论文研究带特征筛选的支持向量回归算法 .pdf

介绍支持向量机和支持向量回归的用法 简单易懂 以支持向量机理论为基础，对分类与回归的基本方法及其应用进行了系统的研究。全文共分七章，第四章对支持向量机回归模型进行了一些扩展研究,具体内容分四部

为了提高支持向量机分类准确率，采用人工蜂群算法对支持向量机参数进行优化，并将该优化方法应用于小麦完好粒、霉变粒和发芽粒三类麦粒的识别。使用小波变换分解信号能量作为特征向量，以分类错误率的倒数作为适应度

基于支持向量机的多特征网页自动标引技术研究，张聪聪，张彬，主题词标引是文本自动处理的基础性工作，在对现有主题词抽取方法深入研究的基础上，提出了基于SVM的多特征网页主题词自动抽取方法

探索一种实用的基于想象运动思维脑电的脑-机接口（BCI）方式，为实现BCI应用奠定比较坚实的理论和实验基础。对6名受试者进行三种不同时段（箭头出现2 s、1 s和0 s后提示按键）情况下想象左右手运动

在拱架式贴片机的贴装过程中，元器件的贴装顺序和喂料器的分配是影响拱架式贴片机贴装效率的主要因素。根据实际的贴装过程，建立了拱架式贴片机的集成优化模型。在问题求解上，将贴片机的贴装优化问题分解为两个子问

基于支持向量机和计算机视觉的焊环筛选方法研究，陈韬，陈晓云，支持向量机在解决小样本、非线性模式识别中表现出良好的特性；计算机视觉在工业生产中用于图像采样并获取图像信息。本研究使用计

数据挖掘是人工智能中知识发现的重要组成部分，而分类又是一种主要的应用形式。ID3算法是数据挖掘中经典的决策树分类算法，ID3算法具有抗噪声能力差的缺点。通过对分类和粗糙集理论的研究，将可变精度粗糙集理

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摘要?在核函数基础上,提出了一种融合支持向量机和核主元分析的核≅Α>支持向童机综合集成分类方法,给出了算法实现步骤。仿真实验表明了该算法具有很好的分类性能,特别适合于消除噪声情形的模式识别问题。

支持向量机(support vector machine, SVM)具有良好的泛化性能而被广泛应用于机器学习及模式识别领域。然而，当训练集较大时，训练SVM需要极大的时间及空间开销。另一方面，SVM训