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基于小波分析与支持向量核函数理论构造了一个小波支持向量机(WSVM),用以预测金融时间序列的波动率.与采用高斯核的标准支持向量机相比,由于小波核结合了小波分析的多分辨特性,因此可以更好地逼近任意非线性函数.仿真实验表明,小波支持向量机在股指收益波动率预测中具有较好性能. 相似文献
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对机器学习、支持向量机的研究现状进行了综述,阐述了机器学习和支持向量机的基本概念以及支持向量机的训练算法. 相似文献
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蛋白质相互作用位点的识别对于突变设计和预测蛋白质相互作用的网络是非常重要的。基于支持向量机学习方法,该文提出一种用于预测蛋白质相互作用位点的有效数据属性抽取方法,该方法利用蛋白质的序列信息、蛋白质残基的可及表面积和进化率来构造向量,通过十倍交叉验证来对数据进行训练和预测。实际计算的结果显示,该方法的准确率为72.19%,比只利用序列信息和进化率信息的方法提高了5.71%。 相似文献
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<正>随着绿色能源发电在全世界的飞速发展,风能发电比传统能源发电更加清洁环保,并且取之不尽、用之不竭,目前是世界首选的可再生能源发电模式之一。风力发电功率主要取决于风电场的风速,所以,风速预测的准确程度是风速-风电功率预测的主要影响因素。准确的短期风速预测对电网的安全稳定性及降低运行成本都具有十分重要的意义。本文,笔者利用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数优化,选取最优的正规化参数和参数δ,避免参数选取的盲目性和不精确性。通过实际的算例验证,有效地提高了预测结果的可信度和精确度。 相似文献
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夹层描述与预测为高含水油田剩余油研究的重要技术手段之一。经过数十年的开发,中国东部老油田基本已全面进入高含水、高采出阶段,但实践表明由于夹层分割的作用,仍存在可观的剩余油相对富集区。支持向量机是建立在统计学理论基础上的一种小样本统计学习理论,能够处理模式识别(分类问题、判别分析)及回归问题等诸多问题。以喇嘛甸油田南中西二区SⅢ4-7小层为研究对象,在夹层成因的基础上,结合测井资料对夹层类型进行识别,选取识别参数及识别标准建立样本集,从而建立支持向量机评价模型。利用评价模型对SⅢ4-7小层的夹层进行定量识别研究,并与实际结果对比,最后对模型进一步优化。 相似文献
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对基于支持向量机的数字水印算法做了概要性的介绍,由于支持向量机可以通过有限的训练集样本得到小的误差,从而提高学习的泛化能力,因此支持向量机在版权保护领域有很好的应用效果.对基于支持向量机的数字水印技术的相关概念和现有算法进行了描述与分析,另外,对基于支持向量机的数字水印技术的未来发展方向和前景进行了预测. 相似文献
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针对多类分类问题中样本数量分布不均衡和测试速度较慢两种情况,本文提出了两个基于闭球的二叉树多类支持向量机算法:MEB-MCSVM-1和MEB—MCSVM-2.算法利用最小闭球来协调样本数量间的不均衡性,利用球心进行最远距离聚类或最近-最远距离聚类,构建二叉树结构,使二又树的每个节点代表】个二类支持向量机.为了检验所提算法的有效性,本文从需要训练的SVM个数、训练时间和测试时间三个方面对五种算法1-v-1,1-v-r,MEB-MCS—VM-0,MEB-MCSVM-1和MEB—MCSVM-2进行了比较分析,结果表明本文所提方法对解决多类分类问题中样本数目不均匀和测试速度较慢这两种情况有明显的优势,实用性更强. 相似文献
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本文对于基于支持向量机的分布数据挖掘模型的建立分析,是在对于DSVM中特征多叉树概念含义理解的情况下,通过进行基于移动Agent访问分布数据集原理进行特征多叉树构建的方法分析,并对于特征多叉树能够进行分布环境各数据集属性的总体特征反映的特征分析下,最终实现利用这种结构与支持向量机的特点,进行基于支持向量机的分布数据挖掘模型DS-VM的提出与建立。 相似文献
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针对传统基线模型控制图在高维过程监控中不适用的问题,实时对比(RTC)方法将过程监控问题转化为实时分类问题。将集成支持向量机作为分类器运用到RTC方法中,通过设置不同参数水平的支持向量机实现个体分类器的差异性,达到对不同程度过程偏移都有更好的监控效果的目的。对于多元正态分布和非正态分布2种情况分别进行仿真实验,结果表明集成支持向量机能够更快速识别不同程度的过程偏移,实现对高维过程的实时监控。 相似文献
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依据模式识别中核函数的相关理论,具体地构造了一种基于幂级数构造的超核函数,并将该超核应用于支持向量机中.实验结果证明了基于幂级数构造的超核支持向量机的优越性能. 相似文献
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依据模式识别中核函数的相关理论,具体地构造了一种基于幂级数构造的超核函数,并将该超核应用于支持向量机中.实验结果证明了基于幂级数构造的超核支持向量机的优越性能. 相似文献
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目标判别跟踪方法一般以单一跟踪结果(正样本)和部分负样本训练分类器,并只用单一的特征描述目标,因此在目标发生遮挡、光照变化、形变等情况下很容易导致跟踪的失败. 为了克服单一正样本和单一特征训练的分类器导致跟踪不稳定的问题,提出一种基于支持向量机的多特征描述、多个正负样本进行分类器训练的目标跟踪方法,用训练分类器对所有候选粒子的不同特征进行判别和选择,并将具有最大置信概率的粒子确定为跟踪结果. 在跟踪过程中,利用子空间学习的方法实现正样本的更新,并以更新后的正负样本训练分类器. 实验结果表明,该方法在目标存在遮挡、光照变化、形变等情况下均可以取得较好的跟踪效果. 相似文献
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<正>柴油机故障具有诊断对象多、特点不一和关系复杂的特点。而支持向量机具有良好的泛化能力,适用于小样本问题,同样适用于柴油机故障诊断。同时,信息融合方法可以通过多方面的信息总结出更加完整的特征数据,反映观测对象。在支持向量机的基础上结合信息融合方法,集合两者优点,可以更好地解决分类问题,对 相似文献
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Web文本分类是Web数据挖掘的一个重要研究方向,它是在通过经验数据训练得到的分类体系下,根据网页的文本内容自动判别网页类别的过程,本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的Web文本分类模型,利用粗糙集的属性约简方法,减少支持向量机训练数据的维数,提高Web文本分类的性能与效率. 相似文献
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《哈尔滨师范大学自然科学学报》2017,(4)
聚类分析是对多个样本(或指标)进行分类的一种多元统计分析方法,支持向量机是借助最优化方法来解决机器学习问题的新工具.讨论采用了聚类分析和支持向量机方法建立模型,对高校教师进行绩效评价,效果较好. 相似文献