支持向量机的关键问题和展望  CNKI文献

作为机器学习的主要方法之一,支持向量机不仅有坚实的统计学习理论基础,而且在众多领域中表现出优秀的泛化性能,因此受到了广泛关注.然而近几年来,相比于深度学习的蓬勃发展,支持向量机

邵元海 刘黎明... 《中国科学:数学》 2020年09期 期刊

测量误差分析及数据处理若干要点系列论文（四）——统计  CNKI文献

阐述统计学习理论(SLT)及支持向量机(SVM)方法统用于形位误差评定。首先,简要复述SLT-SVM方法及特点;然后,详细描述多测点形位误差评定要点与难点、统用SVM方法基本依据及评定算法等;最后,验证现代数据处...

林洪桦 《自动化与信息工程》 2020年04期 期刊

基于灰色关联分析的支持向量机组合模型  CNKI文献

财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆,财政收入的增长与一个国家的经济发展和社会进步有关。准确预测财政收入增长问题对国家和政府宏观调控尤为重要。通过了解国内外对财政收入预测研究的发展现状,得出论...

刘兰苓 导师:孙德山 辽宁师范大学 2020-05-01 硕士论文

不平衡数据的距离加权算法的误差分析  CNKI文献

近年来,随着科技和信息技术的发展,高维小样本问题和不平衡数据问题越来越受研究者的重视。支持向量机算法是最流行的分类算法之一,由于其分类边界的确定只依赖于部分被称之为支持向量的训练样本,这导致其...

戚佳梅 导师:向道红 浙江师范大学 2020-04-08 硕士论文

支持向量机多分类技术研究  CNKI文献

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,因其可以避免过拟合的优越性质现已广泛应用于人工智能的各个领域。本文依据支持向量机的原理,分析了多种基于支持向量机多分类技术的...

沈洋 戴月明 《数字通信世界》 2019年06期 期刊

基于多核学习的支持向量机方法研究  CNKI文献

20世纪60年代Vapnik等人提出了统计学习理论。基于该理论,于90年代给出了一种新的学习方法——支持向量机。该方法显著优点为根据结构风险最小化归纳准则,有效地避免了过学习、维数灾难...

张娇阳 导师:何强 北京建筑大学 2019-06-01 硕士论文

基于支持向量机的石脑油裂解制乙烯过程软测量建模研...  CNKI文献

乙烯是化学工业重要基础产品,我国目前乙烯年产量达到1821.8万吨以上,占有国民经济中重要地位,蒸汽高温裂解法是石脑油裂解制取乙烯的主要工艺技术,世界乙烯产品的95%来源是来自蒸汽高温裂解法,是发展较完善、使用较广...

朱哲熹 导师:孙巍 北京化工大学 2019-05-29 硕士论文

基于SVM的南海岛礁地貌分类研究  CNKI文献

我国是一个海洋大国,有着众多岛礁,这些岛礁有着非常重要的价值。但我国岛礁状况堪忧,比如说中国南海的诸多岛礁就被其他国家通过多种方式违法占据,而这也给我们敲响了一个警钟。为了保护我国海洋的合法权益,对中国南...

赵俊祥 导师:洪友堂 中国地质大学(北京) 2019-05-01 硕士论文

基于遗传蚁群组合算法优化SVM模型的边坡位移预测研究  CNKI文献

边坡的位移情况是其稳定性的关键因素,所以对边坡位移的监测和预测在工程施工中必不可少,通过建立有效的预测模型来分析边坡位移的规律及趋势,确定边坡的稳定性,是边坡位移预测的最终目的。针对目前常用的预测模型在模...

熊起 导师:刘小生 江西理工大学 2019-05-01 硕士论文

基于支持向量机的混合核函数研究  CNKI文献

基于统计学习理论的机器学习算法——支持向量机,因其具有严谨的数学推导和简明易懂的算法结构,已经在线性分类问题上的理论发展趋于完备,但在核函数及其参数的选择方面至今仍没有确切的结论...

郑慢慢 导师:万福永 华东师范大学 2019-04-01 硕士论文

支持向量机理论及应用  CNKI文献

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种新型机器学习方法,是一种建立在统计学基础上的分类器。首先简述了统计学习理论的主要内容,然后介绍并分析了支持向量机的工作原理、经典...

马旭霞 《科学技术创新》 2019年02期 期刊

基于支持向量机的区间轨道电路故障诊断研究  CNKI文献

支持向量机(SVM)算法以统计学习理论为基础,依据结构风险最小化的原则,且在有效的特征信息有效的情况下,能够对数据中隐藏的有效信息进行挖掘。故本文用支持向量机对ZPW-2000轨道电路进行故障诊断研...

李鹍 刘伟... 《网络新媒体技术》 2018年05期 期刊

支持向量机理论与应用  CNKI文献

支持向量机(support vector machine, SVM)是基于统计学理论的一种典型的机器学习方法,具有坚实的理论基础,较强的推广能力,在解决小样本、非线性、高维度的问题上SVM表现出较好的学

刘铭 吴朝霞 《科技视界》 2018年23期 期刊

支持向量机理论浅谈  CNKI文献

支持向量机(SVM),以统计学习理论的为理论基础,是一种建立在VC维理论和SRM原则基础上的机器学习算法。由于支持向量机具有优秀的学习能力和良好的推广能力,目前已成功应用...

孙璐 《电脑迷》 2018年08期 期刊

基于支持向量机的电子商务经济效益评价  CNKI文献

支持向量机主要以统计学习理论为依据,在解决小样本、非线性以及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。针对如何评价电子商务经济效益问题,尝试将支持向量机引入企业经济效益评价领域;并将其与...

唐诗颖 《重庆科技学院学报(自然科学版)》 2018年03期 期刊

基于支持向量机的商业银行对中小信贷企业选择方法的...  CNKI文献

引进了一种新的支持向量机的机器学习算法,解决了传统的机器学习算法在商业银行信贷企业选择方法上存在的局限性.以中小信贷企业为研究对象,运用支持向量机算法来解决分类问题和回归问题.通过...

李苏 周小惠... 《数学的实践与认识》 2018年11期 期刊

基于改进网格搜索法的SVM边坡变形预测研究  CNKI文献

边坡失稳所带来的危害非常大,对于自然边坡和一些大型工程边坡,一旦发生边坡失稳事件,往往能够改变一个区域的地貌特征,进而对这个区域周围的人居环境造成重大影响。边坡灾害所带来的损失动辄上亿甚至几十亿,而预防这...

章治邦 导师:刘小生 江西理工大学 2018-05-25 硕士论文

基于改进的蚁群算法优化支持向量机参数的边坡变形预...  CNKI文献

随着城市化进程的飞速发展,出现了大量的边坡。近年来边坡失稳事故频繁发生,这无疑给国家和人民带来了相当大的灾难。因此有必要建立有效的预测模型,对边坡未来的变形趋势作出准确的预测,最终实现边坡变形研究的目的。...

张灵凯 导师:刘小生 江西理工大学 2018-05-25 硕士论文

基于MAB模型对支持向量机核参数的优化  CNKI文献

机器学习无疑是当前最热门的话题,正在一步步改变人们的生活,让人类的生活越来越智能,越来越方便。支持向量机在统计学习理论上发展而来,能够解决一般学机不能解决的“维数灾难”和“过学习”...

曹修山 导师:张洪 中央民族大学 2018-05-20 硕士论文

最小二乘法、ε-支持向量回归机与最小二乘支持向  CNKI文献

统计学习理论是由Vapnik等人根据统计学方法建立的一套机器学习理论.以统计学习理论为基础,发展出来的新的机器学习方法——支持向量机,在机器学习领域迅速成为了研究热点...

李扬 导师:万福永 华东师范大学 2018-05-01 硕士论文