最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

基于梯度信息的最小二乘支持向量回归机

为了解决传统最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)对训练样本量要求过高的问题,提出了基于梯度信息的支持向量回归机(GE-LS-SVR)模型.通过修改目标函数及约束条件,将梯度信息引入模型的构建中,重新构造了决策函数.采用了三个基准函数对模型进行了验证,并用三个常用度量准则对实验结果进行了比较.结果表明提出的模型能在较少样本的情况下达到较为理想的回归精度.     

基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测研究

提出一种基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测方法.采用径向基核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的预测模型.预测结果表明,利用最小二乘支持向量机进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于GDP的预测.     

基于偏最小二乘支持向量机模型的个人信用评估研究

为了准确评价客户潜在信用风险,提出了偏最小二乘支持向量机组合评价模型.首先使用偏最小二乘能降低变量间的相关性,支持向量机可用于建立评估模型,然后采用相对误差频率分布作为新的指标评价模型,最后,与常见的评分模型在信用卡数据集上进行了对比.结果表明,PLS-SVM评价模型在有效性、稳定性以及准确性方面均有更好的表现.     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

基于最小二乘支持向量机的教学质量评价模型

教学质量评价是教育教学中重要的工作,评价工作的核心是建立评价模型。本文利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,建立了教学质量评价模型,并与BP神经网络建模比较,分析表明模型在泛化能力、收敛速度和最优性均优于神经网络模型。将模型用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

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.     

基于最小二乘支持向量机的膨胀土判别与分类

膨胀土在我国分布广泛,对工程影响巨大,如何对其进行判别一直是岩土工程中一项重要的工作.现有的膨胀土判别与分类方法,大多仅以简单的双变量分析为依据.所选取的判别指标大多具有相同信息.针对于此,提出两种方法对膨胀土进行分类,第一种是从胀缩机理出发,采用逐步回归分析选取能够表征膨胀土的6项独立指标,再利用最小二乘支持向量机进行分类;第二种是对全部指标进行分类.结果表明最小二乘支持向量机在两种情况下都能对膨胀土进行准确的分类,也证明了最小二乘支持向量机功能的强大性.     

偏最小二乘回归在大气污染预报建模中的应用

本文利用西安市城区2005年1月至2007年12月逐日SO2大气环境质量浓度和同期地面气象要素资料,从空气污染扩散方程出发,经过简化推导,利用偏最小二乘回归方法进行了西安市SO2空气污染预报的动力学统计模型的研究。     

基于最小二乘支持向量机的BLT方程孔缝散射模型

孔缝电磁散射效应分析是开展复杂电子系统电磁防护研究的重要组成部分. 基于微波二端口网络分析理论和电磁拓扑理论,构建了孔缝散射数学模型和广义散射矩阵,并提出了一种新的孔缝散射矩阵进化求解算法. 对单矩形孔腔体HFSS数据进行了仿真分析,结果表明:散射矩阵对反射效应和透射效应的预测绝对误差均值为±1.2 mVm和±3.3 mV/m,相对误差均值为±0.17%和±8.29%;当预测精度为90%时,对反射效应和透射效应的最大预测绝对误差为±2.9 mV/m和±0.763 5 mV/m,最大预测相对误差为±0.39%和±0.93%,实现了孔缝散射效应的准确预测,验证了模型可靠性和实用性.      

基于最小二乘支持向量机的铁路客运量预测研究

基于2002年1月—2008年6月铁路客运量数据,建立了铁路客运量的最小二乘支持向量机预测模型.实验表明,最小二乘支持向量机适合铁路客运量预测,且具有较高的精度.     

直觉模糊最小二乘支持向量机

将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响.     

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.     

基于最小二乘法的无监督支持向量机

将最小二乘支持向量机的思想引入无监督学习,提出一个最小二乘无监督支持向量机.首先假设超平面过样本中心点,再给出线性可分的条件构造目标函数和约束条件,从而得到一个线性规划问题去求解聚类问题.     

基于最小二乘支持向量机的脑电信号分类

研究了基于运动想象脑电信号对大脑的想象运动状态进行分类识别的问题.根据事件相关同步和事件相关去同步现象识别出被试的想象运动状态,通过频带能量特征提取方法获得了想象左右手运动时的脑电信号特征,使用最小二乘支持向量机对提取到的频带能量特征进行分类.结果表明,使用最小二乘支持向量机可以对运动想象脑电信号的频带能量特征进行有效分类,分类正确率达到92%,其分类效果与使用标准支持向量机相当,但在计算速度上更有优势.     

采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用

提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:与未考虑函数型数据相依特征的最小二乘估计方法相比,提出的考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机估计方法能更稳健地估计向量系数,有效提高样本外的预测精度;将部分相依函数型线性模型应用到上证指数开盘价的预测中,得到较好的预测效果.     

基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。     

模拟电路故障诊断的最小二乘支持向量机方法研究

介绍模拟电路故障诊断的现状及特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断新方法.该方法可以对模拟电路有效地进行故障诊断,有较高的诊断效率.