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。     

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。     

支持向量机基础及其应用前景

支持向量机是以统计学习理论的新型机器学习方法，本文重点介绍了支持向量机的理论基础和应用领域。现已成功应用于模式识别和回归估计等领域，有着良好的应用前景。     

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．     

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。     

基于模糊支持向量机和核方法的目标检测方法研究

介绍了模糊支持向量机（FSVM）理论，利用FSVM理论解决一般场景图像中的目标检测问题，并利用统计学习理论和支持向量机方法研究中形成的新的机器学习方法——核方法，研究FSVM的隶属度确定问题。实验表明，本算法具有较高的识别精度。本方法既具有针对性，又在理论上具有一般性，对推动模糊支持向量机这一新的模式分类方法的实际应用具有积极意义。     

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。     

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.     

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。     

神经网络的统计学习理论基础

介绍神经网络的统计学习过程和理论．讨论基于经验风险最小化的学习理论对神经网络推广性能的影响,分析基于结构风险最小化的支持向量机。认为神经网络因其出色的高度非线性映射能力、自组织和适应能力、记忆联想能力,使得神经网络成为机器学习的重要研究领域。     

多输出支持向量回归算法

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，由于其出色的学习性能。该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点．这种方法已广泛用于解决分类和回归问题．在回归中。目前的研究和应用都限于单输出的情况,而实际中有很多属于多输出回归问题．针对这一点，将支持向量回归算法推广到多输出情况．仿真实例说明了该算法的可行性．     

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。     

支持向量机在装备保障链需求预测中的应用研究

准确的需求预测是装备保障链敏捷运行的重要条件.针对装备保障链需求预测过程中,需求不确定、样本数量较少的实际情况,采用了一种新的预测方法--支持向量机.该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本、非线性的学习问题.建立了装备保障链需求预测的支持向量机模型.并以某物资的需求预测为例进行实例验证,计算结果表明,这种方法比传统的方法有更好的预测精度.