序列最小优化算法相关论文
随着农业信息技术的快速发展,农业数据在快速积累和增加,对农业数据进行分类的需求也越来越多。如何将这些农业数据快速有效地转化......
在普适计算环境中,情境信息分析非常重要,它对普适计算环境下的应用能否提供正确服务起着决定性的作用。普适计算的应用要求对情境......
支持向量机是由Vapnik等人提出的一种分类算法,因其具有良好的泛化性能,在机器学习和数据挖掘领域中被研究者广泛使用。传统分类算......
本文介绍了准线性支持向量机的理论，并提出了一种改进的序列最小优化算法来用于准线性支持向量机的训练。准线性支持向量机是具有准......
把最小二乘支持向量机与序列最小优化算法相结合应用在电力系统短期负荷预测中，与传统支持向量机负荷预测方法相比进一步提高了计算......
本文提出了一种基于序列最小优化算法(SMO)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法引入限定记忆思想,进行适当参数选择并改进了SM......
随着电力市场竞争日益激烈，短期负荷预测受到越来越多的关注，并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域.本文分别用线性回归、支持向量......
本文研究了支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)的序列最小优化算法(SequentialMinimalOptimization，SMO)[2]，并对算法进行了改进，分......
垃圾邮件问题日益严重，给人们带来了极大困扰。基于SMO算法的垃圾邮件过滤方法将统计方法应用到垃圾邮件的判定上，是进行垃圾邮件处......
分类预测是数据挖掘、机器学习和模式识别等很多领域共同关注的问题，已经存在了许多有效的分类算法，但这些算法还不能解决所有的问题......
文章主要阐述了基于支持向量机方法进行虹膜识别,首先利用虹膜处理系统对采集到的虹膜图象预处理,得到条形图象,然后利用主元分析......
针对支持向量机二次规划(QP)算法处理大规模数据时计算复杂度高的问题,介绍了适宜处理大规模数据回归问题的序列最小优化(SMO)算法......
首先利用虹膜处理系统对采集到的虹膜图像预处理,得到条形图像;然后利用主元分析方法(即PCA方法)进行特征提取,以达到降维的目的,......
近些年来，支持向量机(Support Vector Machine，SVM)作为机器学习数据挖掘的一种新方法，在理论研究和实际应用上都有了飞速的发展，支持......
由于胃癌早期内窥镜图像不易采集,样本数量较少,验证数据集不够大,研究结果不够准确。为了提高诊断效率,研究如何自动化检测病灶及......
针对桥梁健康监测系统所采集的实时数据具有不完备性,严重影响桥梁的安全评估,提出基于支持向量回归SVR（Support Vector Regression......
在序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法训练过程中，采用标准的KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件作为停机准则会导致训练......
针对电力系统短期负荷预测中，高维大样本环境下支持向量机算法面临的耗时增大与维数灾问题，将序列最小优化算法（SMO）和粗糙集（RS）理论相......
介绍了增量学习算法、序列最小优化算法、加权支持向量机算法等几种应用于大型数据库，在加快训练速度、降低分类错误率等方面有改进......
介绍基于支持向量机的银屑病辅助诊断方法实现流程,包括数据收集和预处理、构建数据库群、特征提取、建立基于支持向量机的辅助诊......
人机共驾是智能车发展中必须经历的一个重要阶段,而人机切换时机选择是人机共驾需要解决的一个关键问题。为此,文中以实车实验采集......
支持向量机是机器学习研究领域的一个热门课题,它在解决非线性问题、维数灾难问题、局部最小问题等方面具有的优越性,能够克服传统......
离群点检测已在许多领域得到了广泛的应用,支持向量数据描述（SVDD）是一种流行的离群点检测方法,但其训练阶段需要二次规划求解,以及......
针对大型支持向量机（SVM）经随机投影特征降维后分类精度下降的问题,结合对偶恢复理论,提出了面向大规模分类问题的基于对偶随机投影......
开关磁阻电机具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了......
支持向量机(SVM)是20世纪90年代中期出现的机器学习技术,是近年来机器学习领域的研究热点。这项技术从提出到现在不过十年时间,但......
基于邮件内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一。针对垃圾邮件过滤本质是分类问题，提出了一种基于支持向量机对垃圾邮件......
