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基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型被引量：2: 1; 作者王定成倪郁佳 +1 位作者陈北京曹智丽《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期15-20,共6页; 针对风速随机性大、影响因素多、预测准确度不高的情况,基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学角度分析核函数的几何结构,构造数据依赖核函数,并与支持向量机回归相结合,形成数据依赖核支持向量机回归(Data Dependent Ke... 展开更多; 关键词风速预测数据依赖核支持向量机回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

多输出数据依赖核支持向量回归快速学习算法被引量：1: 2; 作者王定成赵友志 +1 位作者陈北京陆一祎《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期746-749,765,共5页; 针对基于递推下降法的多输出支持向量回归算法在模型参数拟合过程中收敛速度慢、预测精度低的情况,使用一种基于秩2校正规则且具有二阶收敛速度的修正拟牛顿算法(BFGS)进行多输出支持向量回归算法的模型参数拟合,同时为了保证模型迭代... 展开更多; 关键词数据依赖核多输出支持向量回归最优化算法拟牛顿算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测被引量：2: 3; 作者谢建宏《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期864-868,共5页; 基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学的角度通过共形变换构造了数据依赖核函数,并与LS-SVM相结合,从而形成数据依赖核LS-SVM方法。基于一阶剪切变形理论及有限单元方法,对压电智能复合材料层板进行了低速冲击压电响应... 展开更多; 关键词数据依赖核LS-SVM 压电智能结构压电响应冲击损伤检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向大数据流的半监督在线多核学习算法被引量：8: 4; 作者张钢谢晓珊 +1 位作者黄英王春茹《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期355-363,共9页; 在机器学习中,核函数的选择对核学习器性能有很大的影响,而通过核学习的方法可以得到有效的核函数。提出一种面向大数据流的半监督在线核学习算法,通过当前读取的大数据流片段以在线方式更新当前的核函数。算法通过大数据流的标签对核... 展开更多; 关键词大数据流在线多核学习流形学习数据依赖核半监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型被引量：2: 1; 作者王定成倪郁佳陈北京曹智丽; 机构南京信息工程大学计算机与软件学院; 出处《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期15-20,共6页; 基金国家自然科学基金(61103141) 江苏省自然科学基金(BK2012858) 江苏省高校自然科学研究资助项目(13KJB520015); 文摘针对风速随机性大、影响因素多、预测准确度不高的情况,基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学角度分析核函数的几何结构,构造数据依赖核函数,并与支持向量机回归相结合,形成数据依赖核支持向量机回归(Data Dependent Kernel-SVR,DDK-SVR)方法.将该方法用于风速预测中,建立DDK-SVR风速预测模型,并将预测结果与传统支持向量机、神经网络方法进行对比.结果表明,DDK-SVR方法具有更高的预测精度.; 关键词风速预测数据依赖核支持向量机回归; Keywords wind speed forecasting data dependent kernel support vector regression machine; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多输出数据依赖核支持向量回归快速学习算法被引量：1: 2; 作者王定成赵友志陈北京陆一祎; 机构南京信息工程大学计算机与软件学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期746-749,765,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61572258 61375030) +1 种基金 BK20151530)~~; 文摘针对基于递推下降法的多输出支持向量回归算法在模型参数拟合过程中收敛速度慢、预测精度低的情况,使用一种基于秩2校正规则且具有二阶收敛速度的修正拟牛顿算法(BFGS)进行多输出支持向量回归算法的模型参数拟合,同时为了保证模型迭代过程中的下降量和全局收敛性,应用非精确线性搜索技术确定步长因子。通过分析支持向量机(SVM)中核函数的几何结构,构造数据依赖核函数替代传统核函数,生成多输出数据依赖核支持向量回归模型。将模型与基于梯度下降法、修正牛顿法拟合的多输出支持向量回归模型进行对比。实验结果表明,在200个样本下该算法的迭代时间为72.98 s,修正牛顿法的迭代时间为116.34 s,递推下降法的迭代时间为2 065.22 s。所提算法能够减少模型迭代时间,具有更快的收敛速度。; 关键词数据依赖核多输出支持向量回归最优化算法拟牛顿算法; Keywords data-dependent kernel muhi-output support vector regression optimization algorithm Quasi-Newton algorithm; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测被引量：2: 3; 作者谢建宏; 机构江西财经大学软件与通信工程学院; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期864-868,共5页; 基金江西省自然科学基金项目(2010GZS0043) 江西省教育厅科技计划项目(GJJ10437); 文摘基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学的角度通过共形变换构造了数据依赖核函数,并与LS-SVM相结合,从而形成数据依赖核LS-SVM方法。基于一阶剪切变形理论及有限单元方法,对压电智能复合材料层板进行了低速冲击压电响应数值仿真,并进行了特征提取。基于各压电传感器响应信号特征,采用数据依赖核LS-SVM方法,对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤检测,并与静态高斯核函数(RBF)的LS-SVM方法进行了对比。结果表明:在同等条件下,相比于静态RBF核LS-SVM,数据依赖核LS-SVM具有更高的损伤检测精度及更强的推广能力。; 关键词数据依赖核LS-SVM 压电智能结构压电响应冲击损伤检测; Keywords LS-SVM with data-dependent kernel piezoelectric smart structures piezoelectric response impactdamage detection; 分类号 TB381 [一般工业技术—材料科学与工程] TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向大数据流的半监督在线多核学习算法被引量：8: 4; 作者张钢谢晓珊黄英王春茹; 机构广东工业大学自动化学院; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期355-363,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(81373883); 文摘在机器学习中,核函数的选择对核学习器性能有很大的影响,而通过核学习的方法可以得到有效的核函数。提出一种面向大数据流的半监督在线核学习算法,通过当前读取的大数据流片段以在线方式更新当前的核函数。算法通过大数据流的标签对核函数参数进行有监督的调整,同时以无监督的方式通过流形学习对核函数参数进行修改,以使得核函数所体现的等距面尽可能沿着数据的某种低维流形分布。算法的创新性在于能同时进行有监督和无监督的核学习,且不需要对历史数据进行再次扫描,有效降低了算法的时间复杂度,适用于在大数据和高速数据流环境下的核函数学习问题,其对无监督学习的支持有效解决了大数据流中部分标记缺失的问题。在MOA生成的人工数据集以及UCI大数据分析的基准数据集上进行算法有效性的评估,其结果表明该算法是有效的。; 关键词大数据流在线多核学习流形学习数据依赖核半监督学习; Keywords big data stream online multi-kernel learning manifold learning data-dependent kernel semi-supervised learning; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型	王定成倪郁佳陈北京曹智丽	《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多输出数据依赖核支持向量回归快速学习算法	王定成赵友志陈北京陆一祎	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测	谢建宏	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向大数据流的半监督在线多核学习算法	张钢谢晓珊黄英王春茹	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2014	8	在线阅读下载PDF 职称材料