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。     

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。     

主动支持向量机的研究及其在蒙文文本分类中的应用

介绍了一种用支持向量机(SVM)进行主动学习的方法,解决在某些机器学习问题中,训练样本获取代价过大带来的问题.与普通的SVM方法相比,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,在蒙文文本分类中的应用说明了该算法的有效性.     

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.     

支持向量机选择及其在股票走势预测中的应用

支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。在研究了股票数据的特点以及对股票预测的研究结果后,本文根据传统的SVM算法原理,提出一种在线选择训练样本的在线增量训练的方式完成模型更新的动态预测模型(DMDI),使得仅增加较小工作量为代价而获得更高的预测精度成为可能。应用DMDI对股市的大盘和个股的走势分别进行中短期预测,并跟神经网络的预测结果进行了比较。大量数值实验表明,DMDI模型比不进行选择的静态模型和神经网络模型对股票走势的预测更为有效,具有明显的优越性。     

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.     

相关向量机及其在铜锍吹炼中的应用研究

相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种新的在稀疏贝叶斯概率模型的基础上发展起来的基于统计学习理论的机器学习方法,它比支持向量机( Support Vector Machine,SVM)有更多优点,已成为数据挖掘的又一高效有力工具.本文研究了RVM在铜锍吹炼中的应用.用RVM对某冶炼...     

构造特征复杂性减低的支持向量机

支持向量机(SVM)较一般的机器学习方法显示出更好的泛化能力.然而,在实际的数据中经常存在着大量冗余、噪声或者不可靠的特征,这严重影响到SVM的性能.因此,有必要减低特征复杂性以获取更好的SVM结果.本文提出了一种基于遗传算法(GA)的嵌入式框架下的特征优化算法,以构造改进SVM.针对选择的UCI成人数据库的实验表明,与原始的SVM相比,提出的改进SVM方法获得了更少的支持向量数目和更好的分类精度.     

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。     

支持向量机在公交车辆运行时间预测中的应用

为实时获得道路交通状况并对车辆运行进行调度,开发一个基于支持向量机(SVM)的公交车辆到站时间预测模型,并以大连市23路公交车为例对该模型进行检验.结果表明,本文提出的SVM模型比历史平均模型(HMP)和神经网络模型(ANN)的预测精度更高.     

最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

SVM、PLS方法解析光度法多组分同时测定数据的比较研究

对分光光度同时测定润滑油中的Ca,Ba,原油中的Fe,Ni,V,润滑油中的Fe,Cu,Zn和铝合金中的Fe,Mn,Cu,Zn的光谱数据分别采用偏最小二乘（PLS）和ε-支持向量机（ε-SVM）两种方法进行解析,结果表明PLS和ε-SVM都能利用校正样建立有效的校正模型对合成样进行合理预测,但从预测结果的绝对误差和平均相对误差的比较看,ε-SVM的预测准确率要比PLS方法高,表明ε-SVM在紫外光谱数据解析方面有着比PLS更好的回归能力,适合用来处理多元校正问题．     

支持向量机训练算法概述

本文介绍了目前流行的机器学习方法——支持向量机,详细论述了目前主要的支持向量机的训练算法,分析了它们各自的优缺点。最后对支持向量机训练算法今后的研究提出一些设想。     

基于支持向量机的交通标志识别方法研究

提出一种基于支持向量机的交通标志识别算法。该算法利用交通标志的形状和颜色特征,对在环境中的交通标志图像进行交通标志定位和种类划分,然后利用Hu不变矩对各种类中的交通标志进行特征值提取。最后将特征值输入到支持向量机中,利用支持向量机良好的学习和泛化能力对交通标志进行识别。实验结果表明此方法对交通标志识别准确性很高。     

基于支持向量机的压力传感器校正模型

针对压力传感器输出特性受温度变化和电压波动影响的问题,提出了应用支持向量机对压力传感器输出特性进行非线性补偿的校正模型。校正模型利用支持向量机具有逼近任意非线性函数的特点,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映射关系的校正模型,实现压力传感器非线性补偿校正。实验结果表明,最大相对波动从22.2%降为0.64%,能有效地消除温度和电压波动的影响,在校正模型的输出端得到期望的压力传感器输出特性。     

核向量机算法研究及应用

对训练样本规模为m的标准支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,时间复杂度为O(m3),空间复杂度为O(m2)。文章研究将其转换成等价的最小包含球(Minimum Enclosing Ball,MEB)形式,使用核心集向量机(Core Vector Machine,CVM)高效获得近似最优解。CVM的优点是时间复杂度与训练样本规模m呈线性关系,空间复杂度与m无关。实验证明,CVM可以对大规模数据集进行高效的分类。     

基于最近邻法和支持向量机的个人信用评估方法

本文针对两类个人信用数据混叠较严重的数据集,提出对数据集先利用最近邻算法进行修剪,再应用SVM算法对个人信用进行评估的NN—SVM方法。仿真实验表明基于NN—SVM算法的个人信用评估方法比直接用SVM算法进行分析来的更加准确。同时,对比RBF_LS—SVM,Linear LS-SVM,Region single tree等算法的结果,发现NN—SVM算法明显优于其它算法。     

基于纠错输出编码的支持向量机在语音识别中的应用

利用纠错输出编码的矩阵编码构造出若干个无关的子支持向量机,用来改善分类模型的整体容错性能。使用了一对余、一对一、稠密型随机编码、稀疏型随机编码4种常用的纠错输出编码方法,用于训练集和测试集。实验结果显示,对于韩语非特定人小词汇量孤立词的语音识别,基于纠错输出编码的支持向量机比隐马尔科夫方法具有更高的识别率。其中,一对一编码是效果最好的。     

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.     

水资源管理决策支持系统开发与应用

水资源管理决策支持系统（ＷＲＭＤＳＳ）在实际应用中还存在不少问题，一个主要原因是开发人员与用户缺乏交流．本文根据ＷＲＭＤＳＳ的开发目标，分析了现行的开发过程，提出了新的开发方式，强调了开发过程中用户参与的重要性．