基于支持向量机模型的财务预警应用研究

应用上市公司财务比率数据,采用支持向量机模型(SVM)对上市公司财务危机进行预警,给出了财务预警指标及量化方法,分析了基于支持向量机模型的中长期预警能力。研究结果表明了支持向量机应用于财务预警的可行性和实用性,最后提出了以多模式分类标识财务预警警度的可能性。     

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.     

基于支持向量机的集团信用风险预警研究

针对我国现有信用风险预警模型普遍以单一企业为样本,无法反映集团信用风险状况的问题,采用支持向量机算法,建立了企业集团信用风险预警指标体系,利用全国大额贷款和授信企业集团客户样本数据进行训练,提出了基于支持向量机的集团信用风险预警模型。理论分析及预警数值试验结果表明：基于支持向量机的集团信用风险预警模型与传统的基于逻辑回归算法预警模型相比,具有更好的泛化能力;在相同预警敏感水平下,采用前者预警的假负率为16．67％,与后者的23．45％相比具有更高的预警精度。基于支持向量机的集团信用风险预警模型可较好的应用于企业集团信用风险预警领域中。     

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ε-支持向量回归机的小菜蛾预警模型

基于ε-支持向量回归机算法建立了小菜蛾在多发季节的预测模型,通过对广东省蔬菜小菜蛾试验数据进行分析,结果表明,在选择惩罚因子c为43、核函数参数κ为0.2的情况下,ε-支持向量回归机预警模型取得了较好的预测结果。     

支持向量机的基本理论和研究进展

作为一种新的机器学习方法,依据结构风险最小原理,支持向量机表现出独特的泛化和推广能力,已逐渐成为国内外机器学习研究的热点之一。简要回顾了传统支持向量机的发展历史与基本理论,介绍了支持向量机的改进算法,系统总结了支持向量机在分类与回归问题中的具体应用实例及其优势。经过近30年的发展,出现了诸多改进的支持向量机算法,支持向量机的理论逐渐完善,其应用也得以深入各个研究领域,在解决小样本数据的分类与回归问题具有良好的应用优势,在智能故障诊断、图像处理、石油探勘与开发、说话人识别、水质检测与评价、金融预测、气象预测等方面获得了良好的应用效果。     

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。     

支持向量回归及其在农产品成分分析中的应用

介绍了近年来新兴的一种处理非线性分类、回归等问题的机器学习方法--支持向量机(SVM)方法.支持向量机基于结构风险最小化原理,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,对未来样本有较好的泛化能力.阐述了支持向量回归的理论基础、研究现状,及其在农产品成分分析中的应用.     

基于支持向量机响应面的车身部件声特性优化

针对车身部件声学特性优化中计算设计灵敏度复杂和传统响应面法准确度较低的问题,提出用支持向量回归机方法构造响应面.支持向量机根据结构风险最小原理,具有小样本学习性能.本文用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造汽车地板部件的模态频率、域点声压的响应面,对其优化找到最优点.结果表明:与最小二乘法相比,支持向量机构造的响应面更接近仿真试验,优化结果与实际最优解更为接近.     

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。     

基于多特征相融合和支持向量机的森林火场识别技术的研究

针对森林火场采用了新的颜色特征提取方法,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,并用支持向量机作为学习工具,充分利用已有森林火场的数据进行学习,提高森林火场的自动识别的准确率.结果表明,新的颜色特征提取方法适用于森林火场的识别,采用支持向量机融合多特征可成功用于森林火场的自动识别.     

改进支持向量机的股票价格预测研究

为了提高股票价格预测精度,提出一种改进支持向量机的股票价格预测模型。该模型利用粒子群算法的全局寻优能力对支持向量机参数进行优化,以提高股票价格的预测精度,采用具体股票价格数据对模型性能进行测试。结果表明,改进支持向量机能够对股票价变化趋势进行预测,是一种有效、高精度的股票价格预测模型。     

复合地基承载力预测的支持向量机方法应用研究

针对复合地基承载力设计存在的问题,提出了基于支持向量机的预测方法,通过对影响复合地基承载力因素的分析,建立了复合地基承载力预测的支持向量机模型。研究结果表明,基于支持向量机的复合地基承载力预测方法具有较高的准确率,应用前景广阔。     

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。     

基于广义Arnold变换与支持向量机的图像水印算法

提出了一种基于广义Arnold变换与支持向量机模型的图像数字水印算法．选定的二值水印图像经过置乱以后,水印的嵌入位置通过广义Arnold变换随机产生,利用部分选定位置图像块中像素之间的关系来训练支持向量机,并采用水印嵌入增强处理技术,加强了水印的嵌入强度．在训练好的支持向量机辅助下,水印的检测过程可以看作是嵌入算法的一个逆过程．实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,能有效抵抗Jpeg压缩、噪声等多种攻击．     

SVR的树木生长过程建模及其参数优化研究

计算机树木模型可以广泛地应用于理解、预测和调控树木的生长和产量,在树木生长及生态系统等领域的研究中已经成为一种很重要的研究方法。采用支持向量回归对树木高度进行建模与预测,减小了样本数据量小造成的误差,克服了树木生长方程选择的困难。对支持向量机的参数采用遗传算法进行筛选,提高数据拟合精度。最后将预测结果与采用各类生长方程模型的预测结果进行比较,结果表明用支持向量机预测方法有较高的精度。     

基于Spark的支持向量机在小麦病害图像识别中的应用

为了提高小麦病害图像分类的效率,提出了一种基于Spark的并行式支持向量机算法。首先对小麦病害图像进行滤波去噪、灰度压缩等处理,利用灰度共生矩阵、不变矩阵等从颜色、纹理和形状3个方面提取49个特征向量;然后通过数据集的切分和并行框架的支持,将大数据并行处理技术Spark与支持向量机结合,运用Scala语言实现了串行支持向量机算法的并行化,并将其应用于小麦病害图像识别。针对小麦锈病和白粉病的图像分类测试结果表明,当测试图像分别是2 600、3 900、5 120张时,该算法对锈病的分类精度依次是76.03%、81.18%、77.82%,对白粉病的分类精度依次是83.27%、85.91%、83.14%,比串行支持向量机分类精度有所提升。分类时间依次是13 928.0、18 506.1、24 897.2 ms,明显低于串行支持向量机的分类时间。改进的算法实现了小麦病害分类精度的小幅度提升,明显提高了处理速度,具有较快的学习收敛速率。     

基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

创业投资引导基金是许多国家和地区普遍采用的支持产业投资的政策之一。国外引导基金主要采取了三种运作模式: 以美国为代表的融资担保模式，以以色列为代表的基金参股模式和以英国为代表的复合支持模式。而国内引导基金近年来发展迅速，设立形式多样,已取得了初步成效。本文对我国引导基金的情况进行了归纳，分析了国内现有的运作模式，并指出了我国引导基金运作模式的现实选择和发展方向。     

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。