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基于支持向量机故障分类器的参数优化研究 被引量:13
1
作者 张周锁 李凌均 何正嘉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1101-1104,1109,共5页
针对基于支持向量机故障分类器的参数优化问题,讨论了以半径-间距上界(RM界)最小化为目标的支持向量机参数优化的原理,提出了一种简化算法.针对梯度下降算法计算复杂和在梯度无法求出时不能实现优化的不足,简化算法不需计算梯度,而是利... 针对基于支持向量机故障分类器的参数优化问题,讨论了以半径-间距上界(RM界)最小化为目标的支持向量机参数优化的原理,提出了一种简化算法.针对梯度下降算法计算复杂和在梯度无法求出时不能实现优化的不足,简化算法不需计算梯度,而是利用固定的迭代步长来实现核函数一个参数的优化.依据简化算法实现了二分类故障分类器的参数优化,并应用于汽轮发电机组的蒸汽激励和轴瓦松动故障的分类器中.测试结果表明,通过参数优化可提高故障分类器的分类能力. 展开更多
关键词 支持向量 故障分类器 参数优化
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基于量子粒子群优化的支持向量机模型反演土力学参数
2
作者 刘月华 朱庆闯 毕乃晨 《建筑施工》 2025年第3期361-365,共5页
岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正... 岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正交和均匀试验对需要反演的参数进行设计,然后结合有限差分软件FLAC3D得到学习样本和测试样本,通过量子粒子群优化(QPSO)向量机模型(SVM)建立反演参数与位移间复杂的非线性映射关系。把地铁站点基坑在不同开挖工况下的地表产生的水平及竖向位移的计算值与实测值进行对比分析,以验证该分析理论及方法的合理性。由于不同参数变化能使目标函数值产生不相同的变化结果,故分别采用竖向和水平位移对泥炭质土的压缩模量E_s和泊松比μ进行反演,研究结果表明取竖向位移对E_s进行反演,水平位移对μ进行反演,其结果更合理。此分析方法为岩土参数反演方法提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 参数反演 支持向量(svm) 泥炭质土 量子粒子群优化(QPSO)
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基于多支持向量机分类器的增量学习算法研究 被引量:7
3
作者 杨静 张健沛 刘大昕 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期103-106,共4页
为了将一般增量学习算法扩展到并行计算环境中,提出一种基于多支持向量机分类器的增量学习算法.该算法根据多分类器对新增样本集的分类结果,以样本到分类超平面的平均距离为条件重新构造支持向量集更新分类器,直到所有分类器的分类精度... 为了将一般增量学习算法扩展到并行计算环境中,提出一种基于多支持向量机分类器的增量学习算法.该算法根据多分类器对新增样本集的分类结果,以样本到分类超平面的平均距离为条件重新构造支持向量集更新分类器,直到所有分类器的分类精度满足指定阈值.实验结果表明了该算法的可行性和正确性. 展开更多
关键词 支持向量分类器 支持向量 增量学习 平均距离
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基于线性规划的ν-支持向量机分类器 被引量:2
4
作者 宋杰 唐焕文 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期303-307,共5页
Scho..lkopf等提出的基于二次规划的ν-支持向量机(ν-SVM)与标准SVM相比,其优势在于可以控制支持向量的数目和误差,但由于增加了模型的复杂性,限制了其应用.为此,构造了一种基于线性规划的ν-SVM分类器,模型简单,参数ν具有明确的意义... Scho..lkopf等提出的基于二次规划的ν-支持向量机(ν-SVM)与标准SVM相比,其优势在于可以控制支持向量的数目和误差,但由于增加了模型的复杂性,限制了其应用.为此,构造了一种基于线性规划的ν-SVM分类器,模型简单,参数ν具有明确的意义,同样可以控制支持向量的数目和误差,直接利用比较成熟的线性规划算法.数值实验表明,该方法ν-SVM的训练速度要比基于二次规划的ν-SVM快得多,而分类效果两者相当. 展开更多
关键词 支持向量分类器 svm分类器 线性规划算法 二次规划 数值实验 直接利用 训练速度 分类效果 复杂性 误差 控制 模型
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一种改进的支持向量机分类器 被引量:1
5
作者 李胜后 钟蕾 《信息技术》 2008年第3期55-57,共3页
提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器。实验结果表明使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率,同时可以较好地解决应用支持向量机分类时核函数参... 提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器。实验结果表明使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率,同时可以较好地解决应用支持向量机分类时核函数参数的选择问题。 展开更多
关键词 支持向量 最近邻分类 分类器
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基于支持向量机分类器的活动形状模型
6
作者 杜春华 杨杰 +2 位作者 张田昊 吴证 景旭 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第z4期469-476,共8页
为了精确地寻找活动形状模型中特征点的新位置,提出了一种基于支持向量机分类器的活动形状模型用于人脸特征点定位,即把寻找特征点新位置的任务转化为分类问题。起初,这是典型的两类分类问题,但两类分类器寻找特征点新位置效果并不理想... 为了精确地寻找活动形状模型中特征点的新位置,提出了一种基于支持向量机分类器的活动形状模型用于人脸特征点定位,即把寻找特征点新位置的任务转化为分类问题。起初,这是典型的两类分类问题,但两类分类器寻找特征点新位置效果并不理想。因此进一步提出把两类分类问题转化为多类分类问题。为每一个特征点训练一个支持向量机多类分类器,并用此分类器寻找该特征点新位置。实验结果表明,基于支持向量机多类分类器的活动形状模型比原始活动形状模型更为精确,稳健。 展开更多
关键词 活动形状模型 支持向量分类器 分类问题 新位置
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一种基于多支持向量机分类器的并行学习算法
7
作者 杨静 张健沛 李忠伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期374-378,共5页
为了在并行计算系统中应用支持向量机,提出一种基于多支持向量机分类器的并行学习算法.分析了w-model算法的不足,并在训练过程中采用循环式反馈更新各支持向量机分类器以避免样本的分布状态对各分类器性能的影响,提高各分类器的训... 为了在并行计算系统中应用支持向量机,提出一种基于多支持向量机分类器的并行学习算法.分析了w-model算法的不足,并在训练过程中采用循环式反馈更新各支持向量机分类器以避免样本的分布状态对各分类器性能的影响,提高各分类器的训练精度.学习过程以平均分类精度为阈值,对部分分类器重新训练,实现对多分类器学习系统性能的全局优化.在UCI标准测试数据集上进行的实验结果表明,循环式反馈能有效地平衡多分类器学习性能相差过大的问题,算法较w-model具有更高的训练效率和分类效率. 展开更多
关键词 支持向量 分类器 并行学习 循环反馈
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一种基于支持向量机的车型自动分类器设计方案 被引量:4
8
作者 武宏伟 马钺 《电子技术应用》 北大核心 2005年第4期10-12,共3页
提出一种基于支持向量机理论的车型分类器的设计方案。通过对实际车辆的图像采集、处理和分析,获取所需样本数据。采用有导师训练方法训练三个支持向量机识别器,使用测试样本对训练出的识别器进行性能测试。最后将三个识别器与表决器结... 提出一种基于支持向量机理论的车型分类器的设计方案。通过对实际车辆的图像采集、处理和分析,获取所需样本数据。采用有导师训练方法训练三个支持向量机识别器,使用测试样本对训练出的识别器进行性能测试。最后将三个识别器与表决器结合得到车型分类器。 展开更多
关键词 支持向量 车型分类 智能交通 自动分类器 图像采集
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基于支持向量机的水声信号多分类器设计 被引量:3
9
作者 刘深 《电子设计工程》 2014年第21期59-62,共4页
目标分类器是水下目标自动识别系统的重要组成部分,目前水下目标分类的方法主要有统计分类、神经网络和专家系统等三大类的分类方法。支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是根据统计理论提出的一种新的算法,该算法具有良好的泛化性... 目标分类器是水下目标自动识别系统的重要组成部分,目前水下目标分类的方法主要有统计分类、神经网络和专家系统等三大类的分类方法。支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是根据统计理论提出的一种新的算法,该算法具有良好的泛化性能,不仅对训练样本的分类性能较好,对未知的检验样本同样具有好的分类效果,特别适用于小样本数据的分类。本文将该算法推广至多分类情况,并对三类水声信号样本进行分类试验。实验结果表明,该算法可以有效的避免"维数灾难"问题,且分类正确率高于传统的神经网络分类器。 展开更多
关键词 支持向量 分类器设计 神经网络 水声信号
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基于改进支持向量机的冷轧带钢表面缺陷分类识别 被引量:12
10
作者 王成明 颜云辉 +1 位作者 陈世礼 韩英莉 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期410-413,共4页
针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模... 针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模式识别的分类器.通过实验确定了分类器的结构,给出了相关参数选择的方法.对几种生产现场出现频率较高的典型缺陷图像进行了计算机实验研究.研究结果显示,这种分类器很好地克服了传统支持向量机中存在的推广性能差以及当类别距离过近时准确率下降的问题,具有更好的适应性和准确性. 展开更多
关键词 冷轧带钢 表面缺陷 分类识别 支持向量 分类器
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支持向量机与纠错编码相结合的多类分类算法 被引量:20
11
作者 夏建涛 何明一 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期443-448,共6页
提出了一种基于纠错编码的支持向量机多类分类算法 ( ECC- SVM) ,并在理论上研究了该算法的推广性与编码长度、码间汉明距离、编码顺序以及每个 SVM推广性之间的关系 ,给出了这种关系的数学表达 ,为提高该算法的推广能力指明了方向。把... 提出了一种基于纠错编码的支持向量机多类分类算法 ( ECC- SVM) ,并在理论上研究了该算法的推广性与编码长度、码间汉明距离、编码顺序以及每个 SVM推广性之间的关系 ,给出了这种关系的数学表达 ,为提高该算法的推广能力指明了方向。把目前广泛使用的 1 - v- R SVM多类分类算法作为该算法的一个特例 ,分析了它的推广性。计算机仿真数据和多光谱遥感图像分类实验结果表明 ,ECC- SVM具有更快的分类速度和更高的分类精度 。 展开更多
关键词 支持向量(svm) 纠错编码(ECC) 多类分类 推广性 1-v-R svm
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支持向量机在字符分类识别中的应用 被引量:14
12
作者 任俊 李志能 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1136-1141,共6页
为了对数字字符和字母字符进行有效识别,提出了一种利用二值字符图像投影的特征参数构造字符特征矢量的方法,对这些特征矢量进行归一化处理并作为支持向量机的训练集.采用支持向量机和多层感知器网络对字符的特征矢量进行训练,分别构造... 为了对数字字符和字母字符进行有效识别,提出了一种利用二值字符图像投影的特征参数构造字符特征矢量的方法,对这些特征矢量进行归一化处理并作为支持向量机的训练集.采用支持向量机和多层感知器网络对字符的特征矢量进行训练,分别构造出26个字母分类器、10个数字分类器以及36个字母-数字综合分类器.通过对字符的分类识别测试,字符识别的准确率平均为96.5%,识别速度平均为20.5ms/字符,结果表明了支持向量机在字符识别应用中的有效性. 展开更多
关键词 支持向量 字符识别 分类器 特征矢量
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多层次分类支持向量机在水质评价中的应用 被引量:5
13
作者 王凯军 曹剑峰 +1 位作者 李升 曹东平 《水资源保护》 CAS 2009年第2期30-32,共3页
在介绍支持向量机(SVM)原理的基础上,设计采用多层次分类器改进支持向量机的分类算法,并利用该方法评价磐石市的地下水水质,同时与模糊综合评判、灰色聚类和神经网络评价结果对比。结果表明,该方法可以用于水资源学科的分类评价计算。
关键词 支持向量 水质评价 多层次分类器
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支持向量机的战场直升机目标分类识别 被引量:6
14
作者 李京华 许家栋 李红娟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第1期31-34,共4页
对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验。结... 对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验。结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上。 展开更多
关键词 支持向量 目标识别 特征提取 分类器
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利用循环平稳性检测和支持向量机的调制信号分类 被引量:8
15
作者 吴量 江桦 崔伟亮 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期593-600,共8页
非合作接收条件下调制识别算法预处理要求高,分类集有限,为此提出一种基于循环频率特征和支持向量机的调制分类方法.利用信号循环累积量的循环频率为分类特征,不必进行参数估计和同步等预处理,在缺乏先验知识条件下对FSK、PSK、QAM、OQA... 非合作接收条件下调制识别算法预处理要求高,分类集有限,为此提出一种基于循环频率特征和支持向量机的调制分类方法.利用信号循环累积量的循环频率为分类特征,不必进行参数估计和同步等预处理,在缺乏先验知识条件下对FSK、PSK、QAM、OQAM、CPOFDM、ZPOFDM等常见调制信号具有良好的识别效果.该方法提升了盲接收环境下的分类效果,扩大了分类集.理论推导和计算机仿真表明,该方法能有效提升非合作接收条件下的盲分类性能. 展开更多
关键词 调制分类 非合作接收 循环频率特征 支持向量分类器
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基于支持向量域描述的学习分类器 被引量:3
16
作者 陆从德 张太镒 +1 位作者 李灿平 张伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第11期75-78,81,共5页
文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器。该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分类。文章所获得的学习算法和支持向量机(SVM)和序列最小优化(... 文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器。该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分类。文章所获得的学习算法和支持向量机(SVM)和序列最小优化(SMO)算法相比,不仅降低了样本的采集代价,而且在训练速度上有了很大提高。在CBCL人脸库和USPS手写数字识别的实验中,给出了该算法和SVM、SOM算法的实验对比结果,说明了该学习算法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量域描述 学习分类器 支持向量 序列最小优化
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基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类 被引量:8
17
作者 杨宇 司玉娟 宋晓洋 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2016年第3期315-319,共5页
为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取,并对ST段分类,提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST分类算法。首先对信号进行预处理,完成噪声消除,QRS波群检测和提取特征值;然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差,并结合使用SVM(... 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取,并对ST段分类,提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST分类算法。首先对信号进行预处理,完成噪声消除,QRS波群检测和提取特征值;然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差,并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab仿真结果表明,小波去噪效果明显,ST段未出现失真现象,特征点提取完整。经MIT-BIT数据库验证,分类结果显示交叉验证准确率平均值为80.70%,训练准确率平均值为91.83%,测试准确率平均值为74.28%。 展开更多
关键词 特征点提取 分类 小波变换 支持向量 support VECTOR machine (svm)
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基于支持向量机的多分类军事目标识别应用 被引量:4
18
作者 唐克 张罗政 魏琪 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2009年第8期97-100,共4页
针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别。结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化... 针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别。结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点。用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率。所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景。 展开更多
关键词 支持向量 二叉树多分类器 军事目标识别建模
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应用支持向量机进行网上信息自动分类 被引量:2
19
作者 尹中航 王永成 蔡巍 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2001年第11期107-110,共4页
从SVMs的原理出发 ,介绍了用SVMs对网上信息进行自动分类的方法 ,分析了它能够防止出现“过学习”现象的原因以及对网上信息分类的适应性 ,并讨论了它的不足和可改进之处。
关键词 支持向量 自动分类 器学习 因特网 svmS 信息管理
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支持向量机在高光谱遥感图像植被分类中的应用 被引量:8
20
作者 马心璐 任志远 王永丽 《农业系统科学与综合研究》 CSCD 2009年第2期204-207,共4页
在分析传统统计模式识别分类方法分类精度不高的现状的基础上,以OMIS-I影像为例,采用基于支持向量机的方法对延河流域枣园地区植被信息进行提取,取得了很好的实验结果。与传统的最大似然分类提取方法相比,基于支持向量机的方法提取精度... 在分析传统统计模式识别分类方法分类精度不高的现状的基础上,以OMIS-I影像为例,采用基于支持向量机的方法对延河流域枣园地区植被信息进行提取,取得了很好的实验结果。与传统的最大似然分类提取方法相比,基于支持向量机的方法提取精度达90.50%,Kappa系数也超过了0.87,比单纯的最大似然分类方法提取精度高得多,而且该方法具有很强的操作性和实用性。图6,表2,参6。 展开更多
关键词 支持向量(svm) 高光谱遥感 精度分析
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