最优分类面相关论文
现有支持向量机对于训练样本过多或训练样本中类的数量不平衡,存在训练花费时间过长和得到的分类面偏离最优分类面使得样本错分等......
支持向量机(SVM)是统计学领域新近发展起来的一种专门解决小样本情况下机器学习问题的智能学习技术。本文就高校助学贷款拖欠率逐......
支持向量机以统计学习理论为基础,采用结构风险最小化准则,将学习问题转化为一个凸二次规划问题,能够得到全局最优解,适合解决小样......
人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,提取有效的识别信息来辨认身份或者判别待定状态的一门技术。它涉及模式识别、图像处理......
以桁架结构的损伤为研究对象,根据桁架结构的杆单元应变特点,建立了损伤前后振型曲率变化率和应变模态变化率对杆单元损伤的敏感性......
针对传统故障模式识别方法不能区别不同误判所造成损失不同的问题，提出了可变风险支持向量机(SVM)模型，对SVM模型的最优分类面进......
采用模糊C均值聚类方法，研究了一种以待识别特征的分类为核心任务的动态支持向量机，寻求以待识别特征为中心的局部空间的最优分类面......
采用针对小样本的基于统计学习理论的支持向量机进行灾害天气预测预报的研究。将灾害天气作为模式识别分类中的一类,构造气象预测......
分析了利用支持向量机进行模式分类的原理 ,指出最优分类面上的样本相对于两类误判而言是等概率的而非等风险的。针对机械故障诊断......
通过放宽标准支持向量机(SVM,Support Vector Machines)中类别边界至分类面等间隔的约束,保持两类函数间隔之和不变的条件,在支持......
针对SVM训练学习过程中难以获得大量带有类标注样本的问题,提出一种基于距离比值不确定性抽样的主动SVM增量训练算法(DRB-ASVM),并......
“一对多”支持向量机多类分类方法缺点就是一类对余类的这些两类问题是很不对称的,在样本训练中,数目少的类别往往比数目多的类别......
针对C-支持向量机(C-SVM,C-Support Vector Machine)中惩罚系数C可能导致最优分类面不合理的问题,提出基于误差最小的SVM最优分类......
为了提高网络故障诊断模型的建立和诊断速度,提出一种双重支持向量机(Dual-SVM)算法.通过两次SVM训练确定诊断模型:第1次SVM训练通......
本文通过介绍模式识别中最小二乘支持向量机的基本原理,并应用最小二乘法支持向量机原理包含的三种分类方法对车型进行识别,分析了......
标准支持向量机(SVM)抗噪声能力不强,当训练样本中存在有噪声或者野点时,会影响最优分类面的产生,最终导致分类结果出现偏差。针对......
用一组训练样本对神经网络进行训练后,网络对训练阶段未曾见过的样本也能正确分类。但传统的神经网络模式分类方法泛化能力不十分......
系统介绍了统计学习理论与支持向量机的基本思想,结合数字水印技术的特点,提出了支持向量机在数字水印中的几种潜在的应用方式,并......
山前构造带推覆带钻具失效影响因素多,隐蔽性强。应用统计学习理论和支持向量机技术,建立了基于统计学习理论的山前推覆带钻具失效......
支持向量机是以统计学习理论的新型机器学习方法，本文重点介绍了支持向量机的理论基础和应用领域。现已成功应用于模式识别和回归估......
分析了利用支持向量机进行模式分类的原理，指出最优分类面上的样本相对于两类误判而言是等概率的而非等风险的。针对机械故障诊断中......
支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法，较好地解决了模式分类器复杂性和推广性之间的......
用一组训练样本对神经网络进行训练后，网络对训练阶段未曾见过的样本也能正确分类。但传统的神经网络模式分类方法泛化能力不十分理......
介绍了将SVM算法应用于车牌识别中的字符识别,较好地解决了识别率和识别速度难以同时提高的难点。结果表明,在训练样本较少且无字......
通过引入结构风险最小化原则和最优分类面的概念,介绍了支持向量机及其用于非线性分类的基本原理和训练算法,并选用不同的核函数及......
针对钻具失效影响因素多，隐蔽性强的特点，提出了一种运用支持向量机技术分析钻具失效的新方法；建立了基于支持向量机技术的钻具失效模......
DirectSVM算法是求解支持向量机的一种简单快速迭代算法，具有最好的几何直观性．算法将线性可分的两类样本中距离最近的两个异类样本......
这是本刊特为海内外正在就读和学成立业的博士、博士后青年学者们开辟的一片科普园地 .深学浅著是一门德识、慧学、素质修养的学问......
对移动通信网络异常信号进行准确识别,可以提高移动通信网络运行的安全性。进行异常信号识别时,需要提取移动通信网络异常信号数据......
针对标准的C-SVM（C-support vector machine）算法在处理很多实际分类问题时,对识别错误代价损失差异很大的极端情况表现出的局限性,......
提出了基于支持向量机的专利文本分类器的总体设计方案和实现方法;提出并分析了该分类器的改进算法SVM-KNN组合改进算法。文章对两......
为实现基于非相参雷达的低空空域监视,提出一种基于空域特性的杂波抑制算法,通过构造"最优分类面"来区分复杂低空空域雷达图像中的......
人脸识别是当前模式识别和图像处理领域的热点和难点，因其具有广泛的实际应用背景，开展对人脸识别的研究具有重大意义。由于人脸图像......
人脸识别是当前模式识别和图像处理领域的热点和难点, 而且因其具有广泛的实际应用背景, 开展对人脸识别的研究意义重大. 人脸作为......
电压暂降源定位实质是根据暂降源位置敏感的物理量，来确定暂降源位于监测点的上游或下游位置，模式识别上属于二分类问题。提出了一种......
低成本列车运行控制系统不仅可以减少轨旁设备,而且可以降低运营成本以及维护费用。基于GPS的列车可靠定位是实现低成本列车运行控......
研究了支持向量机 (SVM)在二次损失函数下的优化问题解的形式 ,并与普通的最小二乘 (L S)估计问题进行了比较 ,得到了几乎完全一致......
层叠支持向量机是一种新型的SVM训练方法。该方法通过对训练集子集的优化来实现对整个训练集的优化，从而能够快速地解决大规模训练......
支持向量机(SVM)是20世纪90年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,此方法能够在训练样本很少的情况下达到很好的分类推广......
期刊
