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在建筑业信息化发展的背景下,建筑材料自动识别技术因其为工程建设与管理信息化的促进作用而收到了业界和学术界的关注,且其应用价......
人们审美水平的不断提高与互联网的快速发展促使时尚产业蕴含着巨大的市场潜力,多媒体、模式识别和计算机视觉等领域对时尚服装开......
本文为了提高自动驾驶的目标分类精度,基于成像毫米波雷达点云特征,提出了16维特征向量,分别使用了决策树模型、随机森林模型以及......
本论文针对支持向量机中目前存在的一些问题，进行了较为深入的研究，对支持向量机方法进行扩展与研究。 本文归纳、总结了核函......
火灾已成为我国常发性、破坏性和影响力最强的灾害之一,一旦发生将造成人员和财产的巨大损失,因此开展对火灾的预警研究,具有非常......
学位
基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面。支持向量机(SVM)是近年发展起来的一种基于统计学习理论(SLT)处理小样本学习问题......
随着科技的发展和进步,粘接结构被广泛的应用于航空航天、石油化工等国防和民用领域,但在其制造和使用过程中常常会出现粘接缺陷,......
支持向量机是基于统计学习理论中结构风险最小化归纳原则和VC维原理的一种机器学习方法，它通过使用核函数巧妙的解决高维空间的维数......
在当前信息快速膨胀的时代，人工对文本信息进行分类是一种效率十分低下的工作。文本自动分类技术利用计算机强大的自动处理功能，极大......
随着网络信息技术的发展，电子邮件已经成为人们工作生活中必不可少的信息交换手段。但是在电子邮件给人们带来方便的同时，也带来了许......
在信息时代的今天，手写数字识别技术在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理、表格录入等方面有着广阔的应用，因此手写数字......
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,克服了神经网络方法解不稳定、推广性差的......
基于Pareto最优概念的多目标遗传算法是处理多目标优化问题的一个重要算法。遗传算法的机理很适合多目标优化,因为遗传算法可以在......
学位
支持向量机(Support Vector Machine)是数据挖掘的新方法,也是一种小样本统计工具,它在解决小样本、非线性及高维的模式识别问题上......
SVM是统计学习的一种,是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的学习机器。目前,SVM被看作是解决分类问题和回归问题的强有力的......
随着数码设备、网络及多媒体技术的发展,人们在工作、学习和日常生活中产生的图像数据呈现了爆炸式的增长方式,如何合理而又高效地......
煤与瓦斯突出是引发煤矿重大恶性事故的隐患,在防突治理方面,如何提高瓦斯突出危险性预测的精度,使防突措施减少盲目性,增强针对性......
支持向量数据描述作为一种基于统计学习理论的单分类方法,在解决有限样本、非线性以及高维数据的模式识别问题中表现出许多特有的......
由于支持向量机在处理高维小样本数据时的识别精度显著优于传统机器学习方法,因此支持向量机的多分类编码方法与应用研究是近年来......
科技型中小企业公共服务补助资金实施六年来,每年均有近五千家服务机构获得基金资助。面对如此多的服务机构,对其补助基金实施绩效......
随着大数据时代的迅猛发展,运用机器学习的手段对大数据进行处理和分析已经成为一种公认有效的最佳方法。但是在各个领域中,呈现出......
随着信息时代中数据量的快速增长,传统的数据挖掘方法在处理大规模数据上已稍显不足。分布式数据挖掘应用越来越广泛。然而,在分布......
分类是数据挖掘等领域的主要研究内容之一,很多问题(如金融证券、临床诊断等)的解决均以它为基础。在现实生活中,许多分类问题中都......
随着计算能力和网络技术的进展，人类积累的数据量急剧增长。如何自动地、智能地从数据中获取其隐含的规律和知识，从而进行决策和控制......
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法。支持向量机又称为支持向量网络，具有理论完备、适应性强、全局......
支持向量机是Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,它是基于统计学习理论,借助最优化方法来解决机器学习问题的新工具,支持向量......
语音识别作为一门交叉学科,在人类智能化和信息化的道路上有着不可忽视的作用。近些年,嵌入式已经成为了信息领域的研究热点。在嵌......
支持向量机(SVM)是在Vapnic的统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法。它以结构风险最小化(SRM)为原则，通过实现确定的......
关于支持向量机多类分类问题的模型和算法的研究是当今研究的热点之一。无论是最近提出的"一对一对余"结构的算法，还是通常用的"一......
伴随着中国经济改革的不断深入和发展,中国的资本市场逐步转型,资本市场在国民经济中的作用越来越重要。但同时那些经营不善的上市......
分类技术是众多应用领域的关键技术，用于分类技术的方法有多种多样。与其它方法相比，支持向量机方法是以结构风险最小化为学习原则，具......
本文研究了基于粗糙集与支持向量机的心电信号分类。首先提到了心电信号的基础知识和粗糙集的基本理论和应用状况,然后以统计学习......
支持向量机自20世纪90年代由Vapnik提出以来,就以其卓越的学习能力成为了机器学习的研究热点。传统的支持向量机是研究两类分类的,......
介绍了SVM方法原理,为了将SVM在解决两类分类问题中的优越性推广至解决多类分类问题,分析构建树方法与SVM结合运用来提高SVM在进行......
多类支持向量机一般采用多个两类分类支持向量机来求解,这就需要解多个二次规划问题,从而导致算法的计算复杂性很高.根据一类分类......
纠错输出编码是一种处理多类分类问题的有效方法,但它只能用于有监督的数据,而对大量未标签样本却无法利用.提出一种新颖的基于半......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
提出并实现一个用于人机交互的静态手势识别系统。基于皮肤颜色模型进行手势分割,并用傅里叶描述子描述轮廓。采用针对小样本特别......
针对音素识别中Ｗａｉｂｅｌ模块网络训练时间长，Ａｎａｎｄ模块网络难以扩展新样本类的缺陷，本文提出一种优化模块网络结构，使模块网络数量和训练时间均小于......
纠错输出编码(ECOC)作为分解框架,将多类分类问题转化为二类分类问题,是解决多类分类问题的有效手段.为了提高ECOC的泛化性能,对EC......
支持向量机是典型的两类分类方法，如何将其推广到多分类问题是学者们正在研究的一个热点。对比分析几种常用的多类方法的优缺点，利用......
针对传动装置中变速箱齿轮故障诊断问题.利用建立在结构风险最小原理基础上的支持向量机的模式分类功能,构造了两种多故障分类器.......
在文本分类中,一个文本往往有多类属性,而目前大多数分类模型均为二元分类模型.因此,提出一种基于潜在语义的多类分类模型.该模型......
预测股票涨跌情况,并提出了一种新的时间序列预测方法,该方法将时间序列预测问题转化为多类分类问题.同时在分析现有多类分类机器......
