支持向量机及其在自然语言处理中的应用

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,因其独特的优势和出色的学习性能,显现出广泛的应用前景和重要的研究价值.较为系统地介绍了统计学习理论和支持向量机的概貌,以及目前支持向量机方法研究的现状,并重点介绍了支持向量机在以汉语专有名词自动识别为例的自然语言处理领域的应用.     

支持向量机研究

支持向量机是一种新型的机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为国际机器学习领域新的研究热点，首先介绍了统计学习理论和以该理论为基础的支持向量机，然后对线性、非线性支持向量机进行了介绍，给出了一些常用的训练算法．     

支持向量机研究与应用

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法，同时也是到目前为止统计学习理论最成功的实现。支持向量机在模式识别、回归估计、函数逼近等领域有了广泛的应用。论述了支持向量机的研究、应用状况，指出了支持向量机研究和应用中待解决的一些问题和今后进一步的研究方向。     

统计学习理论和支持向量机

介绍了统计学习理论和支持向量机的概貌，以及目前支持向量机方法研究的现状．     

v-支持向量机的收敛性

支持印量机是在统计学习理论最新发展的基础上产生的一个崭新的学习系统．支持向量机算法通过支持向量控制学习机器的容量．为了控制支持向量的数目，Schφlkopf等提出了v-支持向量机．研究了v-支持向量机的若干性质，并给出了相应算法的收敛性。     

支持向量机理论发展与应用综述

近几年,随着统计学习理论、优化理论的发展以及应用研究的深入,支持向量机算法成为数据挖掘领域的一个研究热点.本文介绍了支持向量机的背景、理论基础、研究方向及其应用研究.     

基于TWSVM的图像分类

图像分类技术是图像数据处理中最重要的技术之一.支持向量机是基于统计学习理论而提出的机器学习算法,在样本数少的时候能达到很好的分类效果.孪生支持向量机是基于支持向量机而提出来的,其性能优于支持向量机.通过提取彩色图像的颜色特征与纹理特征,利用孪生支持向量机与支持向量机对这些特征向量进行分类,孪生支持向量机的分类准确率与稳定性都高于支持向量机.     

基于支持向量机的化工过程故障诊断

引入了基于统计学习理论的支持向量机技术,以连续搅拌釜式反应器——CSTR模型为例,研究了非线性化工复杂反应过程的故障诊断问题。实验结果表明,支持向量机方法与传统故障诊断方法相比,具有更好的精度、速度以及适应性。     

基于支持向量机的分类方法

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,用于解决二分类问题。本文阐述了支持向量机的理论基础并对核函数的参数选择进行了分析研究。     

关于改进的支持向量机的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论和对偶理论的分类和函数估计方法,其推广能力强和全局最优的特点引起了学者的广泛关注。本论文对目前所提出的各类改进的支持向量机进行了初步的研究和分析。     

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.     

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。     

SVM集成研究与应用

集成学习是机器学习的重要研究方向之一,SVM集成近年来已经受到国内外很多从事机器学习、统计学习的研究者们的重视,并使得该领域成为了一个相当活跃的研究热点。对近年来SVM集成的研究与应用进行了综述,讨论了SVM集成需要解决的基本问题;讨论分析了构造差异性大的集成成员SVM的方法、有效的集成结论生成方法、SVM集成的典型应用;指出了目前存在的问题、以及几个重要的研究方向。     

支持向量机的研究与发展

支持向量机是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,并已广泛应用于模式识别与回归分析。已成为国际机器学习界的研究热点。笔者主要对其基本原理与研究发展情况进行了探讨和研究。     

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.     

基于支持向量机的模式识别方法

介绍了由Vapnik等人提出的统计学习理论和由此发展的支持向量机，分析了其应用前景和研究方向，两个算例表明，在模式识别领域中，采用支持向量机这一新方法，具有其他传统方法不可比拟的优势。     

基于动柔度矩阵和支持向量机的井架损伤识别技术

动柔度矩阵是结构损伤检测的有力工具.支持向量机是在统计学习理论上发展出的一种学习机器,其针对小样本分类识别性能优越.提出了一套基于支持向量机和动柔度矩阵的损伤识别技术.对JJ160/41-K型石油井架模型进行了损伤实验研究,利用实验数据构建了分类识别支持向量机,并以数值仿真计算,验证了该技术的有效性.     

粒度支持向量机学习模型

粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)是以粒度计算理论和统计学习理论为基础的一种新的机器学习模型,它可以有效地克服传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对于大规模数据集训练效率低下的问题,同时也可获得较好的泛化性能.文章针对原空间的GSVM模型进行了分析,提出了核空间的GSVM学习模型,在标准数据集上的实验说明了文中提出模型的有效性.