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1.
基于密度法的模糊支持向量机   总被引:13,自引:0,他引:13  
针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点,提出了一种基于密度法的模糊支持向量机,在支持向量机中引入样本密度模糊参数,从而减弱了噪音以及孤立点对支持向量机分类的影响.实验结果证明,在抗击孤立点和噪音点的干扰方面,上述方法优于类中心向量方法以及类中心点距离方法,取得了很好的效果.这一方法大大提高了支持向量机分类的泛化能力,从而大大提高了支持向量机的应用范围.  相似文献
2.
基于支持向量机的商业银行信用风险评估模型   总被引:12,自引:2,他引:10  
贷款业务是商业银行最重要的资产业务,构建一个适用的信用风险评估模型十分重要.本基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,引入小样本学习的通用学习算法——支持向量机(SVM).建立了商业银行的信用风险评估模型,通过与多元判别分析、以及神经网络模型的比较,证实了该方法用于风险评估的有效性及优越性.  相似文献
3.
基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。  相似文献
4.
基于SVM的函数模拟   总被引:6,自引:2,他引:4  
支持向量机在高维空间中表示复杂函数是一种有效的通用方法 ,提出了采用基于支持向量机的非线性回归法求解函数模拟问题 .  相似文献
5.
一种新型支持向量机   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
讨论了现有的用于分类的支持向量机(SVM)所确定的边界在抗干扰方面的局限性.在此基础之上提出了一种新型支持向量机,即基于边界调节的支持向量机,并利用K-T条件得到了这种支持向量机的对偶目标函数.通过对人工数据集和真实数据集的仿真实验表明,相对于L1-SVM而言,基于边界调节的支持向量机具有更少的支持向量和更好的推广性能.  相似文献
6.
基于支持向量机的异常检测   总被引:4,自引:1,他引:3  
提出一种使用支持向量机(SVM)进行计算机系统实时异常检测的方法,内容涉及到一种对支持向量机方法的改进算法、对数据预处理的方法及SVM核函数的选取.试验结果表明采用这一算法进行入侵检测具有准确率高、计算简单、占用的存储空间小等优点.  相似文献
7.
GMM-UBM和SVM说话人辨认系统及融合的分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
在说话人辨认任务中,Gauss混合模型-通用背景模型(Gaussian mixture model-universal backgroundmodel,GMM-UBM)采用帧向量进行建模和识别,突出了说话人个性特征,但受信道影响较大;支持向量机(support vector machine,sVM)利用帧向量在空间中分布的Gauss混合的均值进行建模和识别,对信道的鲁棒性较好,但对说话人的个性体现不够.该文分析了这2种说话人识别系统的优缺点,并采用融合方法来提高系统的性能.在美国国家标准与技术研究所(NIST)评测数据集的实验中,融合系统的等错误率从GMM-UBM系统的9.30%和SVM系统的8.26%降低到7.34%,分别相对降低了21.08%和11.14%.  相似文献
8.
基于偏最小二乘回归与支持向量机耦合的咸潮预报模型   总被引:3,自引:1,他引:2  
利用偏最小二乘回归对影响咸潮的因素进行分析,提取出对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题;同时利用支持向量机在解决小样本非线性问题上的优势,采用将偏最小二乘回归与支持向量机耦合的方法,建立了咸潮预报模型(PLS-SVM),并应用该模型对珠海市平岗站盐度的变化进行了模拟和预测,研究结果表明,所提出的PLS-SVM模型模拟和预测精度明显优于常用的BP人工神经网络、多元回归模型,可更好地应用于咸潮预报。  相似文献
9.
一种新的 SVM 决策树   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
SVM在小训练样本、高维情况下具有很好的泛化性能,但它不适用于多类分类.本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造SVM决策树.实验结果表明,以这种方法构造的SVM决策树分类器分类性能较好.  相似文献
10.
基于脑电的意识活动特征提取与识别   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.  相似文献
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