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.     

基于动态核函数的模糊支持向量机

针对传统的支持向量机(SVM)对训练样本中的噪声和野值特别敏感而导致的过学习问题,文中提出了一种新的基于动态核函数的模糊支持向量机(FSVM).该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且还考虑了样本间的密切度,结合这两种思想在特征空间中构造了一种新的基于动态核函数的模糊隶属度.仿真实验表明,该方法有较好的分类精度和推广能力并且在理论上具有一般性和能够有效地减弱野值的影响.     

用于手写数字识别的增量式模糊支持向量机

根据不同训练样本对于训练过程具有不同的贡献度,构造增量函数.通过设置增量函数的阈值,构造了用于手写数字识别的增量式模糊支持向量机.选取机器学习与智能系统中心的手写数字识别问题来验证文中方法的优越性,与模糊支持向量机相比,文中方法加快了训练过程,提高了识别精度.     

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。     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法：这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理，因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性，其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性，得出在某些特殊的情况下，基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。     

基于模糊支持向量机的中文垃圾邮件过滤方法

随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件问题也日益严峻.基于邮件内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一.提出了一种基于带有模糊隶属度的模糊支持向量机对中文垃圾邮件过滤的方法,同时,为解决FSVM中隶属度函数的确定问题,使用了一种改进的基于类中心的隶属度函数设计方法.通过实验,使用FS-VM对垃圾邮件过滤能够取得较好的效果.     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

组合核支持向量机个人信用评估模型

针对支持向量机模型在分类问题中的广泛应用,提出了一种新的基于支持向量机的个人信用评估模型,通过对支持向量机直方图交叉核、热核特征核、杰卡德距离核和余弦广义距离核4种核函数的组合处理,构造了投票矩阵;通过实际数据实验,获得了良好的分类结果,同时证明了支持向量机自适应组合核加权模型在信用评分系统中具有良好的性能;因此,这种基于支持向量机的个人信用评估模型可以帮助银行或贷款人做出正确的决策。     

一种新的模糊支持向量回归方法

为克服传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计所带来的局限性问题,提出了基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法。该方法从支持向量机的回归本质出发,通过更加合理地设计隶属度函数,提高支持向量机的回归的泛化鲁棒能力。仿真结果证明,该方法具有更好的鲁棒性,提高了模糊支持向量机的泛化能力。     

基于支持向量机的模糊回归估计

支持向量机是在统计学习理论上发展起来的新一代学习方法,该方法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都获得了较好的应用.基于含有不确定性信息的问题,引入了模糊支持向量机.针对回归估计问题,利用支持向量机的基本思想提出单参数约束下的支持向量机模糊线性回归模型,并给出模型的解,实验结果表明,与其它的模糊回归估计相比该方法得到了更加满意的最优解并且缩短了运行时间.     

基于密度法的模糊支持向量机

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．     

基于支持向量机的数据建模在软测量建模中的应用

支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的基础是 Vapnik创建的统计学习理论。与传统学习方法相比 ,该理论采用了结构风险最小化准则 ,在最小化样本点误差的同时缩小模型泛化误差的上界 ,提高了模型的泛化能力。同时该理论把机器学习问题转化为一个二次规划问题 ,可以得到唯一的全局最优解。本文应用支持向量机技术进行数据建模研究 ,并用数据建模技术建立了加氢裂化装置分馏塔的航煤干点的软测量模型。     

基于支持向量机的短期负荷预测

讨论了现有的支持向量机回归参数选取方法．针对负荷预测建模，采用交叉验证的方法对参数进行选取，得到的最优参数对未来的峰荷进行预测，仿真结果表明了该方法的有效性．     

支持向量机及核函数研究

对核函数进行了初步探讨,从理论上研究了多项式核函数参数的选择问题,从实验角度对多项式核函数与径向基核函数进行了比较分析,并阐述了Sigmoid核函数的特点,可作为一般SVM分类问题选择核函数及核函数参数范围的依据.     

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.     

支持向量机学习方法的选择与应用

介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术，以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验，并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析，给出了在不同模式识别问题中不同方法的选择条件。     

基于Gabor小波和模糊支持向量机的嘴巴识别方法

提出了一种结合gabor滤波和模糊支持向量机进行嘴巴状态检测的方案.首先用gabor小波对人脸图像进行特征提取,从而得到嘴巴特征图像,然后在特征空间中,用FSVM设计嘴巴状态分类器.实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果.