多分类支持向量机相关论文
地铁塞拉门故障诊断是保障城市地铁系统平稳运行不可或缺的一环,也是乘客安全出行的重要保障。当地铁塞拉门发生故障时,如何准确识......
滚珠丝杠副作为现代工业母机——数控机床的核心部件,其状态识别方法的优劣一定程度上影响着数控机床的精度与可靠性。本文以国家......
多绳提升机作为煤矿生产企业重要的大型固定设备,其安全稳定运行具有极其重要的意义。多绳提升机工作于低速、重载且载荷变化的恶......
现有大部分的异常检测系统都是把数据分成正常和异常两类,这样可能会丢失重要信息,也有一些对于多分类的研究,但效果不太理想.另外......
在大脑磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)图像中,脑组织的轮廓非常复杂和不规则,且样本数目有限,不适合使用传统的基于......
模拟电路的故障诊断一直都是电路研究领域的热点与难点问题之一。由于模拟电路响应的连续性、元件参数容差的存在以及模拟电路故障......
基于视觉的手势识别技术是自然人机交互方式中一个非常重要的研究方向,在虚拟(增强)现实、机器人控制、智能家电、游戏控制以及人机手......
在人工智能研究不断推进和人口老龄化并存的背景下,对服务机器人智能化的要求越来越高,如何更智能地为人类服务成为家庭服务机器人......
车辆换道是一种常见驾驶行为,很大程度上影响着车辆的运行安全。由于车辆换道导致的交通拥堵和交通事故问题十分普遍,特别是高速公......
支持向量机方法在小样本、非线性情况下,具有较好分类、泛化性能。本文针对入侵检测中的非线性、高维、小样本数据,提出了一种基于......
作为机器学习中一个经典的分类算法,支持向量机一直深受数据科学家们的喜爱。当给定训练样本集,支持向量机通过最大化最小间隔思想构......
基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面,研究从观测数据(样本)出发寻找规律.利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行......
后基因时代,随着基因芯片技术的广泛应用,基因芯片实验数据爆炸式地增长。早期主要以聚类算法探索完全未知的基因表达模式。随着基因......
支持向量机(SVM)是通过执行结构风险最小化原则来获得好的推广能力的学习机器,它最初是设计用以处理二分类问题的.然而,许多实际问题......
支持向量机(SVM)是通过执行结构风险最小化原则来获得好的推广能力的学习机器,它最初是设计用以处理二分类问题的.然而,许多实际问题......
提出了1种针对煤岩显微组分的RILBP-GLGM纹理特征提取算法。利用RILBP算子获取原图像的RILBP图谱,获取该图谱的灰度共生矩阵,提取4......
在配电网出现孤岛、故障等异常情况时,并网保护需要及时断开分布式电源系统与主电网的连接。文中首先分析了并网保护的功能与特点,......
智能答疑系统综合运用了自然语言处理,信息检索等技术,能够对学生以自然语言描述的问题,自动给与答案,在远程教育中有着非常重要的......
介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SV......
提出一种基于三维类内散度的多分类支持向量机的肺部结节识别算法.首先设计可直接处理基于三维矩阵模式的输入样本的多分类SVM,并......
目的图文数据在不同应用场景下的最佳分类方法各不相同,而现有语义级融合算法大多适用于图文数据分类方法相同的情况,若将其应用于......
RNA二级结构预测是生物信息学的一个研究重点和难点.伪结是RNA二级结构中最难预测的一种.本文利用多分类支持向量机对舍平面伪结的......
建立了遗传算法(GA)优化多分类支持向量机(MSVM)的参数优化模型,解决了MSVM的惩罚参数c和核函数参数g选取中存在的盲目性问题;构建......
S变换具有很好的时频分析能力,能精确提取突变信号的关键特征信息.在分析S变换原理基础上,提出一种基于多分类支持向量机的电压暂......
分析了基于内容的图像检索中存在的问题,利用本体论方法建立图像底层特征本体及特定类图像本体.同时,定义了图像描述因子并建立相......
如何准确地判识和评价滑坡的稳定性一直是滑坡研究中的关键问题。基于多分类支持向量机的基本理论,利用三峡库区的37个典型滑坡(27......
分析了现有控制图识别器在实际应用中存在的缺陷,并提出了一种基于支持向量机(SVM)的新方法.为了克服HAH多分类SVM(HAH-SVM)的缺陷,提高识......
针对现有的主动学习算法在多分类器应用中存在准确率低、速度慢等问题,将基于仿射传播(AP)聚类的主动学习算法引入到多分类支持向......
针对码头节能减排绩效考核和精细化管理要求,提出码头节能减排指数的概念,通过预警机制使码头生产企业及时掌握节能减排情况,提前......
S变换具有很好的时频分析能力,能精确提取突变信号的关键特征信息。在分析s变换原理基础上,提出一种基于多分类支持向量机的电压暂降......
目的分析CT三维最小类内散度多分类支持向量机(MC-SVM)对肺结节的识别能力及优点。方法选择2012年1月至2014年1月确诊的肺结节病患者......
首先,预抽取支持向量以减少训练样本数量,大大缩减训练时间;然后,用缩减后的样本对改进后的分类支持向量机进行货币识别,改进后的......
低信噪比环境下的基音检测颇具难度却极有现实意义,传统基音检测在此背景下效果不佳。因此,提出一种基于多分类支持向量机的基音检......
针对水稻稻瘟病人工识别准确性和效率不高的问题,提出基于多分类支持向量机的水稻稻瘟病识别方法。首先进行不同水稻稻瘟病病斑的颜......
运用改进的球结构多分类支持向量机预测冲击地压的发生级别,并通过数值试验验证了方法的有效性。......
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,已广泛应用于模式识别与回归分析等领域。针对一些主要的SVM......
为了解决机械设备复合故障难以正确识别的问题,提出一种基于多小波包和邻域粗糙集的机械故障诊断模型。首先,采用多小波包对原始振......
针对单一脑电控制智能轮椅中信号识别率不高和系统稳定性低的问题,考虑到脑电传感器Emotiv能同时获取脑肌电信号,提出一个基于支持......
在细胞彩色图像处理中,为了有效地计算与分析细胞各特征值,对细胞图像的精确的三域分割是细胞自动分析与识别的一个关键环节。提出......
为了建立一套科学、有效、完善的招生管理流程和评价体系,对多分类支持向量机算法进行改进,利用各地区学生在大学期间的学习成绩与......
预测含伪结的RNA分子二级结构是生物信息学的一个研究难点。利用多分类支持向量机结合贝叶斯神经网络针对含伪结的RNA分子二级结构......
支持向量机作为机器学习中一个经典的分类算法,一直广受数据科学家的喜爱。无论是处理线性可分还是非线性可分数据,传统的支持向量......
支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析......
以凉山州安宁河流域129个乡镇的泥石流危险性区划资料为依据,随机选取总样本数的2/3和1/2作为训练样本,建立不同数量训练样本下安......
本文提出一种基于小波包分解的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行小波包分解,利用基于节点子图像能量方差的准则......
网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一......
针对用电客户信用评价的现状,借鉴商业银行信用等级划分标准,对用电客户信用进行等级界定。采用多分类支持向量机方法以及仿真数据进......