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基于目标特征的动态支持向量机研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了将待识别目标特征与SVM相结合的动态SVM。提出一种以目标特征与每个训练样本间的距离度量SVM软间隔优化问题中惩罚参数C的方法,可根据两者间距离大小赋予每个训练样本一个惩罚参数,从而更好地体现了不同训练样本对于待识别目标特征的价值。然后,根据各样本惩罚参数的大小重构动态训练样本集,训练以待识别目标特征的分类为核心任务的动态SVM,寻求以目标特征为中心的局部空间的最优分类面。并对两类水声目标的识别情况进行了比较,实验表明效果好于SVM和k-近邻分类器。 相似文献
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基于支持向量机的个人信用评估模型及最优参数选择研究 总被引:15,自引:2,他引:15
运用基于支持向量机理论试图建立一个新的个人信用评估预测方法,以期取得更好的预测分类能力.为了达到这个目标及保证可靠性,研究中使用网格5-折交叉确认来寻找不同核函数的最优参数.为了进一步评价SVM分类准确性,我们在本文最后对SVM方法与线性判别分析,Logistic回归分析,最近邻,分类回归树及神经网络进行了比较,结果表明,SVM有很好的预测效果. 相似文献
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在分析传统统计模式识别分类方法分类精度不高的现状的基础上,以OMIS—I影像为例,采用基于支持向量机的方法对延河流域枣园地区植被信息进行提取,取得了很好的实验结果。与传统的最大似然分类提取方法相比,基于支持向量机的方法提取精度达90.50%,Kappa系数也超过了0.87,比单纯的最大似然分类方法提取精度高得多,而且该方法具有很强的操作性和实用性。图6,表2,参6。 相似文献
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在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路. 相似文献
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分析了点云建模的特点,将基于统计学习理论的支持向量机引入该领域。首先提取点云数据中的强特征,采用支持向量回归机构建轮廓;然后在轮廓形成的不同区域分别提取弱特征,用回归的方式逐步重构区域纹理,从而得到整个物体的表面表达。理论分析和实验结果表明该方法的精度和处理速度优于人工神经网络,具有一定的实用性,为点云建模研究提供了一种新的思路。 相似文献
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基于PCA和SVM的控制图失控模式智能识别方法 总被引:4,自引:1,他引:4
控制图是在线质量控制的重要工具,而利用控制图进行异常过程模式识别却是个困难问题。该文在分析现有控制图识别技术在实际应用中存在缺陷的基础上,提出了一种基于主元分析(PCA)和支持向量机(SVM)的控制图失控模式识别方法。首先,将控制图作为信息图用于趋势模式数据集提取;然后,通过对数据集的高维特征进行线性组合并向低维空间投影的方法,降低了分类器的输入维数,提高了各维特征的敏感性;最后,为了克服神经网络方法速度慢和泛化能力弱的缺陷,利用SVM小样本学习能力,有针对性地设计SVM多分类器进行模式识别。用一个含有6种趋势的20维特征仿真数据集对该方法进行检验,通过主元分析后,数据集的特征被降到了3维并保留了88%的分类信息。进一步的识别结果表明,该方法相对现有的BP、SLFM识别方法达到更高的识别率和识别速度,适合质量控制图在线实时识别。 相似文献
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基于支持向量机的武器系统费用预测分析 总被引:10,自引:0,他引:10
采用了一种基于支持向量机的武器系统费用预测方法,计算结果表明,这种方法有效解决了神经网络方法出现的过拟合、网络结构难以确定等问题,与传统的方法相比较,有更好的泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径. 相似文献
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一种基于支持向量机的模糊分类器 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于支持向量机学习的模糊分类器(FCBSVM).介绍了FCBSVM的基本思想及其结构,分析了隶属函数参数和惩罚参数C对分类规则的产生以及分类性能的影响,并提出了参数确定方法.构建这种分类器时,先选用适当的隶属函数,构造核函数.然后,以训练模式作为中心,进行模糊划分,对每个模糊划分建立一条模糊IF-THEN分类规则.最后,利用支持向量机学习方法,求出支持向量和规则的参数.这种分类器将支持向量机和模糊集合理论的优点结合起来,实现了模糊划分和模糊分类规则的自动产生.用双螺旋线数据和典型的数据集对分类器的性能进行了实验评测,验证了分类器的有效性. 相似文献
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基于支持向量机的银行客户信用评估系统研究 总被引:18,自引:1,他引:17
客户信用评估对于银行的经营管理有着重要的意义。基于支持向量机(Support vector machine)的智能化新技术建立银行客户信用评估系统,由于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此使得基于这种技术的评估系统具有较强的实用性。我们的实证分析表明了这一点。 相似文献