金融数据二进小波随机特性分析

金融数据分析是金融投资的重要依据。金融数据的不确定性可以用统计模型进行描述。讨论和分析了金融数据在二进小波域的统计特性,并利用仿真实验进行了验证。     

锌钡白煅烧过程的LS-SVM建模仿真

针对锌钡白煅烧过程建模难的问题,采用一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的辨识算法进行过程建模研究。从SVM与LS-SVM的算法机理出发,利用LS-SVM算法结构简单、辨识速度快的优点,通过建模仿真得到煅烧转速随煅烧温度变化的模型,并将此算法与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行了辨识性能上的对比,结果表明LS-SVM在过程建模中具有更好的实际应用价值。     

Fisher正则化的最小二乘孪生支持向量机

最小二乘孪生支持向量机是一种有效的模式分类算法,然而每一个训练样本都对最终的决策平面有影响。如果训练集含有噪声或异常点,其会过度关注这些点,这可能导致最小二乘孪生支持向量机的判别能力较差。为了解决这个问题,受Fisher准则思想的启发,本文引入了双Fisher正则化项,并在此基础上提出了Fisher正则化的最小二乘孪生支持向量机。同时,在人工数据集和UCI数据集上验证了所提算法的有效性。     

机器学习技术在胸癌诊断中的应用

为了提高胸癌诊断的识别精度,提出了应用机器学习方法建立胸癌诊断模型。其中描述细胞特征的参量作为模型的输入,细胞的类别对应模型的输出。选取三种机器学习方法作为建立模型的训练算法,分别为反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、学习矢量量化网络(Learning Vector Quantity,LVQ)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。仿真结果显示三种机器学习方法所见的诊断模型均具有较高的识别率(BP:97.28%,LVQ:98.06%,SVM:98.45%),可作为有效地识别方法用于其他医学诊断研究。     

基于OSPF路由协议的GGSN应用

为了降低连接3G核心网和外部的数据网络的网关GGSN的数据包路由和转发的系统复杂度,本文提出了一种针对GGSN中路由和转发模块分离策略,通过对OSPF协议和网络拓扑路径的修改,实现了二者的分离;另外对Flooding过程的修改减少网络的流量,高可用性实现也达到了系统的无缝切换。实现证明,上述策略应用符合GGSN的功能需求,并且是有效的     

LSSVM在指数寿命型小子样IC寿命预测的应用

针对传统寿命预测方法需要大量样本与现代高可靠集成电路（IC）在寿命试验中通常只有少量失效样本的矛盾,提出了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的指数寿命型小子样IC寿命预测方法。用蒙特卡罗方法研究了该方法在指数寿命型IC寿命预测应用中的可行性,同时与基于神经网络的预测方法相比,结果表明基于LSSVM的方法能更精确地预测小子样下IC的寿命,可为预测指数寿命型小子样IC的寿命提供一种新的有效途径。     

基于支持向量机的非结构化道路检测

摘要：机器视觉检测非结构化道路边缘的难点在于路面像素与非路面像素特征差异复杂,本文使用支持向量机分类算法实现了非结构化道路的边缘检测。算法引入感兴趣区域来消除环境噪声,并通过交叉验证方法优化了算法参数,最后在支持向量机的分类结果上使用霍夫变换提取道路边缘。Matlab实验证明算法具有很好的准确性和鲁棒性。     

支持向量机在矿渣-粉煤灰混凝土强度预测中的应用

为了更好地预测矿渣-粉煤灰混凝土强度,选择水胶比、取代率、灰渣比、减水剂、砂率和激发剂作为预测参数,建立了矿渣-粉煤灰混凝土强度预测的支持向量机模型。根据有限的学习样本,建立了各种影响因素和混凝土抗压强度之间的一种非线性映射,对矿渣-粉煤灰混凝土强度进行预测。以实际样本数据进行训练,并对测试样本进行了预测。预测结果表明,支持向量机方法有着良好的泛化能力,优于人工神经网络建模方法,为预测混凝土强度提供了一种新的方法。     

差分进化优化参数的LSSVM中长期径流预测

针对LSSVM预测模型参数难以确定的问题,利用差分进化(DE)算法的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性。将优化后的LSSVM模型应用于中长期径流预测问题。选取黄河三门峡站1919年至1992年径流量实测数据进行分析和训练,对1993年至2002年的年径流量进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较。研究结果表明,该模型具有较高的预测精度。     

改进的二叉树支持向量机在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出一种基于奇异值分解特征提取和改进的二叉树支持向量机实现多分类的人脸识别方法。在使用改进的二叉树支持向量机对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。