基于支持向量机的信用评估模型及风险评价

运用基于支持向量机理来建立一个新的个人信用评估预测模型,以期取得更好的预测分类能力.并对SVM分类结果与三层全连接BPN分类结果进行了比较.结果表明,在判别潜在的贷款申请者中支持向量的判别结果比神经网络的要好.为了减小训练集偏差及为了验证两种方法的鲁棒性,基于两种策略(平衡样本与非平衡样本)交叉验证来进一步评价SVM分类准确性,并对两种方法基于两种策略的误分类作了风险代价分析.     

基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.     

ECSTR模型的正不变区域

研究了一个广义的三次的G ray-Scott模型.该模型由一个以周期函数为系数的非线性常微分方程组给出.对该模型一个严格的正不变区域的存在性给出了证明并讨论了这个模型在此区域内的一些线性化性质.     

面向网络遥操作的多传感器集成手爪的设计

以网络遥操作为应用背景,设计了一种分层的多传感器集成手爪。设计中首先提出了包含了数据采集层、数据处理层、网络交互层等三个层次的手爪体系结构。然后提出了基于支持向量机的融合算法,并结合CAN总线等技术对手爪系统进行了逐层设计,使其具有模块化、智能化等特点。还搭建了多传感器集成手爪实验系统,完成了基于多传感器集成手爪的网络遥操作作业。实验结果表明：该手爪具有较强的局部自主能力,并有效提高了网络遥操作系统的作业能力。     

基于支持向量机的图像检索主动学习方法

为解决基于内容的图像检索中训练集样本过小问题,本文提出一种结合相关反馈和支持向量机的主动学习算法,首先计算未标注样本到分类超平面的距离以及与当前训练集中样本的余弦距离和,然后取具有总的最大余弦距离同时到超平面距离最短的样本加入训练集,通过增加最具信息的样本到训练集,使得分类器可通过少量反馈次数而快速达到较高的准确性.试验表明,本文算法能有效提高分类器的分类精度和泛化能力,在减少评价样本数量的前提下,可快速收敛于用户定义的目标查询概念.     

基于字符串匹配和直方图分析的视频镜头检测算法研究

首先介绍了现有典型切变检测算法,然后提出一种改进的镜头切变检测算法,在字符串匹配算法的基础上用直方图法来进行二次检测.实验显示,这种方法解决了单独用字符串匹配算法造成的误检问题,取得了较好的镜头切变检测效果.     

半线性弹性动力学方程组的余法分布空间

文章对半线性弹性动力学方程组的初值奇性传播问题建立了余法分布空间,然后讨论了该空间的一些基本性质,最后得到了该空间的拟微分算子与两个二阶微分算子可进行交换运算的结果。这对于在余法分布框架下研究半线性弹性动力学方程组的初值奇性传播问题是很重要的。     

基于ISA-ECI参数的肽高效液相色谱保留时间支持向量机预测模型

基于氨基酸描述子ISA-ECI,利用加和法构建了101个混杂肽高效液相色谱保留时间的支持向量回归(SVR)预测模型(ε=0.001、σ=4和C=100),并与多元线性回归和投影寻踪回归作了比较研究,结果表明SVR要好于其它方法,SVR方法对数据集留一法交叉检验和拟合的预测复相关系数分别为0.8822和0.9530,其预测结果与实验值一致.且提出了一个简单的方法并指出保留时间与描述肽的分子结构信息的ISA-ECI参数存在着非线性关系.     

矢量双轻子与大型强子对撞机上的Higgs数据

考虑到反常磁矩aμ对RM331模型自由参数的限制,本文计算了矢量双轻子V±,U±±对Higgs衰变过程h→γγ和h→Zγ的贡献.数值结果显示:在合理的参数范围内,矢量双轻子可解释LHCγγ产生道的相关数据.     

基于动柔度矩阵和支持向量机的井架损伤识别技术

动柔度矩阵是结构损伤检测的有力工具.支持向量机是在统计学习理论上发展出的一种学习机器,其针对小样本分类识别性能优越.提出了一套基于支持向量机和动柔度矩阵的损伤识别技术.对JJ160/41-K型石油井架模型进行了损伤实验研究,利用实验数据构建了分类识别支持向量机,并以数值仿真计算,验证了该技术的有效性.