基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机（SVM）信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高.     

基于模糊聚类SVM的混合像元分类方法

针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题, 提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机（SVM）分类模型. 以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能. 为验证其有效性, 将该模型应用于森林覆盖类别分类, 并与标准支持向量机模型分类结果对比. 实验结果表明, 该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度.     

云计算环境的并行支持向量机

针对基于GPU和MPI并行的支持向量机（SVM）算法不适合于云计算环境,设计了一种基于多级SVM的并行支持向量机模型,实现了云计算环境下的序列最小优化（SMO）的并行算法。该算法通过MapReduce系统将大规模训练数据集划分为若干小训练集,再由这些小训练集开发多级的SVM,最后收集每一个SVM最优超平面附近的样本数据来训练另一个新的SVM。实验结果表明,该算法在时间消耗与分类正确率等综合方面比单机算法和传统并行算法获得更好的效果。     

基于人为误差的支持向量机——4E-SVM

传统的支持向量机是将分类问题转化成二次规划问题来解决的。针对传统的支持向量机算法及其变形算法忽略了训练集数据含有较大人为误差参与时其算法精度所存在的保障问题,提出了基于人为误差的支持向量机（artificial error-support vector machine以下称AE—SVM）的基本理论,并建立了AE—SVM的理论模型。该模型是C—SVM模型的改进和推广。     

融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法

针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题,提出一种融合高斯混合模型（GMM）及支持向量机（SVM）的特定音频事件识别算法. 该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力,将GMM和SVM分别识别的结果进行融合处理,以手枪、步枪、机关枪等10类以上枪声为实验数据,无需针对每种枪声生成相应的识别模板,仅需训练生成2个识别模板. 实验结果表明,识别准确率达到92.71%. 该方法模板数量少,不需要多次训练,算法复杂度较低,不仅便于应用而且可大幅提升识别效率.      

基于多特征融合的SVM声学场景分类算法研究

针对DCASE2017挑战赛的声场环境数据集,提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）、短时能量（SE）、声学事件似然特征（AELF）、静音时间（MT）特征,组成多特征融合矩阵,通过对比多种核函数和寻优算法,最终选取高斯径向基核函数（RK）建立支持向量机（SVM）模型,采用交叉验证（CV）方法进行SVM参数寻优,对15种声学场景进行分类.实验结果表明,杂货店、办公室的分类准确性达到了90%以上,平均分类准确性达到71.11%,远高于挑战赛的基线系统61%的平均分类准确性.      

基于SVM和雷达回波反射率的雹云模型识别研究

为了提高基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的大雨、冰雹模型的分类准确率,利用SVM分类方法与雷达回波反射率图像相结合的方法建立模型。提取雹云图像与大雨图像的的特征数据进行筛选,分别求出它们的和、中位数与方差,组成的三维识别向量作为SVM模型判别的变量数据训练模型。利用该模型对已有样本进行测试,可得雹云判别模型的识别率较高,且判别误差率较低。结果表明,通过气象雷达反射率图像的回波强度数据与SVM分类模型相结合构造的雹云判别模型,具有较好的效果。     

直线振荡电机支持向量机非参数建模

为了寻找反映直线振荡电机参数与性能输入输出传递关系的快速计算模型,利用有限元分析法,建立了直线振荡电机非参数建模的基本数据计算模型,根据基本数据计算模型,引入支持向量机（Support Vector Machines,SVM）非参数回归建模方法,建立了用于直线振荡电机参数与性能之间输入输出传递关系的SVM计算模型,为电机参数优化过程提供了方便快捷的在线计算方法。通过SVM模型和有限元模型输出推力的比较,验证了直线振荡电机支持向量机非参数建模的可行性。     

基于子空间选择的SVM快速算法及其在医学图像奇异点检测中的应用

支持向量机（SVM）花费大量时间用于对非支持向量样本的优化．根据支持向量都是位于两类边界的靠近分类超平面的样本点，本文提出首先利用基于中心距离比值法排除大部分远离分类超平面的样本，然后以最小类间距离样本数作为测度进一步选择边界样本．得到包含所有支持向量的最小样本集，构成新的训练样本集训练SVM．将提出的算法应用于解决医学图像奇异点检测问题．实验结果表明．该算法减小了训练样本集的规模，有效地缩短了SVM训练算法的时间．同时获得了较高的榆出率．     

基于微粒群优化算法和支持向量机的软测量建模

在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模.仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度.     

基于遗传算法的支持向量机短期风速预测

对风电场风速实现较准确的预测,可以有效减轻并网后风电场对电网的影响。支持向量机模型的预测精度在很大程度上依赖于模型参数的选择,为提高预测模型的泛化能力和预测精度,应用遗传算法选择支持向量机的模型参数,再根据选择的参数对小时风速进行预测。实验结果表明本文方法能够获得较高的风速预测精度。     

基于支持向量机的香水识别电子鼻系统设计

针对电子鼻在化妆品领域的应用推广问题, 研制了一套用于香水识别的电子鼻系统。该系统主要包括数据采集, 信号调理, 特征提取和模式识别。硬件以微控制器dsPIC30F6014A为核心, 根据香水气味合理地选择了3个广谱型气敏传感器, 并加入温湿度传感器; 软件利用基于COM组件的VC和Matlab混合编程, 设计并实现了内嵌模式识别算法的上位机监控软件, 并发布成可执行文件。模式识别采用支持向量机（SVM: Support Vector Machine)方法, 相比PCA(Principal Component Analysis)、 神经网络等算法提高了小样本情况下的泛化性能。利用该系统对4种香水进行训练、 识别, 分类准确率达92%, 检测结果表明, 该电子鼻系统在香水识别方面具有较高的准确性和稳定性。     

基于支持向量机的上海市宝山区房价的判别与预测

房价问题是关系民生的热点话题,统计分析房价的影响因素时,收集的基本上是小样本、多变量的数据。先用多元统计方法将宝山区12城镇(街道)的房价进行分类和回归分析,然后运用支持向量机(Sup-port Vector Machines,SVM)建立了判别和预测模型,对城镇房价进行分类判别和预测比较,结果说明支持向量机对于小样本的研究有一定的优势。     

基于粗糙集和支持向量机的股指期货预测模型研究

本文提出基于粗糙集和支持向量机的股指期货走势预测模型。在模型中首先使用粗糙集对指标集进行特征选择,剔除冗余指标,然后使用支持向量机对基于历史数据的股指期货价格走势进行预测。为了评估该预测模型的性能,将预测结果与传统的自回归移动平均模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较。实验结果表明了该模型的有效性。     

基于PSO—SVM模型的拱坝坝变形预测研究

拱坝已成为大型水利枢纽的主要坝型之一,大坝变形预测是大坝安全监控的重要内容,预测分析的难点之一在于变形监测数据往往具有复杂的非线性特点．支持向量机（SVM）具有良好的泛化能力,可有效地解决小样本、非线性、高维数等问题,因此可将其广泛应用于拱坝变形观测中．由于算法的成功与否很大程度上取决于其参数的选取,本文充分利用粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法来优化支持向量机的模型参数,建立了基于PSO—SVM的大坝变形预测模型．将该模型应用于某拱坝坝基变形预测中,与传统的多元回归模型预测结果进行对比．结果表明,PSO—SVM模型用于拱坝变形预测是可行的．     

基于HS样本选择和BvSB反馈的多类图像分类

针对主动学习由于初始阶段随机选择样本而导致的抽样偏差,将Sanjoy Dasgupta等人提出的分层聚类采样(Hierarchical sampling,HS)引入到主动学习方法中,替代初始阶段随机样本选择,然后在基于支持向量机分类器的图像算法中引入最优标号和次优标号(Best vs second-best,BvSB)的反馈准则,提出了基于HS和BvSB(HS+BvSB)的多类图像分类方法。分别在两组标准测试数据集上进行分类实验,比较HS+BvSB方法与随机选择样本+BvSB方法的学习性能,结果表明,随着初始选择样本数目的增多,提出的Hs+BvSB方法具有更优的性能。     

支持向量机在机载设备故障诊断及预测中的应用研究

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,采用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,较好地解决了小样本学习问题;采用核函数思想,使非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度;具有良好的泛化能力。针对机载设备故障诊断及预测等工程实际应用中遇到的典型故障样本缺乏、先验知识不足等采用神经网络等其它方法无法解决的问题,提出利用支持向量机应用在机载设备故障诊断及预报中。     

多环芳烃及其衍生物致癌性的支持向量机预测模型

分别用支持向量分类法、Fisher法判别、K最近邻法和反向传播人工神经网络，对353种多环芳烃及其衍生物致癌性构建二分类模型，并采用留一法交叉校验作比较，所构建的支持向量机模型的误报样本数及预报准确率均高于其它3种方法．实验结果表明，支持向量机算法具有较强的稳健性和良好的泛化能力，能够用于多环芳烃及其衍生物致癌性的二分类和预测．     

径向基概率神经网络的结构优化算法研究

径向基概率神经网络（RBPNN）是在径向基函数神经网络（RBFNN）和概率神经网络（PNN）的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络（FNN）模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。本文深入研究了径向基概率神经网络的结构优化算法,在遗传结构优化方法的基础上,提出一种新的两步学习算法,基于遗传算法的梯度学习算法。该算法一方面优化了网络结构,使网络结构尽可能的精简,另一方面有效地提高了网络的推广能力。     

基于支持向量机的掌纹识别研究

统计学习理论(SLT)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质．基于该理论,Vapnik等人提出了支持向量机(SVM)这一通用学习方法．SVM在最近几年取得了很好的发展,并在模式识别领域表现出优良的性能．本文尝试利用SVM进行掌纹识别．在对一副训练图像进行预处理之后,对其进行傅立叶变换以得到相应特征向量,然后用支持向量机对特征向量进行训练,最后用训练好的支持向量机进行掌纹识别．文中对1Vr方法和1V1方法的实验结果进行了对比和分析．实验结果显示,支持向量机在掌纹识别过程中表现出较好的性能,并且得到了较高的识别率．