论文研究支持向量机性质研究 .pdf

论文研究-改进的渐进直推式支持向量机算法.pdf,  针对半监督学习中渐进直推支持向量机(Progressive Transductive Support Vector Machines, PTSVM

基于ε-支持向量回归机的盲均衡算法，王振朋，张立毅，支持向量机是解决有限样本学习的有效工具，由于其具有优良的泛化性能，本文提出了一种基于ε-支持向量回归机的盲均衡算法，并且利

提出了一种基于线性孪生支持向量机（TWSVM）的嵌入式特征选择方法。该方法在构造分类器的过程中，通过在TWSVM原有优化模型中引入一个惩罚项，来实现特征选择。在求解过程中，采用交替迭代优化方法将该模型

针对害虫发生数据高度非线性特点导致传统方法预测准确率低的难题，提出一种基于支持向量机（SVM）的多变量自回归(CAR)的害虫时间预测方法(SVM_CAR)。SVM_CAR首先利用SVM以留一法的MSE

针对支持向量机分类器的行人检测方法采用欠采样方法，存在正负行人比例不平衡造成的准确率不高问题，结合欠采样和EasyEnsemble方法，提出一种聚合支持向量机（Ensemble SVM）分类器的行人检

基于支持向量机的递归特征消除（SVM-RFE）是目前最主流的基因选择方法之一，是为二分类问题设计的，对于多分类问题必须要进行扩展。从帕累托最优（ParetoOptimum）的概念出发，阐明了常用的基因

基于支持向量机的矿井突水水源识别，孔筱筱，雷萌，本文采用支持向量机对矿井突水水源进行判别。支持向量机（SVM）方法被看做是对传统学习分类方法的一个较好替代，特别是在小样本、

针对在旁路分析过程中由于噪声的影响，不能直接观察出RSA的加密过程这一问题，提出结合支持向量机的旁路分析方法，从分类的角度对RSA二进制模幂运算中的平方、乘法操作进行识别，根据密钥与操作的相关性，推断

为了提高传统内模控制的鲁棒性和抗干扰能力，采用在线支持向量机回归（Online Support Vector Machine Regression，OSVMR ）理论建立系统的正向模型和设计逆模控制器

分析了支持向量机(support vector machine, SVM)目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的