加权支持向量机相关论文
为提高断路器机械故障的诊断准确率，并解决传统基于振动信号方法面临的接触安装局限、低频本振和高频干扰等问题，提出基于声特征优化......
财务危机预警是一个世界性的问题和难题。企业在生产经营过程中,风险是时时刻刻存在的,但是企业通常会将风险控制在一定的水平之内......
调制方式是区别不同性质通信信号的一个重要特征。在许多应用中,需要监视通信信号的活动情况,区分信号的性质,甚至截获其传输的信......
认知无线电技术作为业界公认的提高频谱利用率的最有效技术之一，它能够主动侦测频谱使用情况，自适应地改变自身通信参数，伺机选择授权......
MicroRNA(miRNA)是一种长度约21-23个核苷酸大小的单链RNA小分子，是由具有发夹结构的更长的单链RNA前体(动物microRNA前体为60～80个......
本文在充分考虑了实际问题中可能存在的两类数据样本不均衡的情况下提出了一种计算加权支持向量机样本权值的方法,采用此方法使得......
文本特征向量存在相关性大,维数高的特点。支持向量机对于特征相关性问题不敏感,处理高维度问题具有较大优势。Web上不但存在海量......
在当今全球竞争市场中,产品质量是企业成功的关键因素之一。产品的最终质量是建立在过程质量控制的基础上渐进完成的。统计过程控......
随着现代科技、笔记本电脑、新能源汽车等行业的发展,锂电池市场需求量大幅增加。锂电池的生产环节很多,设备数量较多;随着对锂电......
在统计学、计算机科学和临床实践中,精准医疗的研究热度逐渐升高。其在统计学中的主要任务是估计个体治疗准则(Individualized Tre......
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......
在选矿生产中为了达到规定的目录,选矿工程师需要根据原矿的情况给各生产工序下达合理的生产作务,但由于选矿生产具有大滞后的特点......
复杂时间序列是高度复杂的非线性动态系统,传统的支持向量机方法无法对单一点值进行精确的预测,因此,对时序波动区间的预测更有参......
支持向量机是识别水淹层的有效方法,但其预测性能受多种因素的影响。研究提出一种水淹层识别新方法,采用Relief-F算法进行自动化特......
战场抢修具有很大的随机性和多样性，是一项非常复杂的工作。如何正确评价战时装备抢修任务分工的合理性、科学性对做出正确的战场抢......
给出了一种利用目标函数的二阶信息选择工作集训练加权支持向量机的算法,导出了加权支持向量机的KKT条件。实验结果表明,与利用目......
针对最小二乘双支持向量机对噪声样本敏感的问题,依据给含有大噪声的样本赋予较小权重、给较小噪声的样本赋予较大权重的原则,通过......
针对网络化制造资源配置受多因素影响，变化趋势复杂，难以用单一预测方法进行有效预测的问题，提出一种新的基于主成分分析和加权支持向......
根据支持向量样本、边界向量样本、噪声样本、中心距离比值、百分位数和加权系数之间的关系,提出了基于中心距离比值的加权支持向......
人脸识别是指计算机将检测到的人脸图像,与计算机中已存储的人脸进行匹配以认定身份的过程。根据公安取证的需要,并针对已有的支持......
支持向量机在处理样本类别不平衡时,对样本数量少的类别,其分类误差大,针对这一问题提出了一种多核心的加权向量机。将纸币的RGB色......
C-SVM分类算法在不同类别样本数目不均衡的情况下，训练时的分类错误倾向于样本数目小的类别。样本集中出现重复样本时作为新样本重......
支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器.它使用结构风险最小化原则,运用核技巧,较好地解决了学习问题.本文提出了一种基于......
针对珠江水质预测中的大量不确定和模糊因素,提出了一种基于属性重要性的加权支持向量机水质预测模型.首先通过粗糙集理论对原有的......
电力负荷预测是近年研究的热点话题,因受温度、湿度、自然灾害等因素影响,准确预测相当困难。为此,通过引入历史观察数据的权重、......
提出了一种加权C-SVM分类算法,并从理论上分析了算法的性能.该算法通过引入类权重因子和样本权重因子实现了类加权和样本加权两种......
根据支持向量样本、边界向量样本、相对距离和加权系数之间的关系,提出了基于相对距离的加权支持向量机.利用相对距离表示了每个样......
在千变万化的股票市场中，能够完全预测走势并不容易。用分段线性方法结合加权支持向量机模型对转折点进行分类预测，同时使用网格搜索......
在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先,根据图像中相邻像素的相......
支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。本文对用于回归估计的标准支持向量......
基于省网调度平台和和各地级调度平台,改进含多源接入电网的母线负荷预测方法,以最大化消纳新能源和改善新能源调度不合理为目标,......
[摘 要] 股票市场的复杂性和非线性性，使得股票趋势预测成为一个比较棘手的问题。文章通过分析不同特征和不同样本点对模型预测的......
基于内容的垃圾邮件过滤本质上是文本分类问题,支持向量机分类器非常适合于垃圾邮件过滤这一二分类问题,但标准的支持向量机是基于......
加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大......
获取烧结过程参数及烧结机机尾断面图像信息，基于加权支持向量机，提出了一种用于预测FeO含量和转鼓指数的回归估计方法。经国内某大......
支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)是建立在统计学习理论的VC (Vapnik-Chervonenkis)维理论和结构风险最小原理基础上......
针对股票市场的高噪声，强非线性和不确定性等特点和以往传统的神经网络预测方法存在的不足，对标准最小二乘支持向量机方法优化，运用给......
针对ABC库存分类中存在的样本类别不平衡问题,提出了一种基于加权支持向量机的多准则库存分类方法,通过引入类权重因子来解决由于......
短期电力负荷预测中，针对维数比较高、各影响因素差异大、随机误差差异性大等问题，提出一种基于加权相似度和加权支持向量机的模型。......
近年来,随着中国经济的快速发展,个人小额信贷业务持续增长,像住房按揭、信用卡、汽车贷款等个人消费贷款需求逐步扩大。在信用贷......
针对不同类别样本数差异和不同误分代价的分类问题，提出了一种基于最小二乘加权支持向量机的分类预测方法。在最小二乘加权支持向量......
针对凸轮磨削加工过程中存在局部升程误差严重超差的问题,提出了加权支持向量机的凸轮升程误差补偿方法。首先根据圆率的符号判断......
在分析SAR图像特征的基础上,提出一种新的基于多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average,MARMA)模型的SAR......
为了处理模式识别问题中具有加权信息的样本集,提出一种加权支持向量机(weightedsupportvectormachine,WSVM)算法,并对算法进行了......
超声红外热像技术是一种新型无损检测技术,对金属试件疲劳裂纹、复合材料冲击损伤等缺陷具有良好的检测效果。传统缺陷识别主要依......
文章提出了一种加权组合多核支持向量机的水质预测方法.在支持向量回归机中,核函数及其参数选择与样本复杂情况密切相关,采用单一......
研究了基于加权支持向量机的概率密度估计算法。现有算法只考虑采样时间或样本密度,导致概率密度结果误差较大。为提升估计精度,文......
随着现代工业的不断发展,人们对产品的可靠性要求越来越高。而对工业产品可靠性的精确预测可以及早发现产品在使用过程中可能产生......
随着三维建模技术的日益成熟和互联网技术的飞速发展,三维模型数量呈现爆破式的增长。三维模型在分子生物、文化遗产保护、计算机......
选取了影响失业率的19个指标,构建了基于核主成分分析与加权支持向量机的预测方法,给出了具体的预测步骤,并用此方法对福建省城镇......
