首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
章慧 《安徽农业科学》2011,39(23):14406-14409
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   

2.
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   

3.
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   

4.
支持向量回归及其在农产品成分分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  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.
提出了利用基于邻域粗糙集的支持向量机算法实现污水处理过程中出现故障的自动诊断.首先,对污水处理厂收集的监控数据进行预处理;其次,利用邻域粗糙集模型中对象邻域的上、下近似,寻找2种类别的交界部分,从而减小问题规模;然后,通过对交界部分样本进行混淆度分析,剔除异常样本或噪声数据;同时对样本集进行属性约简与加权处理;最后,在约简集上进行支持向量机的训练与测试.将试验结果与传统支持向量机方法的结果进行比较,表明该方法不仅提高了故障诊断的效率,而且降低了问题的复杂程度,同时还保持了较好的推广性能.  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
基于粗集的支持向量机在故障诊断中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
根据支持向量机分类的基本原理,通过应用粗集理论方法对样本数据进行了预处理,去除冗余特征,提高了支持向量机分类效率.通过对涡轮机故障诊断,认为该方法可以提高故障诊断精度和诊断效率.  相似文献   

10.
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.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号