论文研究 快速的支持向量机多类分类研究.pdf

兼语句是文本知识中一种较为常见又比较特殊的句式，对兼语句进行知识获取方面的研究是文本知识获取的一个重要研究方向。为了构建一种新的兼语分类体系，从句中第一个谓词的角度出发将兼语句式分为八个大类，并在语义

在支持向量机（supportvectormachines,SVM）中，如何衡量SVM的分类能力，最小化风险泛函是一个重要的指标。根据支持向量机小样本特点，给出了支持向量机分类能力的一个量化标准：最优超

为解决高光谱数据维度高、波段之间相关性强、获取大量监督信息费时费力的问题，对高光谱图像的分类进行研究。半监督分类方法是基于传统的机器学习的一种分类方法，它可以利用少量带标签的监督信息和大量无监督信息解

基于分形和支持向量机的雷雨预测研究，赵明，石摄，随着气象预测的发展，支持向量机也逐渐被进入到长期的气象预测中。由于影响雷雨的气象因素本身的较为复杂且相互影响，在一定程度

基于支持向量机的银行信用评估模型研究，吉平，赵明，随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧，商业银行的风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点。但其运营面临着各种各样的风

研究了基于支持向量机的非线性系统辨识方法并进行了仿真试验，用交叉验证的方法进行支持向量机参数选择。有效的仿真结果表明支持向量机是非线性系统辨识的一种非常有效的方法。

基于支持向量机的抽油机故障诊断研究，李卓，刘斌，与传统的故障诊断方法相比，基于支持向量机的故障诊断方法具有模型简单、分类能力强、推广能力好等特点。以油田生产中抽油机的常

在建立商务智能系统(BIS)综合评价指标体系的基础上，应用支持向量机，研究了BIS综合评价问题，通过仿真实验发现基于支持向量机(SVM)综合评价的测试排序与专家排序保持一致，且测试结果的相对误差较小。

总结了目前提出的四类不同结构的支持向量回归机（SupportVectorRegression，SVR）模型，并在此基础上提出了三种新的模型结构，通过试验手段对比了几种典型模型的逼近性能，分析了各个模型

针对基于常用核函数的支持向量机在非线性系统参数辨识及预测方面的不足之处,构建了一种新的核函数——复高斯小波函数核函数。首先证明了新构建的核函数的正确性,即满足Mercy条件,表明其可以作为核函数;然后