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。     

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。     

基于模糊支持向量机的文本分类

为了有效地利用信息技术发展而产生的海量信息,信息检索与数据挖掘得到了快速的发展,通过对传统支持向量机的特点分析,针对其在文本分类中的局限性,采用了一种基于二叉树的模糊支持向量机的多分类算法,通过实验证明该算法有更好的抗干扰能力和更好的分类效果。     

基于加权近似支持向量机的文本分类

随着因特网的迅速增长,能够分类大规模文档的高效文本分类算法变得非常重要.该文提出一种基于加权近似支持向量机模型的文本分类算法,加权近似支持向量机对近似支持向量机作了改进,通过为每个训练误差增加一个权值和使用在原空间直接求解的算法,克服了近似支持向量机模型不适合不平衡数据分类和高维数据分类的缺点.试验结果表明,与标准支持向量机算法相比,该算法的分类质量与训练速度都有提高,是一种适合文本分类的高效算法.     

支持向量机在文本分类中的应用的概述

支持向量机SVM（Support Vector Machine）是在统计学理论基础上发展起来的一种新机器学习方法。统计学习理论的实现,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。SVM具有理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优点。由于其良好的性能,现已经成功的应用在数据挖掘,模式识别,文本分类,航拍图像识别等各领域。本文简单地介绍了SVM的算法及在文本分类中的应用。     

交互支持向量机学习算法及其应用

交互支持向量机学习算法能解决一些监督学习问题中学习样本较少的问题,它以支持向量机（ Ｓ Ｖ Ｍ ）方法为基础,将设计分类器变成一个交互的过程,即： 根据对已知样本进行的 Ｓ Ｖ Ｍ 分类器设计,主动采样选择“有用”的新样本,并进行下一步 Ｓ Ｖ Ｍ 分类器的设计。与普通 Ｓ Ｖ Ｍ 法相比,该方法所需的样本量大大降低,而且可能达到更好的推广能力。文本信息过滤问题的实例说明了该算法的有效性。     

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。     

基于支持向量机的文本分类方法研究

文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.其中基于支持向量机的文本分类方法的研究是信息检索领域的一个重要分支.本文首先讨论了该领域的研究状况,接着阐述并分析了在该领域中的主要研究方法以及实例, 最后对该领域研究中存在的问题和方向进行了分析.     

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.     

基于粗糙集与支持向量机的Web文本分类

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.     

用于分类的支持向量机

支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的支持向量机以其独有的优点吸引着广大研究者,该文着重于用于分类的支持向量机,对其基本原理与主要的训练算法进行介绍,并对其用途作了一定的探索．     

基于壳向量的支持向量机渐进式增量学习算法

从降低时间和空间复杂度的角度出发,针对支持向量机的增量学习问题展开了研究,描述并比较了目前研究与应用较多的几种支持向量机增量学习算法,提出了一种基于壳向量的支持向量机渐进式增量学习算法,仿真实验结果表明:该算法在保证良好的分类精度的前提下,提高了学习效率.     

基于支持向量机的栗属树种分类研究

形状特征是物体识别的重要依据。同时,分类算法的选择也将对识别的性能造成很大影响。围绕上述两个问题,以栗属树种的果实图像为例,在准确分割出目标图像的基础上,分别应用不变矩和边界矩提取其形状特征值,并使用支持向量机算法对栗属树种果实图像进行分类。实验结果表明：基于支持向量机的栗属树种果实图像分类识别准确率可达到87．5％,识别的结果较为理想。     

一种基于支持向量机的直推式学习算法

直推式支持向量机(Transductive Support Vector Machine,TSVM)是标准的支持向量机算法在半监督学习问题上的一种扩展,但已有的TSVM算法存在训练速度慢、回溯式学习多、学习性能不稳定等缺点,针对这些问题提出一种改进的直推式支持向量机算法———ITSVM,该算法较准确地确定了待训练的未标识样本中的正负样本数问题,有效解决了传统TSVM中过多的回溯式学习问题,同时该算法也无需利用过多的未标识训练样本,从而减轻了计算强度.实验表明,ITSVM相比TSVM在分类正确率、分类速度以及使用的样本规模上,都表现出了一定的优越性.     

支持向量机下机器学习模型的分析

首先概述了支持向量机的发展与应用,指出其在机器学习领域有较大的发展前景.分析了支持向量机的基本算法,进而阐述了基于支持向量机的机器学习模型构造思路.给出了其应用于机器学习模型的核函数和训练算法,最后给出了学习模型的具体分类效果.     

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。     

支持向量机及其在自然语言处理中的应用

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,因其独特的优势和出色的学习性能,显现出广泛的应用前景和重要的研究价值.较为系统地介绍了统计学习理论和支持向量机的概貌,以及目前支持向量机方法研究的现状,并重点介绍了支持向量机在以汉语专有名词自动识别为例的自然语言处理领域的应用.     

统计学习理论和支持向量机

介绍了统计学习理论和支持向量机的概貌，以及目前支持向量机方法研究的现状．