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改进的多类支持向量机递归特征消除在癌症多分类中的应用 被引量:10
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作者 黄晓娟 张莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2798-2802,共5页
为处理癌症多分类问题,已经提出了多类支持向量机递归特征消除(MSVM-RFE)方法,但该方法考虑的是所有子分类器的权重融合,忽略了各子分类器自身挑选特征的能力。为提高多分类问题的识别率,提出了一种改进的多类支持向量机递归特征消除(MM... 为处理癌症多分类问题,已经提出了多类支持向量机递归特征消除(MSVM-RFE)方法,但该方法考虑的是所有子分类器的权重融合,忽略了各子分类器自身挑选特征的能力。为提高多分类问题的识别率,提出了一种改进的多类支持向量机递归特征消除(MMSVM-RFE)方法。所提方法利用一对多策略把多类问题化解为多个两类问题,每个两类问题均采用支持向量机递归特征消除来逐渐剔除掉冗余特征,得到一个特征子集;然后将得到的多个特征子集合并得到最终的特征子集;最后用SVM分类器对获得的特征子集进行建模。在3个基因数据集上的实验结果表明,改进的算法整体识别率提高了大约2%,单个类别的精度有大幅度提升甚至100%。与随机森林、k近邻分类器以及主成分分析(PCA)降维方法的比较均验证了所提算法的优势。 展开更多
关键词 支持向量 特征选择 递归特征消除 癌症分类 基因数据
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基于特征加权的支持向量回归机研究 被引量:3
2
作者 金凌霄 张国基 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期42-44,共3页
基于统计学习理论的支持向量回归机有比较好的泛化能力,然而当样本含有与该问题不完全相关甚至完全无关的特征时,会使得各个特征对问题的相关程度差异很大,从而使得支持向量回归机的效果受到影响。为了解决这个问题,提出了一种基于特征... 基于统计学习理论的支持向量回归机有比较好的泛化能力,然而当样本含有与该问题不完全相关甚至完全无关的特征时,会使得各个特征对问题的相关程度差异很大,从而使得支持向量回归机的效果受到影响。为了解决这个问题,提出了一种基于特征加权的支持向量回归机。模拟的计算结果显示出此方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量回归(SVR) 加权特征 器学习
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多输入特征融合的组合支持向量机电力系统暂态稳定评估 被引量:139
3
作者 马骞 杨以涵 +2 位作者 刘文颖 齐郑 郭金智 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期17-23,共7页
利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时,输入特征的选择是影响最终结果的最重要因素。传统启发式和试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题。本文利用信息融合思想,在构造的具有不同输入特征的多组子分类器的基础上,对子分... 利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时,输入特征的选择是影响最终结果的最重要因素。传统启发式和试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题。本文利用信息融合思想,在构造的具有不同输入特征的多组子分类器的基础上,对子分类器的结果在输出空间再进行信息融合,以提高分类准确率。文中从不同角度启发式的构造了 4,构成四组弱分类器。以这四组弱分类器为子分类器,再构造一个融合 SVM 对几种子分类器的结果以回归方式进行融合,作为最终判别结果。IEEE 39-BUS 和IEEE145-BUS 测试系统上进行的仿真表明,弱分类器的分类性能经过融合得到明显强化,融合后的结果比任何一种子分类器的结果以及一次包含所有输入特征的结果都更准确。该方法为在线快速进行暂态稳定计算提供了一条重要途径。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 电力系统 特征融合 支持向量(svm) 多输入 输入特征 组合 暂态稳定计算 信息融合 分类器 特征选择 测试系统 启发式 构造 准确率 判别 种子
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基于支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测研究 被引量:24
4
作者 聂百胜 戴林超 +1 位作者 颜爱华 杨华 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期28-32,共5页
为了对煤层瓦斯含量进行准确预测,应用支持向量回归机(SVR)理论建立煤层瓦斯含量预测模型,结合现场实测数据利用支持向量机(SVM)工具箱进行模型的求解及预测,并从均方根误差、希尔不等系数和平均绝对百分误差3个不同误差指标与人工神经... 为了对煤层瓦斯含量进行准确预测,应用支持向量回归机(SVR)理论建立煤层瓦斯含量预测模型,结合现场实测数据利用支持向量机(SVM)工具箱进行模型的求解及预测,并从均方根误差、希尔不等系数和平均绝对百分误差3个不同误差指标与人工神经网络预测模型进行比较分析。研究结果表明:SVR模型其预测精度及可行性高于神经网络模型,而且运算快,实时性较好,用于煤层瓦斯含量的预测较理想,具有良好的应用前景,可以为煤矿瓦斯防治提供理论依据。 展开更多
关键词 煤层瓦斯含量 支持向量回归(SVR) svm工具箱 误差指标 预测
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基于支持向量机和特征选择的超声缺陷识别方法研究 被引量:17
5
作者 刘清坤 阙沛文 +1 位作者 郭华伟 宋寿鹏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期9-12,共4页
缺陷的自动识别在管道缺陷超声无损检测和评估中具有重要意义。提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM)来对缺陷进行识别。为... 缺陷的自动识别在管道缺陷超声无损检测和评估中具有重要意义。提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM)来对缺陷进行识别。为了验证系统的有效性,在实验室内作了大量的超声检测实验。实验结果表明,系统对管道缺陷具有较高的分类性能。 展开更多
关键词 超声检测 缺陷识别 混沌遗传算法 特征选择 支持向量(svm)
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基于支持向量回归机的矿井突水量预测 被引量:6
6
作者 秦洁璇 李翠平 +1 位作者 李仲学 赵怡晴 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期114-119,共6页
为更好地预测预防煤矿水害,遏制煤矿水害,针对煤层底板突水问题的非线性、小样本特点,通过研究支持向量回归机(SVR)原理,建立基于SVR的矿井底板突水量预测模型。从突水影响因素中选取属性特征,包括水压、含水层厚度、隔水层厚度、底板... 为更好地预测预防煤矿水害,遏制煤矿水害,针对煤层底板突水问题的非线性、小样本特点,通过研究支持向量回归机(SVR)原理,建立基于SVR的矿井底板突水量预测模型。从突水影响因素中选取属性特征,包括水压、含水层厚度、隔水层厚度、底板采动裂隙带深度和断层落差。用网格搜索法和5-折交叉验证法确定径向基核函数(RBF)及模型参数。运用模型对测试样本进行突水量预测。最后将构建的矿井突水SVR模型运用到国内某典型矿山的煤层底板突水预测中,对工作面煤层底板进行最大突水量预测。 展开更多
关键词 煤层底板 支持向量(svm) 支持向量回归(SVR) 模型 突水量
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基于支持向量机回归的光伏发电出力预测 被引量:132
7
作者 栗然 李广敏 《中国电力》 CSCD 北大核心 2008年第2期74-78,共5页
建立总峰瓦值为30MW的光伏电站数学模型,并且基于保定地区气象资料以及美国国家航空和宇航局(NASA)提供的保定地区太阳辐射数据,模拟得到该光伏发电系统出力数据。分析光伏系统出力特性以及影响光伏出力因素。根据影响光伏出力的诸多因... 建立总峰瓦值为30MW的光伏电站数学模型,并且基于保定地区气象资料以及美国国家航空和宇航局(NASA)提供的保定地区太阳辐射数据,模拟得到该光伏发电系统出力数据。分析光伏系统出力特性以及影响光伏出力因素。根据影响光伏出力的诸多因子的复杂性和非线性,决定预报因子与预报对象间的非线性关系,建立光伏系统出力的支持向量机(SVM)回归模型,并进行相应的预测。预测结果表明,支持向量机回归(SVR)方法为解决光伏系统出力的预测提供了一种可行路径。 展开更多
关键词 光伏并网系统 支持向量(svm) 非线性回归 光伏出力预测
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基于偏最小二乘回归与支持向量机耦合的咸潮预报模型 被引量:26
8
作者 刘德地 陈晓宏 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期89-92,共4页
利用偏最小二乘回归对影响咸潮的因素进行分析,提取出对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题;同时利用支持向量机在解决小样本非线性问题上的优势,采用将偏最小二乘回归与支持向量机耦合的方法,建立了咸潮预报模型(P... 利用偏最小二乘回归对影响咸潮的因素进行分析,提取出对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题;同时利用支持向量机在解决小样本非线性问题上的优势,采用将偏最小二乘回归与支持向量机耦合的方法,建立了咸潮预报模型(PLS-SVM),并应用该模型对珠海市平岗站盐度的变化进行了模拟和预测,研究结果表明,所提出的PLS-SVM模型模拟和预测精度明显优于常用的BP人工神经网络、多元回归模型,可更好地应用于咸潮预报。 展开更多
关键词 偏最小二乘回归(PLS) 支持向量(svm) 咸潮预报 珠海市
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基于支持向量机回归分析的降水量预测研究 被引量:8
9
作者 欧阳琦 卢文喜 +2 位作者 董海彪 陈末 侯泽宇 《节水灌溉》 北大核心 2014年第9期38-41,共4页
在已有的降水量资料基础上,利用支持向量机回归分析方法建立了降水量预测模型。由于在利用降水量资料进行预测时特征值的选取没有统一标准,且目前鲜有文章涉及相关内容,因此提出了5种不同的特征值选取方法,并建立了相应的模型。通过评... 在已有的降水量资料基础上,利用支持向量机回归分析方法建立了降水量预测模型。由于在利用降水量资料进行预测时特征值的选取没有统一标准,且目前鲜有文章涉及相关内容,因此提出了5种不同的特征值选取方法,并建立了相应的模型。通过评价对比,发现选取某月前10年同月的降水量作为特征值的预测模型输出结果精度最高,与实际情况更为接近,能很好地反映降水量的变化趋势。进而对该站未来5年的降水量进行预报。研究表明,在特征值选取合适的情况下,采用支持向量机回归分析对降水量进行预测,结果可靠、方法可行;预报结果和现有资料显示,该站所处地区近15年(2001-2015年)的降水量较早年偏少,处于降水量变化周期的枯水期。 展开更多
关键词 支持向量回归分析 降水量预测 特征
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基于小波支持向量机特征分类的日径流组合预测——以宜昌三峡水库为例 被引量:12
10
作者 黄景光 吴巍 +2 位作者 程璐瑶 于楠 陈波 《中国农村水利水电》 北大核心 2018年第6期33-39,共7页
河流径流预测作为水库调度和发电的重要前提,其预测精度直接影响水利工程的综合效益。基于径流历史数据,针对其波动和随机性提出一种小波分析-支持向量机(SVM)特征分类组合预测模型。该模型首先利用小波分解提取原始径流序列的高低频能... 河流径流预测作为水库调度和发电的重要前提,其预测精度直接影响水利工程的综合效益。基于径流历史数据,针对其波动和随机性提出一种小波分析-支持向量机(SVM)特征分类组合预测模型。该模型首先利用小波分解提取原始径流序列的高低频能量谱作为SVM样本标记,并对原始序列进行特征分类,分为"平稳型"和"突变型"序列,对应不同类型序列的小波近似信号和细节信号分别采用自回归和滑动平均模型(ARMA)和BP神经网络模型进行预测,再重构各序列预测结果。最后采用平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、希尔不等式系数(TIC)作为模型评价指标。结果表明:在3个评价指标下,所提模型都优于ARMA和BP神经网络模型,并具有更好预测稳定性。 展开更多
关键词 径流预测 小波分解 支持向量 回归和滑动平均模型 神经网络 特征分类
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基于杂合支持向量回归机的电子装备故障预测 被引量:8
11
作者 薛辉辉 肖明清 段军峰 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期283-286,共4页
针对电子装备性能特征参数间的耦合关联问题,提出一种基于杂合支持向量回归机的电子装备故障预测方法。运用D-S证据理论,结合参数的纵向历史状态数据和横向的相关参数数据,设计杂合支持向量回归机预测算法,利用特征参数的时间相关性和... 针对电子装备性能特征参数间的耦合关联问题,提出一种基于杂合支持向量回归机的电子装备故障预测方法。运用D-S证据理论,结合参数的纵向历史状态数据和横向的相关参数数据,设计杂合支持向量回归机预测算法,利用特征参数的时间相关性和空间相关性提高预测精度。实验结果表明,相对于单独使用纵向或者横向的支持向量回归机,该方法具有更高的精度,可有效地对复杂电子装备实施故障预测。 展开更多
关键词 电子装备 故障预测 杂合支持向量回归 D—S证据理论 特征参数 诊断精度
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基于支持向量机的机械故障特征选择方法研究 被引量:4
12
作者 王新峰 邱静 刘冠军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2005年第9期1122-1125,共4页
在机械故障诊断中,对机器状态信号进行处理可得到故障特征集。但是此特征集中通常含有冗余特征而影响诊断效果。特征选择可以去除原始特征中的冗余特征,提高诊断精度和诊断效率。本文提出采用支持向量机(SVM)作为决策分类器,研究了使用... 在机械故障诊断中,对机器状态信号进行处理可得到故障特征集。但是此特征集中通常含有冗余特征而影响诊断效果。特征选择可以去除原始特征中的冗余特征,提高诊断精度和诊断效率。本文提出采用支持向量机(SVM)作为决策分类器,研究了使用SVM的错误上界如半径-间距上界代替学习错误率作为特征性能评价,并且使用遗传算法对特征集进行寻优的特征选择方法。此方法由于只需要训练一次SVM,相比常用的分组轮换方法有较高的计算效率。数值仿真和减速器的轴承故障特征选择试验中,采用此方法对生成特征集进行选择,并与常用的分组轮换法进行了对比。结果显示此方法有较好的选择性能和选择效率。 展开更多
关键词 特征选择 分组轮换法(Cross-Validation) 支持向量(svm) 半径-间距上界 遗传算法
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基于多特征结合与加权支持向量机的图像去噪方法 被引量:4
13
作者 付燕 宁宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期2217-2220,共4页
在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先,根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点,提取含噪图像中的多种特征;然后,利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器,识... 在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先,根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点,提取含噪图像中的多种特征;然后,利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器,识别出含噪图像中的噪声点,再利用支持向量回归机(SVR)对噪声点的原始灰度值进行回归预测;最后,重构图像以达到去噪的目的。实验结果表明,该方法能提高SVM分类器对噪声点的识别率,改善分类器的性能,并能在去噪的同时较好地保留图像的边缘信息,获得较高的峰值信噪比(PSNR)。 展开更多
关键词 特征 加权支持向量 支持向量回归 椒盐噪声 图像去噪
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基于模糊训练数据的支持向量机与模糊线性回归 被引量:3
14
作者 纪爱兵 邱红洁 谷银山 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2008年第3期240-243,共4页
支持向量机作为1种机器学习方法已广泛应用于模式识别及函数拟合.但在支持向量机中,训练数据均为精确数据.针对训练数据的输入是模糊数的情况,研究基于模糊训练数据的分类型支持向量机,并给出其解法.然后应用基于模糊训练数据的支持向... 支持向量机作为1种机器学习方法已广泛应用于模式识别及函数拟合.但在支持向量机中,训练数据均为精确数据.针对训练数据的输入是模糊数的情况,研究基于模糊训练数据的分类型支持向量机,并给出其解法.然后应用基于模糊训练数据的支持向量机研究模糊线性回归问题. 展开更多
关键词 支持向量(svm) 模糊训练样本 可能性测度 模糊会约束规划 模糊线性回归
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基于相空间重构的支持向量回归机在振动数据预测中的应用 被引量:2
15
作者 韩中合 朱霄珣 +1 位作者 祝晓燕 杨晓静 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第4期59-62,共4页
支持向量回归机是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,后来被广泛应用于预测领域。在对模型进行训练时,输入特征在很大程度上影响了预测的精度。所以对于特征的选择一直是人们所关注的问题。提出了一种基于相空间重构的支持向量回... 支持向量回归机是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,后来被广泛应用于预测领域。在对模型进行训练时,输入特征在很大程度上影响了预测的精度。所以对于特征的选择一直是人们所关注的问题。提出了一种基于相空间重构的支持向量回归机方法。该方法首先对时间序列进行相空间重构,然后利用重构的相空间中的相点作为特征输入,对模型进行训练。经实验验证,该方法能够根据时间序列内在规律,自适应的构造输入特征,提高预测结果的精度。 展开更多
关键词 支持向量回归 相空间重构 特征选择 状态预测
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改进加权支持向量机回归方法器件易损性评估 被引量:4
16
作者 金焱 褚政 张瑾 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期171-176,共6页
加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大误差。针对这一问题,提出利用高维特征空间中的欧基里德距离来确定权值的方法,构造了一种改进的加权支持... 加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大误差。针对这一问题,提出利用高维特征空间中的欧基里德距离来确定权值的方法,构造了一种改进的加权支持向量机回归算法,并将其应用到电子器件高功率微波易损性评估中。仿真结果表明:该方法具有比模糊神经网络法、标准支持向量机回归算法和一般的加权支持向量机回归算法更高的预测精度。由于增加了权值的计算过程,相对于标准支持向量机回归和模糊神经网络方法,该方法的效率较低,但与一般的加权支持向量机回归算法相当。 展开更多
关键词 特征空间 欧基里德距离 加权支持向量 回归 高功率微波 电子器件 易损性
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基于目标特征的动态支持向量机研究 被引量:3
17
作者 史广智 胡均川 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期514-516,538,共4页
研究了将待识别目标特征与SVM相结合的动态SVM。提出一种以目标特征与每个训练样本间的距离度量SVM软间隔优化问题中惩罚参数C的方法,可根据两者间距离大小赋予每个训练样本一个惩罚参数,从而更好地体现了不同训练样本对于待识别目标特... 研究了将待识别目标特征与SVM相结合的动态SVM。提出一种以目标特征与每个训练样本间的距离度量SVM软间隔优化问题中惩罚参数C的方法,可根据两者间距离大小赋予每个训练样本一个惩罚参数,从而更好地体现了不同训练样本对于待识别目标特征的价值。然后,根据各样本惩罚参数的大小重构动态训练样本集,训练以待识别目标特征的分类为核心任务的动态SVM,寻求以目标特征为中心的局部空间的最优分类面。并对两类水声目标的识别情况进行了比较,实验表明效果好于SVM和k-近邻分类器。 展开更多
关键词 支持向量(svm) 水声目标识别 惩罚函数 调制线谱特征
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一种改进的线性支持向量机的特征筛选算法 被引量:1
18
作者 张阳 刘永革 景旭 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第10期210-212,共3页
针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布。通过试... 针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布。通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有更好的特征筛选性能。 展开更多
关键词 特征筛选 支持向量 加权svm法线算法 文本分类
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基于支持向量回归机的焊缝偏差识别方法 被引量:1
19
作者 曾松盛 石永华 王国荣 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期88-92,共5页
为了提高焊缝偏差识别精度,首先对基于旋转电弧传感的焊接电流信号进行小波滤波,预处理后构建样本数据集.然后建立基于支持向量回归机的Laplace特征映射外延算法,对样本数据集和新样本进行维数约简,利用维数约简后的样本数据集训练支持... 为了提高焊缝偏差识别精度,首先对基于旋转电弧传感的焊接电流信号进行小波滤波,预处理后构建样本数据集.然后建立基于支持向量回归机的Laplace特征映射外延算法,对样本数据集和新样本进行维数约简,利用维数约简后的样本数据集训练支持向量回归机,并对新样本进行偏差识别.最后与不进行维数约简而是直接利用支持向量回归机进行偏差识别的方法进行对比试验.结果表明,利用特征映射进行维数约简能使焊缝偏差识别的精度平均提高25%. 展开更多
关键词 焊缝 偏差识别 小波滤波 Laplace特征映射 外延算法 支持向量回归
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支持向量回归机在农业供应链预测中的应用 被引量:2
20
作者 陈冬冬 杨春 《四川农业大学学报》 CSCD 2008年第3期290-292,共3页
为了提农业供应链预测的能力,应用基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机方法来研究供应链预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上,通过对实例研究,对时间序列数据进行预测,并与人工神经网络方法进行对比,发现该方法能获得... 为了提农业供应链预测的能力,应用基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机方法来研究供应链预测问题。在选择适当的参数和核函数的基础上,通过对实例研究,对时间序列数据进行预测,并与人工神经网络方法进行对比,发现该方法能获得最小的训练相对误差和测试相对误差。结果表明,支持向量回归机是研究农业供应链预测的有效方法。 展开更多
关键词 支持向量回归 农业供应链 预测模型 svm
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