最优分类超平面相关论文
森林生物灾害严重制约着国民经济的发展,及时准确地对其进行预测对发展生物技术和信息技术,实现经济可持续发展的综合森林灾害管理......
本文针对支持向量机在超平面附近对待分样本容易造成错分的问题,提出了一种改进的KSvM分类器,在分类阶段计算待识别样本和最优分类......
本文着重介绍选取SVM及其如何成功诊断处理钢厂森吉米尔轧机X射线测厚仪CS值电压自动漂移等故障的实例,实践理论与应用并重.通过支......
本文首先从结构健康监测的概念出发，简述了当前结构损伤检测领域的研究状况和发展趋势。接下来论述了支持向量机的基本原理与方......
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点.一个自动的人脸识别系统包括四个部分,即人脸检测和分割,人脸规范化,人脸特征提取(......
针对基于支持向量机的Web文本分类效率低的问题,提出了一种基于支持向量机Web文本的快速增量分类FVI-SVM算法。算法保留增量训练集......
利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子......
基于统计学习理论中结构风险最小化原则的支持向量机是易于小样本的机器学习方法。本文使用支持向量机和二叉树的方法对肝纤维化CT......
支持向量机（support vector machine，SVM）仅利用靠近分类边界的支持向量构造最优分类超平面，但求解SVM需要整个训练集，当训练集的规模较......
针对传统方法对有杆抽油泵系统进行故障诊断存在的缺陷，提出了基于支持向量机的抽油泵故障诊断方法．为解决高维、非线性分类问题，通过......
支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法，它基于结构风险最小化原则，能有效地解决学习问题，具有良好的推......
主成分分析法可以提取样本集的主元，从而降低样本的维数，甚至可以实现样本的最优压缩。基于主成分分析法，研究支持向量机分类方法，可以......
在回顾支持向量机方法的基础上,从数学上严格地证明了特征空间上最优分类超平面的几何意义.......
为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法（SVM-KNN方法）的太阳耀斑预报方法。将太阳耀斑预报问题看作......
重点讨论了支持向量机在模式分类中的应用.针对结构风险最小化准则、最优分类超平面的确定、核函数与参数优化、多值支持向量机分......
基于Fisher的投影降维的思想,讨论了线性分类器设计问题,提出最优分类超平面,克服了Fisher等线性分类器的偏向性与误分类现象.利用......
介绍了最优分类超平面的概念和构建最优分类超平面的方法,并将其应用于乳房肿瘤的分类问题,还给出了相应的计算结果.......
针对支持向量机在实际应用中存在的最优分类超平面的倾斜问题和推广误差界的问题，引入了总间隔与代价差异算法，对标准的支持向量机算......
提出了一种改进的样例约简支持向量机，该方法利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域，并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机......
Smooth support vector machine(SSVM) changs the normal support vector machine(SVM) into the unconstrained optimization by......
<正>现代社会我们已经越来越离不开对未知信息的预测:比如天气预报,地震、海啸预警,山体滑坡、泥石流等自然灾害的预报等等,那么我......
