基于支持向量机的增量学习算法

通过对支持向量机KKT条件和样本间关系的研究,分析了新增样本加入训练集后支持向量的变化情况,提出一种改进的Upper Limiton Increment增量学习算法.该算法按照KKT条件将对应的样本分为3类:位于分类器间隔外,记为RIG;位于分类间隔上,记为MAR;位于分类间隔内,记为ERR.并在每次训练后保存ERR集,将其与下一个增量样本合并进行下一次训练.实验证明了该算法的可行性和有效性.     

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.     

基于结构化支持向量机的中文句法分析

通过构造结构化函数ψ(x,y),提出一种基于结构化支持向量机(SVM-Struct)的中文句法分析方法.实验结果表明,与经典的概率上下文无关文法(PCFG)相比,文章提出的方法在中文句法分析方面是十分有效的.     

基于支持向量机的缺陷识别方法

针对缺陷检测存在的检测手段落后、工序繁琐、准确率低、不易在线实施、受人为因素影响，以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷识别存在的过学习、推广性差等问题，从数据挖掘的角度，提出了直接从形成缺陷的影响因素着手，先消除工艺参数的冗余和噪声，再运用支持向量机分类算法，进行自动缺陷识别的新方法。通过具体的试验表明：该方法具有成本低廉、准确率高、推广性强、容易在线实施等技术优势。     

基于支持向量机的肿瘤基因数据挖掘

针对两种类别的肿瘤分类问题,首先运用信噪比方法筛选出表达水平发生显著性变化的特征基因,然后采用支持向量机作为分类器进行肿瘤分类,通过对两种类别的白血病DNA微阵列数据进行计算,达到了97.1%的分类准确度.     

浅谈时态数据挖掘及挖掘工具——支持向量机

本研究介绍数据挖掘相关概念。主要阐述时态数据的研究有关技术及现状。探讨时态数据的预测和周期发现,并简介新一代时态数据预测工具支持向量机。也就是根据预定义的目标,对大量的数据进行探索和分析,揭示其中隐含的规律,并进一步将其模型化的先进有效的技术过程。     

支持向量机在水资源研究中的应用

支持向量机在水资源中的应用较少,主要用于水资源时间序列预测。在介绍支持向量机回归原理的基础上,着重介绍支持向量机在水资源研究中的应用,并提出了应用中存在的一些问题。     

基于支持向量机的人脸识别算法

特征提取是人脸识别问题中的一个普遍问题,主要是指通过变换将图像空间中的人脸转化到人脸特征空间中,其目的是用最少的数据量表示原始图像的最多的信息.其中Fisher脸法是常用的特征提取方法,本文采用Fisher脸法和支持向量机的方法,构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中,并实施识别的实验系统.分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果.     

基于支持向量机的红虫识别研究

传统的红虫检测一般基于手工方式,效率低下,针对这种情况提出了一种基于支持向量机的红虫识别方法.基于小波分解提取能量特征结合核函数对红虫进行识别,试验结果表明识别率达到了86%.取得良好的效果.     

基于支持向量机的学位预警方法研究

针对现有高校毕业生学位预测研究多是集中于构建成绩预测模型,忽略了学位预警工作的重要性,为此,提出基于支持向量机的学位预警模型。通过应用某高校2018级广播电视编导、汉语言文学、化学、会计学和数学与应用数学5个专业实际数据对其进行了大量实验验证。结果表明,构建的预警模型具有良好的准确度和实用性,可以成为提升教学质量的重要组成部分,为教师改进教学方案,学生改变学习方法提供参考。     

基于支持向量机的异常检测

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．     

支持向量机简化算法中支持向量与违背对的几何意义

阐述了支持向量机的一般简化训练算法,对支持向量机一般简化训练算法中起实质作用的支持向量和对应乘子之间的关系进行了理论分析,借助图形,直观地分析了支持向量相对于决策面的几何关系。通过对简化算法终止条件的分析,进一步分析和探讨了违背KKT条件的对的几何含义。     

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。     

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.     

基于人为误差的支持向量机——AE-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。     

基于动态神经网络支持向量机的FPGA实现

研究了一种基于动态神经网络支持向量机(SVM)的FPGA硬件实现方法.提出了基于动态神经网络的最小二乘支持向量机(LS-SVM)神经网络结构,完成了VHDL语言描述的基于动态神经网络的LS-SVM结构设计,并在XILINX SPANT3E系列FPGA中完成了LS-SVM的分类与回归实验.结果表明,该硬件实现方法很好地完成了SVM的分类与回归功能,与现有的软件仿真和模拟器件实现相比,该方法具有更快的收敛速度和更高的灵活性.     

基于Gabor特征与支持向量机的字符识别系统研究

利用计算机进行字符自动识别与录入的技术对机器翻译、数据挖掘、人工智能等都有着重要的理论意义和实用价值,基于数字图像处理技术的字符识别是其中的一个重要发展方向。文章重点研究了字符特征提取和匹配识别这两个影响字符识别效果的因素,根据中文字符笔画的方向特点,选择了对图像方向特征敏感的Gabor变换作为特征提取方式,在获取字符的特征向量后,先利用最小距离分类器进行预分类,再利用最小距离分类中产生的候选样本集训练SVM分类器,识别时只需利用候选集分类器依次判决,降低了训练和识别工作量,同时提高了识别效率。实验表明,系统对网站导航字符平均识别率达94%以上,具有一定的理论意义和实用价值。     

支持向量机技术及其应用．

本文对支持向量机的原理和应用进行了论述。对支持向量机技术在文本识别、数字识别、人脸检测、人脸识别、人脸认证、特征提取方面的应用进行了讨论,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。     

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。