支持向量相关论文
随着机器学习算法的不断丰富与优化,数据挖掘技术的不断成熟与发展,人工智能方法已经渗透到了多个交叉领域学科,计算材料学就是其......
随着信息技术的高速发展以及大数据时代的来临,数据的不断增长和积累使得各个领域都面临着处理海量数据的压力,如何快速有效的从大......
针对当前多变量时间序列分类方法未考虑降维处理多变量时间序列,导致多变量时间序列分类精度较低,分类时间较长的问题,提出了基于......
支持向量机(SVM)是一种新的很有效的模式识别方法,将其应用到雷达信号识别中可以较好地解决此类问题。由于传统的支持向量机由两类......
跨座式单轨交通的引入大大缓解了重庆市区的交通压力，因其准时、乘坐舒适等原因倍受人们青睐，同时因其轨道一般架设在高空或人口密集......
神经网络(Neural Network,NN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是当前机器学习的重要的研究领域,是智能信息处理和机器学......
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是很多领域中的数据量以极快的速度增长，我们迫切需要将这些数据转换成有用的......
本文从支持向量机经验风险的利用、支持向量的合并约简以及训练样本的精简三方面进行论述。利用经验风险以提高分类器的泛化能力，对......
数据挖掘是信息技术自然演化的结果,它是指从大量数据中挖掘出来隐含的未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。在这过程中,......
语音情感识别是情感识别的一个重要分支,它利用计算机及其辅助设备提取说话人的情感特征,分析说话人的情感状态及其变化,进而确定......
为了更好地提高舰船监控通信软件的可靠性和自动化程度,提出最小二乘支持向量机的舰船监控通信软件设计方法.通过对舰船监控模块功......
聚类算法是一种无监督的算法,它在没有教师信号的情况下对数据进行分类。支持向量聚类算法的优势是:对于任意形状和数目的数据集理......
蛋白质-蛋白质之间相互作用在细胞功能的各个方面如新陈代谢和信号传导中起着至关重要的作用。对蛋白质相互作用的分子机制的研究......
短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提，随着电力系统的市场化，高质量的负荷预测显得越来越重要和迫切。支持向量机是一类新型的......
目前针对混凝土梁桥结构抗弯可靠度的荷载效应多采用显式功能函数来计算,当采用空间梁格法求解包含次内力的荷载效应时,样本数据离......
随着电子技术的发展，作为电子技术核心部分的集成电路也在向着高复杂度、高集成度、小尺寸的方向发展。模拟电路在电子系统中占有绝......
支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.......
随着中国资本市场的日益发展,上市公司的数量不断增加,其在整个企业和社会经济中的地位越来越重要。上市公司经营的好坏将直接影响......
支持向量分类器的两种分类模型是超平面和超球体,前者在有重叠类别的数据集上表现不佳,后者存在过适应问题.为此,本文提出了双效分......
SVM(support vector machines)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术.给出实现结构风险最小化原理(最大边缘)的另一种方法.对线......
随着现实生活中数据集规模的不断增大,设计有效的分类算法势在必行。支持向量机(Support vector machine,SVM)是一种公认的性能较......
文章按学科分类系统阐述数据挖掘技术在烟草生产中的应用。常规统计分析方法是一种成熟的分析方法，在烟草生产中的应用很多；其他一些......
为解决传统支持向量机易出现学习“过拟合”和丢失数据统计特征等问题,通过引入模糊隶属度和总间隔思想,提出一种基于总间隔的最大......
