基于支持向量机的助学贷款信用风险预警研究

针对助学贷款额度小、管理过程繁琐、违约率高的问题,提出了用基于支持向量机的助学贷款信用风险预警系统来有效降低关注范围、提高贷后管理效率的方法.在分析助学贷款违约影响因素和相关预警模型特点的基础上,建立了支持向量机预警模型;通过实际数据测试,模型在违约和守约分类预测方面有较高的准确率,为银行调整贷后管理策略提供了依据.     

基于支持向量机的客户流失预测模型

客户流失预测是不确定的、非线性的复杂系统,传统方法往往难以准确描述这种非线形特性,而支持向量机能够解决线性及非线性分类问题并且具有全局收敛性和良好的推广能力.因此,本文采用支持向量机的智能化新技术建立客户流失预测系统模型.实证表明该模型具有良好的预测能力和较强的实用性.     

支持向量机在银行客户信用评估中的应用

贷款业务是银行极为重要的资产业务,构建一个适用的客户信用评估模型十分重要。由于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,并引入小样本学习的通用学习算法——支持向量机（Support Vector Machines,简称SVM）,建立银行客户信用评估模型。由于在统计学习理论中的结构风险最小化的SVM算法,克服了传统信用评估模型中的过拟合和局部最优的缺点。同时,通过在模型中采用核函数,有效地解决了线性不可分问题。因此,使得基于这种技术的评估模型具有较强的实用性。通过与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。     

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。     

基于最小二乘支持向量机的复杂金融时间序列预测

为了解决神经网络算法预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢,内存开销大等问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的复杂金融数据时间序列预测方法.该方法将传统的支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和的损失函数作为训练集的经验函数,这样把二次规划问题转化为求解线性方程组问题,提高求解问题的速度和收敛精度.实验中以证券指数为实验数据,对大批量金融数据进行了时间序列预测,相比于神经网络预测方法,该方法在大批量金融数据时间序列预测的训练时间、训练次数和预测误差上都有了明显提高,对复杂金融时间序列具有较好的预测效果.     

基于层次型支持向量机的人脸检测

复杂背景中的人脸检测可广泛应用于人脸识别、人机交互等方面。但目前大部分人脸检测方法中存在分类器训练困难和检测计算量大等问题。提出了一种基于层次型支持向量机的正面直立人脸检测方法,在这两方面作了改进。这种结构的分类器由一个线性支持向量机组合和一个非线性支持向量机组成,由前者在保证检测率的情况下快速排除掉图像中绝大部分非人脸区域,后者对人脸候选区域进行进一步确认。在卡内基梅隆CMU等数据库上的实验证明了这种方法不仅具有较高的检测率和较低的误检率,而且具有较小的计算量。     

基于支持向量机回归的曲线拟合

在科学实验研究中,经常需要实验的观测数据,来寻求两个物理量之间近似的解析函数关系和曲线方程,这就是人们常说的数据拟合或曲线拟合,而且经常要从这些已知数据中总结规律,用以预报未知。本文引入支持向量机作为背景进行曲线拟合。此法能满足在小样本情况研究统计学习规律的理论,通过引入结构风险最小化准则来控制学习机器的容量,从而刻画了过度拟合与泛化能力之间的关系。     

基于边界支持向量的自适应增量支持向量机

该文提出一种基于边界支持向量的自适应增量支持向量机,对每轮训练的样本集提取其边界支持向量,从而减少训练向量数目,提高训练效率.通过自适应调整参数,可以更好地适应新增样本.采用UCI(University of California Irvine)机器学习数据库和Statlog数据库对本文方法进行验证,实验结果表明本文方法的训练时间优于标准支持向量机和一般增量支持向量机.其分类精度也明显优于一般增量支持向量机,在训练数据较少时,其分类精度与标准支持向量机相差不大,但随着训练数据的增加,分类精度逐渐超越标准支持向量机.该文的方法更适合大规模数据集的增量学习.     

多类支持向量机算法的研究

支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论的基础上的一种小样本机器学习方法,它是针对二分类问题而提出的,如何将二分类问题有效地推广至多分类问题是支持向量机研究的重要内容之一.介绍了现有提出的一些支持向量机多分类的方法,并比较其优缺点,在模糊支持向量机的基础上提出具有去噪声的模糊支持向量机的多分类的方法.     

支持向量机训练及分类算法研究

支持向量机(SVM)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等领域。针对一些主要的SVM训练算法,比较它们的特点,阐述其中最有代表性的序列最小优化(SMO)算法及其多种改进算法,还讨论一些典型的支持向量机多分类算法及支持向量机多标注算法。最后,指出亟待解决的一些问题。     

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．     

支持向量机的研究

支持向量机可以引入特征变换将原空间的非线性问题转化为新空间的线性问题。本文在论述支持向量机模型创建的基础上,着重对核函数的选取及参数的确定进行了研究,通过实验数据表明,文中创建的组合核函数,在人体下肢动作模式识别中,有较高的识别率。     

基于遗传算法的最小平方支持向量机

支持向量机和最小平方支持向量机的分类中,采用人工方法选取特征子集和参数,需要付出较高的时间代价.为此,本文提出基于遗传算法的最小平方支持向量机,借助于遗传算法的全局随机搜索能力,自动确定特征子集、参数,为特征子集、参数的优化选择提供了一条有效途径.     

直觉模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机难以区分具有相同隶属度的稀疏样本点和稠密样本点,进而可能降低分类精度.为了解决此类问题,利用直觉模糊集和模糊支持向量机,构建了直觉模糊支持向量机.仿真实验结果表明:与传统的支持向量机和模糊支持向量机相比,直觉模糊支持向量机的分类结果更精确.     

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.     

基于支持向量机的教学质量评价研究

支持向量机是一种新的机器学习算法,由于出色的学习性能,以及在小样本识别等许多方面有其独特的优势,现已应用在许多领域．目前,高校对教学质量越发重视,如何客观、准确、方便地评价教学质量是一个值得研究的课题．结合目前教学质最评价研究现状,提出了一个基于SVM的评价模型,经检验该模型能够获得较为理想的评价结果．     

基于支持向量机的空气降尘预测

支持向量机(Support VectorMachine,SVM)是近年来受到广泛关注的一种学习机器.将支持向量机引入环境时序预测中,有效地求解了空气中降尘的预测问题.实验结果表明,支持向量机不仅具有较强的理论背景,而且具有更强的预测预报能力.     

基于RSBRA离散化方法的支持向量机集成

提出一种新的基于离散化方法的支持向量机集成算法,该算法采用粗糙集和布尔推理离散化方法构造有差异的基分类器,进一步提高了集成学习机的分类性能.实验结果表明,所提算法具有明显优于单一支持向量机的分类性能,并能取得比传统的集成学习算法Bagging和Adaboost更高的分类正确率.     

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。     

基于支持向量机的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是各种机械设备中最常见的零部件,同时也是易损坏的零件之一.机械的许多故障都与滚动轴承有关,它的运行状态是否正常往往直接影响到整台机器的性能.因此开展对滚动轴承的故障诊断具有很现实的意义.再分析了支持向量机的基本理论后,提出了基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法,并且进行了MATLAB仿真实验,验证支持向量机的诊断效果,实验结果表明此方式适用于滚动轴承故障诊断.