针对原有细菌觅食算法收敛速度慢、计算量大的问题,首先通过改进细菌种群大小、细菌运动步长、引进迭代终止条件改进原有细菌觅食算法,然后将其应用到支持向量机的参数优化上。实验以Iris标准测试数据集为依托,
从论域中各个元素之间所具有的客观关系出发,利用集值映射的原理在论域上得到一个覆盖,构造了一种新的覆盖粗糙集模型;研究了与之相关的基本性质,并将其与现有的5种主要的覆盖粗糙集模型进行比较研究。为如何根据
支持向量机在油田系统建模中的应用,刘斌,李卓,在以往油层含油判别分析的基础上提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,应用已知油层的原始资料作为已知信息,建立油气水层的
支持向量机(SVM)因为核函数应用内积运算造成了模型较强的“黑箱性”。目前SVM的“黑箱性”研究主要采用规则提取方法解决分类问题,而回归问题鲜有提及。针对回归问题,尝试性提出基于回归树算法的SVM回归
提出了一种基于整体与局部奇异值分解相结合的人脸识别算法。文章叙述了人脸图像的预处理、奇异值分解以及支持向量机的原理及实现过程。运用整体与局部奇异值分解,分别获得图像的整体与局部特征,然后采用支持向量机
将支持向量机应用于网络入侵检测,提出一种基于支持向量机的网络异常入侵检测模型。实验证明,提出的入侵检测模型具有较高的检测率,对未知攻击的检测精度也很高,说明采用支持向量机技术进行入侵检测的有效性。
介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机
半监督支持向量机回归模型研究,冀杰,程玉虎,利用支持向量机和K近邻学习器的优点,提出一种半监督支持向量机回归模型。支持向量机通过选择高置信度的未标记样本加以标记,并��
将一种改进的K均值聚类算法应用于支持矢量机(SVM)的训练。基于这一改进的聚类算法,设计了SVM的增量式训练步骤,并给出了在训练过程中删除无用样本的的方法。模式分类的实验结果表明,这种改进的K均值聚类
基于类中心向量的改进KNN算法,郭茂,,本文提出了基于类中心向量的K最近邻(KNN)算法,解决了对待分类文本进行类标识时,KNN算法的执行效率受训练文本集和测试文本集规模制