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基于SVM的综合评价方法研究 被引量:40
1
作者 肖健华 吴今培 杨叔子 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第8期28-30,共3页
系统介绍了统计学习理论与支持向量机的基本思想,研究了它们在综合评价中的应用。分析了科研立项评审系统的设计方法,建立了基于的评审系统。文末比较了新评审系统和采用其它方法如模糊排序、神经网络等建立的评审系统所分别取得的拟合... 系统介绍了统计学习理论与支持向量机的基本思想,研究了它们在综合评价中的应用。分析了科研立项评审系统的设计方法,建立了基于的评审系统。文末比较了新评审系统和采用其它方法如模糊排序、神经网络等建立的评审系统所分别取得的拟合效果,比较结果SVM表明:采用支持向量机设计的评审系统结构简单、思路清晰且能取得更为理想的评审结果。 展开更多
关键词 SVM 综合评价方法 支持向量机 统计学习理论 机器学习
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支持向量机在机械故障诊断中的应用研究 被引量:37
2
作者 李凌均 张周锁 何正嘉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第19期19-21,共3页
在机械故障诊断中,通常不具备有大量的故障样本,因此,制约了故障诊断技术向智能化方向发展。而基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)方法正好克服了这方面的不足。统计学习理论是专门研究少样本情况下的统计规律及学习方法的理论。SL... 在机械故障诊断中,通常不具备有大量的故障样本,因此,制约了故障诊断技术向智能化方向发展。而基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)方法正好克服了这方面的不足。统计学习理论是专门研究少样本情况下的统计规律及学习方法的理论。SLT理论和SVM方法为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径。该文讨论了支持向量机在故障诊断领域中应用的分类算法。并以滚动轴承的振动信号为例进行了试验论证。试验表明:SVM方法对具有少样本的故障诊断领域具有很强的适应性。 展开更多
关键词 支持向量 机械故障诊断 统计学习理论 机器学习算法
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电机故障诊断支持向量机 被引量:17
3
作者 曹志彤 陈宏平 何国光 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期738-741,共4页
基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面。统计学习理论 (Statistical learning theory SL T)是研究小样本情况下机器学习规律的新理论。支持向量机 (Supportvector machine SVM)是在这一理论体系基础上发展起来的一种通用学习... 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面。统计学习理论 (Statistical learning theory SL T)是研究小样本情况下机器学习规律的新理论。支持向量机 (Supportvector machine SVM)是在这一理论体系基础上发展起来的一种通用学习方法。SL T和 SVM正成为继神经网络研究之后新的研究热点。通过对鼠笼式异步电动机转子断条故障进行实验模拟 ,对实验获取的采样电流信号经 FFT分析 ,构造以低频到高频的频谱特性为分量的学习样本向量 ,通过支持向量机 SVM对故障电流样本的训练 ,使 SVM具有分类功能。最后 ,采用 SVM对电动机各种转子断条故障进行诊断分类 ,取得较满意的结果 ,说明支持向量机 SVM是进行故障诊断的一种新方法。 展开更多
关键词 SVM 支持向量机 机器学习 统计学习理论 slt 通用 分类功能 诊断分类 术中 电机故障
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支持向量机理论及算法研究综述 被引量:225
4
作者 汪海燕 黎建辉 杨风雷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期1281-1286,共6页
介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的... 介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的研究。 展开更多
关键词 支持向量机 统计学习理论 训练算法 模糊支持向量机 多分类支持向量机 模式识别
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基于支持向量机的机械故障智能分类研究 被引量:13
5
作者 李凌均 张周锁 何正嘉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第4期667-670,共4页
故障样本不足是制约故障诊断技术向智能化方向发展的主要原因之一 .支持向量机 (SVM)是一种基于统计学习理论 (SL T)的机器学习算法 ,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果 ,从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径 .... 故障样本不足是制约故障诊断技术向智能化方向发展的主要原因之一 .支持向量机 (SVM)是一种基于统计学习理论 (SL T)的机器学习算法 ,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果 ,从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径 .本文介绍了支持向量机分类算法 ,以滚动轴承的故障分类为例 ,探讨了该算法在故障诊断领域中的应用 ,并与 BP神经网络分类方法进行了对比研究 .结果表明 ,SVM方法在少样本情况下的分类效果优于 BP神经网络分类方法 . 展开更多
关键词 统计学习理论(slt) 支持向量机(SVM) 故障诊断 神经网络
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一种改进的渐进直推式支持向量机分类学习算法 被引量:11
6
作者 廖东平 魏玺章 +1 位作者 黎湘 庄钊文 《信号处理》 CSCD 北大核心 2008年第2期213-218,共6页
基于支持向量机的直推式学习是统计学习理论中一个较新的研究领域。较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具有普遍性和实际意义。针对渐进直推式支持向量机学习算法存在的缺陷,提出了一种改进算法。该算法利用区域标注法取代... 基于支持向量机的直推式学习是统计学习理论中一个较新的研究领域。较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具有普遍性和实际意义。针对渐进直推式支持向量机学习算法存在的缺陷,提出了一种改进算法。该算法利用区域标注法取代前者的成对标注法,在继承了其渐进赋值和动态调整的规则的同时,提高了算法的速度;根据每个无标签样本的标注可信度自适应地对其赋予不同的影响因子,从而控制训练误差的传递和积累,提高了算法的性能。雷达实测数据实验结果表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 统计学习理论(slt) 直推式支持向量机(TSVM) 直推式学习 区域标注法 标注可信度
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支持向量机 被引量:75
7
作者 张浩然 韩正之 李昌刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第12期135-137,142,共4页
This paper gives a introduction of the basic ideas, basic theory, key techniques, and application of the sup-port vector machine (SVM), and indicates the similarities and differences between support vector machines an... This paper gives a introduction of the basic ideas, basic theory, key techniques, and application of the sup-port vector machine (SVM), and indicates the similarities and differences between support vector machines and neuralnetworks. 展开更多
关键词 支持向量机 机器学习 人工智能 多层感知器 人工神经网络
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一种新颖的径向基函数(RBF)网络学习算法 被引量:32
8
作者 孙健 申瑞民 韩鹏 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1562-1567,共6页
以提高RBF网络泛化能力为着眼点 ,提出了一种新型的网络结构自适应学习算法 .该算法采用衰减聚类半径的聚类算法来确定初始的隐层结构 ,然后通过调整包含样本类别信息的扩展聚类不纯度来修正隐层结构 ,直至满足所有扩展聚类不纯度均小... 以提高RBF网络泛化能力为着眼点 ,提出了一种新型的网络结构自适应学习算法 .该算法采用衰减聚类半径的聚类算法来确定初始的隐层结构 ,然后通过调整包含样本类别信息的扩展聚类不纯度来修正隐层结构 ,直至满足所有扩展聚类不纯度均小于等于不纯度均值以及所有扩展聚类方差均不超过方差均值这两个条件 .这样就确定了隐层的最终结构 .在确定隐层结构之后 ,采用反向传播算法来训练隐层与输出层之间的连接权重 .经双螺旋线问题仿真试验验证 ,该算法确实具有较强的泛化能力 . 展开更多
关键词 单隐层前馈神经网络 径向基函数 网络学习算法 机器学习 支持向量机
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支持向量机研究 被引量:88
9
作者 崔伟东 周志华 李星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第1期58-61,共4页
支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念,然后对线性SVMs和非线性SVMs进行介绍,给出一些常用的训练算法,并指出SVMs存在的... 支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念,然后对线性SVMs和非线性SVMs进行介绍,给出一些常用的训练算法,并指出SVMs存在的局限和将来可能的研究内容。 展开更多
关键词 支持向量机 模式识别 机器学习 统计学习理论
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基于支持向量机的洪水预报模型初探 被引量:19
10
作者 梅松 程伟平 刘国华 《中国农村水利水电》 北大核心 2005年第3期34-36,共3页
 用传统的机器学习方法进行洪水预报建模存在泛化能力难以保障,训练速度慢等一些困难。对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍,探讨了基于支持向量机的洪水预报模型的建模方法。通过实例中的应用,该模型显...  用传统的机器学习方法进行洪水预报建模存在泛化能力难以保障,训练速度慢等一些困难。对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍,探讨了基于支持向量机的洪水预报模型的建模方法。通过实例中的应用,该模型显示了泛化能力强,训练速度快,便于建模等优点,有良好的应用前景。 展开更多
关键词 支持向量机 洪水预报 统计学习理论
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支持向量机在模式识别中的核函数特性分析 被引量:98
11
作者 李盼池 许少华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第2期302-304,共3页
支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的一种机器学习技术,与传统人工神经网络不同之处在于前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理。支持向量机不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力与BP神经网络相比有明显提高... 支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的一种机器学习技术,与传统人工神经网络不同之处在于前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理。支持向量机不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力与BP神经网络相比有明显提高。讨论了支持向量机的分类原理,并用多项式函数、径向基函数和感知机函数等3种核函数作为内积回旋,分别以平面点集分类、手写体汉字识别及双螺旋线识别为例,在不同的结构参数下进行了仿真实验,并对3种核函数的分类特性进行了对比分析,给出了在不同模式识别问题中3种核函数的选择条件。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 模式识别 感知机 手写体汉字识别 机器学习 结构风险最小化 内积 平面点集 多项式函数
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基于统计学习理论的海色遥感叶绿素浓度反演方法 被引量:3
12
作者 蒋刚 肖建 +1 位作者 郑永康 宋昌林 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期559-563,共5页
根据卫星遥感信息反演叶绿素浓度对估计水域初级生产力的重要作用,分析已有反演方法的不足之处;尝试将基于统计学习理论的复合核函数方法引入到这一领域,并用SeaBAM的数据进行实验,结果显示该方法性能优良;从理论上分析其在样本数较少... 根据卫星遥感信息反演叶绿素浓度对估计水域初级生产力的重要作用,分析已有反演方法的不足之处;尝试将基于统计学习理论的复合核函数方法引入到这一领域,并用SeaBAM的数据进行实验,结果显示该方法性能优良;从理论上分析其在样本数较少的情况下,核函数方法可以避免过学习的原因;与神经网络法和传统的经验方法相比,该方法体现出较大的实用价值和较好的应用前景。 展开更多
关键词 卫星遥感 叶绿素浓度 反演 统计学习理论 复合核函数
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小样本机器学习理论:统计学习理论 被引量:26
13
作者 谭东宁 谭东汉 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期108-112,共5页
统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论 ,是模式识别领域新近发展的一种新理论 ,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。它为小样本机器学习问题建立了一个较好的理论框架 ,也发展了一种新的通用学习算法—... 统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论 ,是模式识别领域新近发展的一种新理论 ,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。它为小样本机器学习问题建立了一个较好的理论框架 ,也发展了一种新的通用学习算法———支持向量机 ,较好地解决了小样本机器学习问题。该文旨在介绍统计学习理论的基本思想、特点。 展开更多
关键词 样本 统计估计 模式识别 统计学习理论 机器学习理论 支持向量机
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基于多分类支持向量机的入侵检测方法 被引量:7
14
作者 衣治安 吕曼 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第15期167-169,共3页
网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器,用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评... 网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器,用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评估,将实验结果和BP神经网络方法进行了比较。实验表明提出的方法是可行的、高效的。 展开更多
关键词 入侵检测 统计学习理论 多分类支持向量机 核函数
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支持向量机及其应用研究 被引量:11
15
作者 罗雪晖 李霞 张基宏 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS 2003年第3期40-46,共7页
支持向量机是一种新型机器学习方法,因其出色的学习性能,已成为当前国际机器学习界的研究热点.作者介绍了支持向量机的理论依据及其研究进展.
关键词 支持向量机 应用 机器学习 统计学习理论 模式识别 最优超平面 SVM算法
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我国大陆强震预测的支持向量机方法 被引量:20
16
作者 王炜 刘悦 +4 位作者 李国正 吴耿锋 马钦忠 赵利飞 林命週 《地震学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期29-36,共8页
统计学习理论是研究小样本情况下机器学习规律的理论.支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法.它不但较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化(预测... 统计学习理论是研究小样本情况下机器学习规律的理论.支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法.它不但较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化(预测)能力,其预测效果通常优于人工神经网络.我国大陆强震与全球主要板块边界的强震活动之间具有一定的关系,但是这种关系具有较强的非线性.尽管这种关系还不清楚,但是通过支持向量机可以很好地进行建模,并对我国大陆强震进行预测. 展开更多
关键词 统计学习理论 支持向量机 人工神经网络 地震形势
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一种快速的渐进直推式支持向量机分类学习算法 被引量:12
17
作者 廖东平 姜斌 +2 位作者 魏玺章 黎湘 庄钊文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期87-91,共5页
针对渐进直推式支持向量机学习算法存在每次标注的无标签样本数太少,当样本较多时,频繁的成对标注和重复训练使得该算法复杂及增加的缺陷,提出了一种快速算法。该算法在训练过程中利用区域标注法取代PTSUML的成对标注法,在继承了其渐进... 针对渐进直推式支持向量机学习算法存在每次标注的无标签样本数太少,当样本较多时,频繁的成对标注和重复训练使得该算法复杂及增加的缺陷,提出了一种快速算法。该算法在训练过程中利用区域标注法取代PTSUML的成对标注法,在继承了其渐进赋值和动态调整的规则的同时,提高了算法的速度。雷达实测数据实验结果表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 统计学习理论 支持向量机 直推式学习 目标识别
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基于支持向量机的非线性系统辨识 被引量:59
18
作者 张浩然 韩正之 李昌刚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第1期119-121,共3页
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模,介绍了v-SVR的基本理论,并进行了仿真实验,结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。
关键词 支持向量机 非线性系统 统计学习理论 回归估计 系统辨识
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基于支持向量机的故障诊断方法 被引量:26
19
作者 王华忠 张雪申 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期179-182,共4页
提出了基于支持向量机的故障诊断方法和步骤。诊断实例表明,与神经网络故障诊断方法相比,诊断小样本分析的支持向量机故障诊断方法具有分类能力强、推广能力好的特点。
关键词 支持向量机 故障诊断 统计学习理论
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基于支持向量机的人脸检测算法 被引量:5
20
作者 叶俊勇 汪同庆 +1 位作者 杨波 彭健 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期23-24,217,共3页
人脸检测是建立自动人脸识别系统的基础。该文提出一种新的基于支持向量机的人脸检测算法。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的一种通用机器学习算法,采用支持向量机可以建立类似于神经网络的分类器,但是克服了神经网络中... 人脸检测是建立自动人脸识别系统的基础。该文提出一种新的基于支持向量机的人脸检测算法。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的一种通用机器学习算法,采用支持向量机可以建立类似于神经网络的分类器,但是克服了神经网络中可能遇到的局部极小值和过学习问题。试验结果表明该算法鲁棒性好、检测精度高,具有很强的实用价值。 展开更多
关键词 支持向量机 人脸检测算法 统计学习理论 机器学习 人脸自动识别系统 模版匹配 图像处理
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