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本文提出了基于支持向量机与概率输出网络的深度学习回归模型.该回归模型利用深度学习的深层结构,以及支持向量机的泛化能力、概率输出网络中的条件概率估计特点,建立了多层支持向量机的深度学习结构,避免了深度学习的参数选择问题.其中核参数的选择域呈网格状,通过求取输出对应β分布的累积概率分布和经验累积概率分布的K-S检验,求取一致性的p值最大对应的核参数作为支持向量机模型的核参数.对应的输出为模型提取的特征,作为下一层的输入,直至模型达到结束条件为止.仿真实验通过三个标准的回归数据集证明了本文提出模型的有效性. 相似文献
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为了提高最小二乘支持向量回归机的性能,将Morlet小波核函数引入其中,形成了最小二乘小波支持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件,并在此基础上通过遗传算法进行参数选择,从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测,仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性,因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。 相似文献
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支持向量机参数选择方法研究 总被引:37,自引:0,他引:37
针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种最优化选择方法。通过分析支持向量个数与留一法的关系以及支持向量机参数的几何意义和对推广能力的影响,该算法利用支持向量机比例来衡量参数选择时推广能力的变化,使用不同的规则更新核参数和惩罚因子,简化了参数选择的难度。理论分析证明这种最小最大化参数选择方法可以选择支持向量机参数,仿真试验验证了该方法的有效性。 相似文献
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系统辨识中支持向量机核函数及其参数的研究 总被引:20,自引:4,他引:20
具有不同核函数和参数的支持向量机(SVM)的性能存在很大差异,核函数及其参数的选择是SVM应用和理论研究中的一个重要问题。在简要介绍非线性系统辨识的支持向量机方法后,重点对常用的核函数及其参数的选择进行了研究,并采用具有不同核函数的SVM进行非线性系境辩识。大量实验结果表明,采用SVM方法进行系统辨识时,径向基核函数(RBKF)比其它核函数的辨识效果好,且RBKF的参数选择较容易,当参数在有效范围内改变时,空间复杂度变化小,易于实现。因此,RBKF是系统辨识SVM的较好选择。 相似文献
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为了提高动态系统的辩识品质,提出了-种新的可调带宽多维支持向量小波核函数-modifiedL-P小波核函数.理论E证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数.由于该核函数具有平移伸缩正交性,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提升了支持向量机的泛化性能.应用Modified L-P小波核作为最小二乘支持向量机的核函数,可以简化计算复杂性,提高学习效率.回归实验和动态系统辩识的仿真结果表明,Modified L-P小波核函数最小二乘支持向量机的建模和逼近能力优于基于L-P小波核函数或高斯核函数最小二乘支持向量机,更适合工程应用. 相似文献
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针对支持向量机(support vector machine, SVM)预测过程中影响因素选择、输入特征集优化、核函数选择及参数优化方面存在的问题,提出了一种全过程优化方法。首先使用频繁模式增长关联规则分析和模糊贝叶斯网络组合模型来解决影响因素选择中存在的主观性问题,然后使用在异常值处理和类内距离与类间距离方面进行改进的模糊C均值聚类算法优化输入特征集,减小支持向量机预测模型冗余度及训练样本集过修正度,通过比较各核函数的特点选择径向基核函数作为SVC的核函数,改进了粒子群优化算法中微粒速度和位置函数及惯性权重值算法,使用该方法优化SVM参数并建立预测模型。最后,通过案例运算和分析,证明该文方法具有更高的预测精度。 相似文献
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《系统工程理论与实践》2014,(5)
正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists 相似文献
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《系统科学与系统工程学报(英文版)》2014,(2)
正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school 相似文献
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Lü Min 《系统工程与电子技术(英文版)》2008,19(3)
To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation. 相似文献
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