支持向量机(SVM)以其坚实的理论基础,和在机器学习领域表现出的良好推广性能,获得了越来越广泛的关注。为更好地推进其发展,科研工作者们借鉴统计学中经典的贝叶斯理论,做了大量工作,例如:引进贝叶斯理论中
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为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种改进蚁群优化算法(ACO)和支持向量机(SVM)相融合的网络入侵检测方法(ACO-SVM)。将SVM模型参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个
为了提高支持向量机网络SVM进行模拟电路诊断的准确率, 提出了一种基于粒子群PSO算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换, 通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征
矢量量化是一种有效的数据压缩技术,由于其算法简单,具有较高的压缩率,因而被广泛应用于数据压缩编码领域。通过对图像块灰度特征的研究,根据图像的平滑与否,提出了对图像进行均值和矢量量化复合编码算法,该算法
针对库水位与尾矿坝安全等级的复杂对应关系,利用可能性理论将两者的模糊关系量化,并提出了一种基于库水位的尾矿坝安全等级的分析方法,通过构造库水位关于各安全等级的隶属函数、测量数据关于安全等级的可能性分布
在模糊多分类问题中,由于训练样本在训练过程中所起的作用不同,对所有数据包括异常数据赋予一个隶属度。针对模糊支持向量机(fuzzy support vector machines,FSVM)的第一种形式
针对室内复杂环境下无线信号不稳定、传统支持向量机定位算法计算复杂度高等难题,为了提高室内的定位精度,提出一种改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法。采用核主成分分析对特征进行降维处理,提取有用信息、降
针灸是中医的重要组成部分,运用新兴技术挖掘大量隐藏在针灸诊疗记录中的规律,既可推动针灸更好地为国民健康服务,又能促进中医现代理论体系的完善。腧穴(即穴位)的选择是针灸治病的关键,而运用现代技术选择腧穴
论文研究-训练支持向量机的四重序列解析优化算法.pdf, 为了提高训练支持向量机的序列最小优化算法的学习性能,依据在每次迭代中选取多个变量同时优化可能会减少迭代次数和缩短训练时间的这一想法,提出了一个
