基于支持向量机的数字水印算法综述

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．     

采用对数预处理的SVM频谱感知方法

为提高频谱感知灵敏度和准确率,减少训练时间,提出一种采用对数函数预处理的支持向量机频谱感知方法.通过实验平台采集出样本集,在保证频谱感知性能前提下,选取一个尺寸最小且具有适用性的训练样本集,利用对数函数对样本集进行预处理,增大主用户信号存在与不存在时样本的平均值之差.实验表明,经对数函数预处理的样本集送入支持向量机进行训练和测试,其频谱感知性能在低信噪比下有明显提高,检测率达到90%以上.     

基于支持向量机的机器学习的研究

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.     

基于最优样本子集的在线模糊LSSVM混沌时间序列预测

提出一种基于最优样本子集的在线模糊最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM) 混沌时间序列预测方法. 算法选择与预测样本时间上以及欧氏距离最近的样本点构成最优样本子集,并采用" 不敏感函数对其进行模糊化处理,通过模糊LSSVM 训练获得预测模型. 随着时间窗口的滑动,最优样本子
集和预测模型实时更新,模型更新采用分块矩阵方法降低运算复杂度. 实验中对时变Ikeda 序列进行预测,表明所提出的方法与离线和在线LSSVM 相比,训练速度更快,预测精度更高.     

一种改进支持向量机的无线定位方法

针对利用支持向量机无线定位过程中参数对定位准确度有较大影响的问题,提出一种模拟退火改进的支持向量机(simulated annealing-support vector machine,SA-SVM)参数的定位方法.根据蜂窝通信系统模型仿真数据训练支持向量机,利用模拟退火算法迭代寻找SVM最优参数,然后用得到的最优参数进行支持向量机定位.仿真结果表明,相对于原来的SVM定位,SA-SVM有效提高了定位精度,具有很好的应用价值.     

基于小波支持向量机的金融预测

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.     

基于支持向量机的浊积扇沉积微相自动识别

在油田勘探开发中,利用测井资料迅速准确的划分沉积微相至关重要。商河油田三区沙三上亚段内发育浊流沉积,由于浊积微相在划分上具有复杂性,因而易受到工作者主观性及工作繁琐性的影响。为了最大限度地利用测井资料、提高沉积微相划分工作效率,可利用支持向量机对商三区沙三上浊积环境的沉积微相进行定量精细自动识别,为后期油田精细开发打下地质基础。研究中优选测井曲线,对其进行预处理并提取特征参数,用作支持向量机的输入集,以沉积微相解释结论作为输出;选取区内取芯井段齐全且具有微相划分结果的3口取芯井、总计1 209组数据对支持向量机进行训练,将其中908组数据作为训练集、301组数据作为测试集。研究结果表明:应用该方法的训练结果和测试结果准确率分别达到了97.7%、88.9%,表明支持向量机方法在商三区沙三上亚段浊积扇沉积微相识别上有较好的应用效果。     

一种可能性测度的模糊支持向量机

支持向量机能够成功的解决分类和回归问题,但是训练数据都是精确的。如果支持向量机的训练集中含有模糊信息,即训练集中的输入训练样本点为模糊数,那么支持向量机将无能为力。基于此,在可能性测度理论和模糊机会约束规划的基础上,建立了模糊v-支持向量机模型,并将该方法应用于某病的诊断中,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于模糊支持向量机的多标签分类方法改进

One-against-all支持向量机的多标签分类存在将样本分类到训练集无法获取标签的"未定义"区域和没有明确决策函数的标签模糊区域的问题。对此提出一种基于模糊支持向量机的多标签分类改进方法(FSVMi)。该方法通过将多条决策边界合并,并为每个标签类分配相应的隶属函数。实验结果表明,相比于现有方法,该方法更具有优越性。     

基于级连式支持向量机的文本自动分类算法

为了解决文本自动分类问题,从解决支持向量机模式支持限制问题入手,以级连概念为指导思想,构造了多层级连式支持向量机模型,提出一种文本自动分类算法,以便处理多个模式的分类问题。由于支持向量机本质上是一种非线性数据处理工具,对于复杂的两类模式分类问题已表现出良好的适应性,而且支持向量机用于模式识别不存在局部极小值问题,且不需进行网络迭代训练,求解速度明显高于神经网络。通过以CNKI文档数据为例进行算法实践,试验结果表明支持向量机用于模式分类的实现步骤比较简单,不需要长时间的训练过程,只需根据初始样本在空间的分布特性求解最优超平面(即找出支持向量),进而确定决策函数,然后即可泛化推广识别其他待识别的同类样本。     

嘉兴市制造业竞争力的数量分析

根据2004全国第1次经济普查数据,用主成份分析法,构建了一个产业竞争力的评价模型.对嘉兴制造业内部30个行业进行分析,并提出相应对策.     

赠与合同若干问题探析

赠与合同的法律性质及与之相关联的撤销赠与的条件和法律后果、受赠人范围等问题,必须依合同法的立法宗旨得到准确解释。赠与合同采诺成合同说才符合合同法的立体本意,而且合同法规定赠与合同为诺成合同的同时,赋予赠与人的任意撤销权和法定权,与实践合同说特殊途同归。此外,无民事行为能力人应纳入受赠人范围。     

对我院体育专业男生短跑成绩提高因素的研究

运用灰色理论中的关联分析法，对我院体育专业男生短跑运动成绩的提高因素进行了分析研究，旨在探讨其内在联系和科学规律，为短跑教学与训练提供信息。     

不同稻作区蜘蛛群落组成与分布比较

根据中国水稻所的“中国水稻种植区划”分区系统,按水稻分区研究了蜘蛛群落组成及其优势种的地理分布特点。在全国六大稻作区内设82个样点,以水稻抽穗期作一次性调查,所获标本经鉴定,计有21科,74属,163种,优势种蜘蛛8科,12属,26种,稻作区及稻作亚区之间,蜘蛛及其优势种蜘蛛科的变化不大,属的变化明显,种的变化最明显,稻作区蜘蛛及其优势种类群,总分布趋势是从南向北逐渐递减,其中种数最多的亚区为“Ⅰ1,闽粤桂台平原丘陵双季稻亚区”,“Ⅱ2,滇南河谷盆地单季稻亚区”,“Ⅲ2,滇川高原岭谷单季稻两熟亚区”,最少的亚区为“Ⅴ1,黑吉平原河谷特早熟亚区”,“Ⅴ2,黑吉平原河谷特早熟亚区”与“Ⅲ3,青藏高寒河谷单季稻亚区”。     

小麦-黑麦代换系间杂交后代减数分裂行为的研究

利用小麦-黑麦5R/5A二体代换系与6R/6A二体代换系间杂交,观察子二代减数分裂中染色体行为的变化,分析染色体并常行为及其与染色体易位的相关性。由于减数分裂是高等生物形成生殖细胞的时期,因此,是染色体变异的敏感时期,又是将变异传递给子代的关键时期。所以,在减数分裂过程中出现单价体、多价体、落后染色体、微核等染色体异常行为,这些现象会影响染色体配对、交换,对研究染色体易位的形成能提供重要依据。     

解读科学哲学与技术哲学

哲学指导生活,规范生活。随着经济的发展,哲学对社会的指导与规范作用也越来越明显,哲学的分类也越来越明晰。当前条件下,哲学分为技术哲学与科学哲学两大门类,两者相互关联又有所区别,是哲学学科发展的重要研究课题。当前形势下,探讨科学哲学与技术哲学的关系对社会的稳定、经济的发展有着重要的现实意义。