基于支持向量机对稻米淀粉含量的回归预测研究

支持向量机(SVM)是一种基于统计学理论提出的新通用机器学习方法,它建立在统计学理论的结构风险最小原理和VC维理论基础上,能够较好的解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。现提出利用MATLAB编写支持向量机代码对稻米淀粉的近红外光谱进行预测分析。实验证明,通过MATLAB的libsvm工具箱建立模型对稻米淀粉含量进行预测是可行的。     

SVM在入侵检测中的应用

随着网络技术的飞速发展,网络安全成了越来越重要的问题,如何快速、准确、有效地识别已有的攻击和日益增多的新攻击是入侵检测系统所面临的迫切问题。支持向量机建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小化原则上,避免了局部最优解,并克服了维数的灾难,在解决小样本、高维输入空间的入侵检测分类问题中表现出了许多优势。     

支持向量机、信息向量机和相关向量机的比较研究

介绍了支持向量机、信息向量机和相关向量机的理论与算法。利用最优化对偶理论,阐述了支持向量机的三种主要算法:硬间隔支持向量机、软间隔线性支持向量机和二次软间隔支持向量机的理论推导过程。对基于高斯过程模型,详细说明了信息向量机和相关向量机算法的实现过程。     

基于相关向量机的机器学习算法研究与应用

介绍一种新的机器学习方法——相关向量机(Relevance Vector Machine)。相关向量机是一种新的基于贝叶斯统计学习理论的学习方法,与支持向量机(Support Vector Machine)的相比,可以有概率型输出、更稀疏和核函数选择更自由等优点。详细论述相关向量机的研究现况、理论基础及算法思想,并通过仿真实验说明该方法的有效性,最后展望相关向量机的研究发展趋势,且提出相关向量机中仍需解决的关键问题。     

基于免疫算法和支持向量机的人脸识别

提出了一种基于免疫支持向量机人脸识别方法。针对支持向量机学习是一种有导师的学习,引入了否定算法,把人脸特征否定的结果来供支持向量机学习。该算法大大降低了运算复杂度,试验结果表明,该算法与其它方法相比具有较高的识别率。     

基于最小二乘支持向量机的预测控制

最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法克服了经典二次规划方法求解支持向量机的维数灾问题,适合于大样本的学习.提出一种新的基于LS-SVM模型的预测控制结构,对一典型非线性系统-连续搅拌槽反应器(CSTR)的仿真表明,该控制方案表现出优良的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

基于边界支持向量的自适应增量支持向量机

该文提出一种基于边界支持向量的自适应增量支持向量机,对每轮训练的样本集提取其边界支持向量,从而减少训练向量数目,提高训练效率。通过自适应调整参数,可以更好地适应新增样本。采用 UCI（University of California Irvine）机器学习数据库和Statlog数据库对本文方法进行验证,实验结果表明本文方法的训练时间优于标准支持向量机和一般增量支持向量机。其分类精度也明显优于一般增量支持向量机,在训练数据较少时,其分类精度与标准支持向量机相差不大,但随着训练数据的增加,分类精度逐渐超越标准支持向量机。该文的方法更适合大规模数据集的增量学习。     

一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法

基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性，提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法．算法分为2步：首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机，得到RBF网络较优的初始结构和参数；随后由BP算法调整优化RBF网络参数．混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点．仿真研究表明，混合学习算法学习效率高，网络性能优良，应用于函数逼近时效果优良．     

基于支持向量顺序回归机对农业经济预警的研究

在统计学习理论与支持向量机理论方法的基础上,将支持向量顺序回归算法与宏观经济预警研究相结合,建立了基于支持向量顺序回归经济预警模型;通过编制Matlab软件程序,结合黑龙江省经济数据,获得经济预警的分类超平面和预测警限区间,并进行内插和外推检验。结果表明,该预警模型预测的可靠性和拟合是有效可行的,具有很高的精度。     

基于支持向量机的并行学习方法研究

基于决策论中信息源合并规则,提出了基于支持向量机的并行学习方法(B-SVMs).在训练阶段,B-SVMs将一个大规模问题随机分解成若干规模较小的子问题,针对每个子问题同时训练支持向量机.在测试阶段,各个支持向量机并行给出测试结果,B-SVMs利用信息源合并规则将各支持向量机的输出组合而得到最终测试结果.在4个问题上与基于多数投票策略的组合支持向量机(MV-SVMs)和快速模块化支持向量机(FM-SVMs)相比,B-SVMs的泛化能力较高.与利用全部样本训练的标准支持向量机相比,B-SVMs极大地减少了训练时间和测试时间,而且具有与其相当的泛化能力.     

基于支持向量机的土地利用预警研究

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的学习方法,其引入核函数思想,将非线性问题转化为线性问题来解决,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。针对土地可持续利用与土地利用预警指标之间复杂的非线性关系,提出基于支持向量机的土地利用预警方法,对土地利用预警系统的内涵、原理和指标体系,以及建立土地利用预警体系等问题进行了研究。     

基于粒子群优化支持向量机的电梯故障诊断

电梯故障时,具有故障特征提取困难和故障类型识别率低的问题。因此,拟提取其振动信号并进行分析,找到故障特征。然而,鉴于其振动信号为非平稳、非高斯且背景噪声较大的信号,给有效辨识造成很大困难,所以,提出应用最优小波包分解和最小二乘支持向量机相结合进行电梯智能故障诊断的方法。借助最优小波包理论,首先提取电梯故障振动信号的能量分布;然后将其能量分布与时域指标相结合,构造故障特征向量;最后,将故障特征向量作为粒子群算法优化最小二乘支持向量机的输入对电梯故障类型进行识别。仿真结果表明,最优小波包理论与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断技术发挥了两者的优势,证明了该方法的有效性和实用性。     

基于支持向量机的农村劳动力转移预测

分析目前影响农村劳动力转移的主要因素,运用支持向量机理论将农村劳动力转移的主要影响因素作为量化指标,从农村经济持续发展的角度,结合《宁夏统计年鉴》1990～2002年数据,建立基于支持向量机的农村劳动力转移预测模型。对预测结果和精度进行分析,验证了该方法的有效性。     

基于联盟博弈和极限学习机的棉花异性纤维识别方法

针对棉花异性纤维（棉花采摘、摊晒、收购、储存、运输及加工过程中混入棉花中的非棉纤维）识别问题,提出了一种基于联盟博弈和极限学习机相融合的棉花异性纤维识别方法,该方法利用基于联盟博弈的特征选择方法确定最优的特征集,随后利用极限学习机进行棉花异性纤维识别并与支持向量机、ｋ近邻法进行了试验比较．试验结果表明,该方法、支持向量机和ｋ近邻法可以实现的准确率分别为90.15％、88.46％和86.30％．相对于另两种方法,该方法具有最高的识别准确率,并使特征集的特征数由75个降为25个．     

基于改进遗传算法的支持向量机微信垃圾文章识别

法治方式是十八大以来中国共产党探索出来的加强党风建设的新路径。整党整风运动式、会议专题式、法治方式是中国共产党九十多年来加强党风建设的三种方式，而法治方式是新方式与新选择。以法治方式加强党风建设的具体路径有五个方面：一是培育党员领导干部的“法治”意识与价值观念。二是清理完善党内法规制度，构建有法可依的党内法制体系。三是构建规范权力运行的制约和监督体系。四是搭建追逃追赃国际平台，加快对外逃人员的法制惩处。五是强化警示，定期发布党员领导干部的贪腐案例。以法治方式加强党风建设要处理好党内法规与国家法制的关系、加大党员领导干部相关事项的信息透明度与公开性、借鉴成功经验构建廉政文化。     

基于支持向量机的路面图像分类方法

针对路面结构特征,提出一种颜色与纹理特征相融合并结合模糊支持向量机的路面分类识别方法。提取路面图像的HSV颜色空间的颜色矩作为颜色特征,采用灰度共生矩阵法提取纹理特征,融合路面图像的颜色特征与纹理特征,采用模糊支持向量机进行支持向量特征训练,通过训练得到能尽可能多的满足每一种图像的样本数据特征的特征向量。通过实验,对比了采用传统的支持向量机与模糊支持向量机对路面分类识别的正确率。实验表明本研究所提出方法的有效性。     

强模糊支持向量机在稻瘟病气象预警中的应用

针对稻瘟病气象顸警中样本含有模糊信息,支持向量机对含有模糊信息样本无法处理的问题,建立适合稻瘟病气象预警特点的分类预警算法(强模糊支持向量机).以模糊事件的可信性测度为基础,将模糊分类问题转化为求解模糊机会约束规划问题;将模糊机会约束规划化转化为与其等价的二次规划,据此给出强模糊支持向量机.并且研究了强模糊支持向量机在稻瘟病气象预警中的应用方法.对浙江省宁波市某水稻种植区2004-2007年稻瘟病气象预警试验,数据结果与实际情况吻合.由此可说明强模糊支持向量机能较好地解决样本中含有模糊信息的分类问题,基于强模糊支持向量机的稻瘟病气象预警方法对于稻瘟病气象预警有较大的优越性.     

基于支持向量机的测厚仪CS值电压漂移故障判定及处理

支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法， SVM的基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新的空间中求取最优分类超平面。它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。本文着重介绍选取SVM及其如何成功诊断处理钢厂轧机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。     

基于支持向量机的农业数据分类研究

介绍了支持向量机的原理,研究了基于支持向量机的农业数据分类,结果表明应用支持向量机可以有效地提高农业数据的分类性能。