     

支持向量机在文本分类上的研究

该文是对当前支持向量机在文本分类上的应用进行研究。先介绍了支持向量机的基本方法,再通过对不同方法的支持向量机分类算法的比较,进行一个总体的描述和概括。并对未来发展发向做了一个预测。     

单类支持向量机的研究进展

单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单类支持向量机的两种主要方法,阐述各种关于单类支持向量机的改进,包括使用未标号数据、选择样本点以及修改优化目标。对单类支持向量机做了总结。     

基于支持向量机的文本隐写分析

通过对自然文本统计模型和特性的分析,指出隐藏消息后可能对文本统计特性带来的变化,提出基子支持向量机的通用检测算法。将文本的5个基本统计特征量作为分类特征向量,采用支持向量机对自然文本和载密文本进行有效分类检测。实验结果证明,该算法具有较好的适用性和可靠性。     

基于SVM的软件可靠性评估

软件可靠性评估是软件可靠性工程研究的一个重要方向。本文运用聚类思想对软件可靠性进行评估,在对软件可靠性因素进行编码的基础上,采用SVM(支持向量机)对其进行聚类研究,实现了软件可靠性的自动化评估。最后通过仿真测试,证明了此方法的有效性和可行性。     

一种模糊加权的孪生支持向量机算法

虽然孪生支持向量机（Twin Support Vector Machine,TSVM）的处理速度优于传统的支持向量机,但其并没有考虑输入样本点对最优分类超平面所产生的不同影响。通过为每个训练样本赋予不同的样本重要性,以及减少样本点对非平行超平面的影响,提出了模糊加权孪生支持向量机（Fuzzy TSVM,FTSVM）。在UCI标准数据集上,对FTSVM进行了实验研究并与TSVM、FSVM和SVM方法进行了比较,实验结果表明FTSVM方法是有效的。     

基于支持向量机的中文分词

中文分词是中文信息处理的基础,也是很多中文应用首先要面对的问题。目前效果最好的分词模型是词位标注法,该方法需要使用一个分类器对每个汉字的位置进行判定。基于统计学习理论的支持向量机较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,被公认为是优秀的机器学习方法和分类算法。实现一个基于支持向量机的中文分词系统,并在实验中取得较好的结果,证明支持向量机适用于中文分词时的词位标注问题。