共查询到18条相似文献，搜索用时 233 毫秒
1.
本模糊支持向量分类机的构建特点是,训练点输出的类型和最终的模糊分类函数的函数值均为反映其模糊类别的实数。以模糊系数规划为基础,将模糊分类问题转化为求解模糊系数规划问题,求出模糊系数规划的γ-最优规划,据此给出模糊支持向量分类机(算法);用2个例子说明该算法的合理性;最后给出模糊支持向量分类机中最佳阈值的确定方法。 相似文献
2.
针对传统支持向量机对噪声点敏感问题,提出一种改进的支持向量机.其基本思想是根据样本对分类贡献不同赋予相应的隶属度,贡献大的分配较大的隶属度,贡献小的分配较小的隶属度.与传统支持向量机比较,减小了噪声点对分类的影响,提高了SVM的泛化能力.并将其应用到车型识别中,结果显示该方法的有效性. 相似文献
3.
4.
基于支持向量机模型的大型灌区运行状况综合评价研究 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机(SVM)是由VAPNIK等提出的建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法.由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题.引入了核函数思想,使它将非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度.提出了大型自流灌区运行状况综合评价标准,探讨了利用支持向量机多类分类算法,构建了大型灌区运行状况的综合评价模型.研究表明:该方法简便、客观,并具有较强的实用性,能够正确地对大型灌区运行状况进行综合评价. 相似文献
5.
基于支持向量机模型的财务预警应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
6.
[目的]快速鉴别不同品种的薰衣草精油,为精油品质控制提供可靠的科学方法依据.[方法]通过气相色谱质谱(GC-MS)测定三个品种共66个薰衣草精油样品,应用峰面积归一法确定各成分的相对含量.对构建的特征信息数据进行主成分分析(PCA),选取7个主成分代替原始数据,再利用支持向量机技术进行分类和预测,对不同品种的薰衣草精油进行鉴别.[结果]通过48个样本建立支持向量机的分类模型,对18个样本进行预测,对训练集样本的训练正确率达到97.92;,对预测集样本的正确识别率达到94.44;.[结论]主成分分析结合支持向量机方法具有很好的分类和鉴别作用,可作为薰衣草精油品种区分的有效方法之一,为薰衣草精油的质量控制提供了一定的科学依据. 相似文献
7.
基于支持向量机的集团信用风险预警研究 总被引：2，自引：1，他引：1
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。 相似文献
8.
鉴于样本通常具有模糊特性且分布有稀疏的差别,在研究了现有的一些模糊支持向量机方法基础上,提出了基于模糊K近邻的模糊支持向量机方法。该方法首先针对每一类样本计算出样本均值,从而得到样本类中心点;然后计算出样本与中心点的距离,根据距离计算出样本的初始隶属度。计算每个样本的K个近邻点,按照模糊K近邻方法计算样本的隶属度,将初始隶属度和模糊K近邻隶属度以一定比例融合,得出样本的最终隶属度值。 相似文献
9.
准确预测农产品市场价格对政府宏观调控和农业生产者制定生产决策具有重要意义.本研究提出了一种基于模糊信息粒化和遗传算法的支持向量机(GA-SVM)农产品价格预测模型.该模型首先将原始价格数据进行模糊信息粒化,然后利用支持向量机对粒化后的价格数据做出预测.为提高预测精度,利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化.对国内某农产品批发市场的价格数据进行实证分析的结果表明,该方法能对农产品价格的变化范围进行有效地预测. 相似文献
10.
廖文婧 《西南大学学报(自然科学版)》2014,36(5)
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。 相似文献
11.
传统的评价方法不能处理带有模糊信息的城市空气质量的评价问题。基于结构风险最小化原则建立了带有模糊信息的支持向量分类模型和算法,在此基础上提出基于模糊支持向量机的城市空气质量评价方法;根据空气中的总悬浮颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气综合污染指数4个指标,对我国50个主要城市2003年空气质量进行了综合评价,选择10个城市的评价结果进行了测试,结果表明:根据2003年数据采用本方法得到的邢台、张家口和沧州的空气污染指数与河北省环保专家提供的数据误差小于0.1;西宁、银川、乌鲁木齐、汕头、南京、大连、武汉的综合空气污染指数与国家环保总局提供的数据误差均小于0.5。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
[目的]应用参数优化支持向量机对水稻施氮水平进行准确分类预测,为水稻精准施肥和高产管理提供科学依据.[方法]以水稻品种金优458为试验材料,设4个施氮水平(从高至低折合纯氮用量分别为225、150、75和0 kg/ha),通过叶绿素测量仪SPAD-502获取水稻第6~9叶序叶片的SPAD值(即叶尖、叶中和叶枕的SPAD值),并分别应用网格搜索算法和粒子群算法参数优化支持向量机对4个施氮水平下的水稻叶片SPAD值进行训练和预测分类.[结果]对于第7、8叶序、第7~9叶序及第6~8叶序叶片组合,粒子群算法参数优化支持向量机对水稻施氮水平的分类识别效果均优于网格搜索算法,其准确率均高于75.000%,对归一化处理后的第7、8叶序叶片组合识别率最高,达88.889%.[结论]基于粒子群算法参数优化支持向量机适用于水稻施氮水平分类预测,能满足农学研究的需求. 相似文献
14.
水稻低温冷害是宁夏的主要农业气象灾害,低温冷害的实时监测与预警对趋利避害、减轻灾害损失十分重要。在前人水稻低温冷害指标研究的基础上,在GIS支持下改进了温度的小网格推算方法,提高温度推算精度;利用多时相遥感资料,提取水稻种植区域;将低温冷害的监测指标推算结果与水稻种植区域相结合,实时判定低温冷害等级分布及区域,并利用天气预报资料,对水稻低温冷害进行预警,开发了自动监测预警系统。将此方法和系统应用到业务工作中,制作了水稻低温冷害业务监测预警产品,监测结果与实际情况基本相符,取得较好的监测服务效果。 相似文献
15.
16.
在提取茶叶样本主要化学成分含量的基础上,首先将对茶叶品质的描述以向量的形式直观地表现出来,再利用支持向量机模型,对训练样本进行分类,找出茶叶品质划分的判决函数,最后把判决函数在测试样本集上进行试验,取得了很好的分类效果。这种将SVM数学模型应用到茶叶品质鉴定中的做法,具有较强的实用价值和推广价值。 相似文献
17.
机器视觉在HSV颜色空间下稻瘟病病程分级判定研究 总被引：1，自引：0，他引：1
该研究旨在开发基于机器视觉技术的稻瘟病病程分级系统,实现对稻瘟病病程分级准确、客观的判定。提出基于GrabCut、高斯滤波、OTSU二值化、颜色空间转换、阈值切割等处理的稻瘟病分级判定算法模型,该算法模型利用OpenCV与python语言实现,以反向阈值切割为核心策略分离叶片与病斑,再以循环遍历模式统计像素点得出病斑面积占比,实现对稻瘟病的快速、精确分级。试验结果表明,该算法模型与专业研究人员人工判定的结果匹配度达95.77%,相对于人工判定,具备更高的稳定性和客观性。目前对稻瘟病病程分级主要依赖研究人员通过经验判定,客观、准确的判定病程对防治稻瘟病具有重要意义。该系统以手机APP为图像采集端口,不依赖其他仪器和设备,通过手机拍照即可实时获得稻瘟病精确的分级结果,降低了研究门槛,提高了科研工作的效率。 相似文献
18.
【目的】农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现。构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题。【方法】在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品“因素分类解耦、参数转用适配”方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群。【结果】利用“因素分类解耦、参数转用适配”技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群。这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%。【结论】研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法。 相似文献