半监督支持向量机相关论文
针对现货市场中有标签的串谋数据稀缺的问题，设计了基于半监督支持向量机的串谋识别模型。首先，设计一套机组对的串谋识别指标体系并......
目的:基于阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease,AD）群体不同阶段的表现特点,使用AD与正常对照（normal control,NC）的sMRI数据进行独立于......
支持向量机是基于统计学习理论的一种机器学习算法,近年来由于其良好的分类和回归性能、较强的泛化能力受到广泛的关注,在理论研究......
支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,能有效地解决一些实际问题,但需要对样本进行标记,代价高,效......
湿法薄毡是一种重要的建筑材料,其高质量的批量生产可推动国家各项基础建设的发展。然而,目前针对于该产品的质量检测方法主要依靠......
统计学习理论是由Vapnik提出的一种关于小样本统计学习的(SLT)的理论,着重研究有限样本的统计规律及学习方法性质,并在此基础上发......
为了解决支持向量机(SVM)必须采用标识样本进行训练和支持向量选择困难两个弊端,提出了一种基于模糊C均值(FCM)和支持向量机的半监......
给出了基于全部风险(ORM)最小化基础上的半监督支持向量机分类算法,该算法通过加入工作集进行训练,提高了标准SVM对训练集提供信息......
为了在聚类假设的基础上，进一步提高支持向量机的分类精度，文中通过引入线性分段转换函数，将加权无向图上的相似矩阵重新表示，改变该图......
为了解决半监督支持向量分类优化模型中的非凸非光滑问题,基于分段逼近的思想提出了一个分段函数,并以此逼近非凸非光滑的目标函数......
在标记数据不足的情况下,半监督支持向量机(S3VM)可以有效利用标记数据和未标记数据提高模型性能。针对传统模拟退火S3VM方法在低......
构造一个光滑分段函数,以逼近梯度直推式支持向量机模型中的不可微项,得到一种新的光滑分段半监督支持向量机模型。根据新模型的非......
为解决入侵检测训练集（通常包含大量无标记样本和少量已标记样本）,在传统半监督支持向量机（S3VM）上确定最优分类决策面,提出一种优化的......
在机器学习领域，核方法是解决非线性模式识别问题的一种有效手段．目前，用多核学习方法代替传统的单核学习已经成为一个新的研究热点，它......
现阶段的期刊收稿系统主要采用人工方式将投稿论文分配给相关专业领域的审稿专家,从而完成论文审稿。但是当面对大量的稿件时,人工......
针对半监督支持向量分类优化中的非凸非光滑化问题,建立光滑半监督支持向量机模型,提出基于分段多项式函数和插值思想构造一个新的......
本文将自适应遗传算法用于半监督支持向量机（S^3VMs）的训练，取得了令人满意的非线形分类效果，并将遗传算法与传统的最速下降法相结合能......
当未标记数据与有标记数据类别比例偏移较大时，半监督支持向量机性能不佳．基于此情况，文中提出面向类别比例偏移的半监督支持向量机方......
文章对半监督三分类光滑支持向量机进行研究。首先,针对二叉树结构的分类顺序对分类精度影响的问题,提出采用基于类间相似方向数生......
电压暂降源定位对解决相应供用电双方纠纷及责任认定等起到重要作用。针对现有暂降源定位方法的准确率低、含源位置信息的电压暂降......
机器学习是模仿人类来使机器可以像人一样学习,通过学习一些观测样本,找到样本中潜藏的规律,进而建立模型,来识别未知的样本。传统......
针对半监督分类问题,提出了基于凸绝对值不等式的半监督最小二乘支持向量机.传统的半监督支持向量机鲁棒性不强、效率不高,针对这......
阿尔茨海默症(AD)是一种以认知障碍为主要临床特征的慢性病,也是老年疾病中的常见高发病。随着生物医学的发展,对阿尔茨海默症的研......
为提升在日趋复杂的电子对抗环境中对雷达信号识别的准确率，提出了一种基于启发式采样搜索（HeuristicSamplingSearch，HSS）改进S3VM的雷......
分类作为模式识别、机器学习以及数据挖掘的核心研究内容，已广泛应用在文本分类、网页分类、语音识别、图像识别和生物信息处理等实......
传统机器学习技术通过对有标记数据(labeled data)的学习来构建模型,为了获得强泛化能力,通常需要有大量的有标记数据。在很多现实......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
支持向量机算法是在结构风险最小化基础上发展起来的，它避免了以往神经网络学习过程中出现的过拟合、易陷入局部极值和维数灾难等诸......
自然语言处理技术的发展给人们生活带来了很多方便。有监督学习方法在自然语言处理领域取得了巨大成功，然而由于其依赖大量的标注语......
针对标签均值半监督支持向量机在图像分类中随机选取无标记样本会导致分类正确率不高,以及算法的稳定性较低的问题,提出了基于聚类......
为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类......
