孪生支持向量机相关论文
为了进一步提高孪生支持向量机（Twin support vector machine, TWSVM）的自然语言文本分类准确度，提出了一种改进的粒子群优化（Particle......
随着合成孔径雷达（SAR）在信息侦察领域的应用越来越广泛,降低使用成本,研究其任务适应性是需要解决的问题。传统的适应性评估方法以......
本文主要研究了基于双层规划的稀疏孪生支持向量机（TSVM）.首先,将Lq（0≤q...
为了提高图像识别性能,采用孪生支持向量机用于图像分类识别,并结合二维Gabor小波对图像纹理特征进行提取,借助局部线性嵌入(Local......
基于统计学理论的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是模式识别和机器学习领域重要的研究方法之一,它具有直观的几何解释和完......
齿轮视觉测量是以光学影像法为基础的一种实时齿轮并行测量技术,与测量仪器精密化、集成化、智能化的发展趋势相适应。边缘定位是......
随着科学技术的发展与时代的需求,人类对于大脑的理解和认知越来越深入,脑科学逐渐成为了科研人员的热门研究领域,而脑-机接口作为......
针对散料港口无人化取料机往复取料效率低,毫米波雷达感知数据集噪声多、波动频繁、数据不平衡导致现有机器学习分类模型效果欠佳......
股价预测是一个复杂的非线性问题,随着数据分析技术的不断发展,应用机器学习方法来进行股票量化分析的研究也越来越多。文章用非线......
孪生支持向量机(TWSVM)摒弃了传统SVM平行约束的条件，通过求解两个形如SVM的二次规划问题来获得分类模型,可以将训练时间缩短到原SV......
随着科技的不断进步,信息时代已经到来。图像作为人类获得信息、表达信息的一种重要载体,是人类感知世界的的窗口,因此图像处理得......
孪生支持向量机(Twin Support Vector Machines,TWSVM)是在2007年提出的,在形式上类似于经典的支持向量机(Support Vector Machine......
孪生支持向量机是受广义特征值支持向量机启发而提出的一种学习算法,如今它已成为机器学习的重要研究内容之一。由于孪生支持向量......
孪生支持向量机(Twin Support Vector Machines,TWSVM)是一种基于经典支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的新型机器学习方法......
孪生支持向量机作为支持向量机的拓展,它不仅具有较快的运算速度,而且具有较强的泛化能力,在股票预测方面取得了良好的应用效果。......
针对传统基于神经网络的故障诊断方法存在所需训练样本过大和高维问题,对民用航空发动机故障类型进行研究,提出了一种基于孪生支持......
孪生支持向量机在机器学习领域有着广泛的应用,其主要目的是用来解决二分类问题,是多分类问题在现实生活中是最为常见的。因此研究......
随着科学技术的发展,人类对于脑科学及人类脑智能技术的研究愈加深入。基于运动想象的脑-机接口技术作为脑科学研究中最具代表性的......
孪生支持向量机是在支持向量机的基础上产生的机器学习算法,与支持向量机不同,孪生支持向量机是找到两个分类超平面且是不平行的,......
提出一种基于二叉树支持向量机的超球孪生二叉树支持向量机,该算法结合了孪生支持向量机和二叉树支持向量机的优势,加快了训练速度......
支持向量机是由Vapnik等人在统计学习理论基础上发展起来的一种新型机器学习方法,是一种解决小样本问题的强有力工具,在众多领域得......
分类问题是实际应用中普遍存在的问题,也是机器学习领域的重要研究内容之一.孪生支持向量机(Twin support vector machines, TSVM)......
为了改善现代工业系统故障检测和诊断的性能,提出一种基于主成分分析-孪生支持向量机挖掘的工业系统故障监测方法;采用多元统计的......
投影孪生支持向量机(Projection Twin Support Vector Machine,PTSVM)是一种有效的分类算法,存在参数选择困难和算法总体运行时间......
为了提高在大流量背景下DDoS攻击检测的实时性,提出一种在大流量背景下基于活跃熵的DDoS攻击检测方法。在IP流层面通过分析系统活......
虽然孪生支持向量机（TwinSupportVectorMachine，TSVM）的处理速度优于传统的支持向量机，但其并没有考虑输入样本点对最优分类超平面所产......
为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法(IAFSA)的孪生支持向量机(TWSVM)的火焰识别方法。该方法根据RGB......
模糊孪生支持向量机是一种重要的机器学习方法,克服了噪声或异常数据对分类的影响;然而,该方法考虑的仍是经验风险,从而使得训练过......
孪生支持向量机(TWSVM)的研究是近来机器学习领域的一个热点。TWSVM具有分类精度高、训练速度快等优点,但训练时没有充分利用样本......
孪生支持向量机(TWSVM)目前已在众多领域取得了成功的应用,但标准TWSVM模型在处理具有分布特征的数据分类问题时鲁棒性差,尤其当数......
为适应声发射信号频率覆盖范围广且频率高的特点,该文使用在S变换的基础优化而来的广义S变换,通过对广义S变换的时频分辨率特性进......
孪生支持向量机通过求解较小的二次规划问题,提高了分类器的性能,然而,该方法主要利用了类间可分的特性,并使用hinge损失函数构建......
针对光滑孪生支持向量机(smooth twin support vector machines,STWSVM)采用的Sigmoid光滑函数逼近精度低的问题,提出一种基于Newt......
针对最小二乘孪生支持向量机对噪声和离群值非常敏感的问题,本文提出了一种基于能量的结构化最小二乘孪生支持向量机。首先对每个......
基于局部信息的加权孪生支持向量机（WLTSVM）借用类内及类间近邻图分别表示类内样本的紧凑性和类间样本的分散性,克服孪生支持向量机（T......
针对光滑孪生支持向量机（smooth twin support vector machines，简称STWSVM）采用的Sigmoid光滑函数逼近精度低和STWSVM对异常点敏感的......
孪生支持向量机本质为两个二次规划问题,对于其目标函数中约束变量取正号不可微特性,提出一种基于最佳一致逼近的多项式光滑函数构......
图像分割是模式识别、计算机视觉等领域的重要研究内容,也是图像信息处理的难点和热点之一.以孪生支持向量机(TSVM)与极坐标复指数......
图像分割是图像分析与理解的关键环节之一.提出了一种基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法.首先,利用熵率超像素生成算法,将原......
通过总结多篇文献研究分析一种目前流行且被广泛应用的识别技术,即孪生支持向量机。首先,介绍其发展背景并从数学理论角度验证该技......
相比传统支持向量机,尽管孪生支持向量机具有较快的计算速度,然而不具备结构风险最小化和稀疏性,易产生过拟合现象。针对这一问题,......
为了实现利用肌电信号识别的智能轮椅系统控制,提出一种基于空域相关滤波的小波熵和近似熵特征提取与分类方法.通过分布在人体肩颈......
在热电厂脱硫过程中,pH值直接影响脱硫的效率,若pH测量仪器受到环境的影响被破坏,会给生产造成巨大的损失。为了降低这种损失,采用......
孪生支持向量机通过求解2个较小二次规划问题得到一对非平行超平面,从时间和准确率方面提高了分类器的性能.由于此方法使用Hinge损......
如何更精确、更实时地检测早期火灾的发生是人类不断追求的目标。图像火灾探测的一个最关键问题就是使用分类器区分和识别火焰和其......
当前,随着工业生产制造技术与大数据、云计算、人工智能新一代信息技术的深度融合,现代工业正朝着数字化、智能化等方向飞速发展。......
