研究论文 支持向量机在射频功率器件建模中的应用

认知网络中基于支持向量机的QoS评估方法，赵丽红，陈广泉，QoS是网络运营的一个重要参数，准确地对QoS进行评估对提高网络的表现有着重要的意义。通过对网络中的QoS评估进行了研究，提出了一种

ADS射频电路中器件建模与选择，包含一些元件库的调用和使用。

煤与瓦斯危险性的准确预测一直是矿山安全领域的关键技术难题和重大研究课题。支持向量机是在瓦斯预警中广泛使用的一种技术,以统计学习理论和支持向量机为基础,通过研究基于模糊支持向量机的多类分类方法,对原算法

基于遗传-支持向量机的财务预测,樊同科,,研究企业财务预测问题,影响财务困境的输入变量较多,如何准确选择合理的输入变量参数是提高财务困境预测精度的关键。为了解决财

SVM是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的，它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,表现出了很好的泛化能力。并对目前的三种主流算法SVMlight，Bsvm与SvmFu在人脸检测、MNI

基于支持向量机的角点检测，王亮，宋加涛，角点是图像目标的重要的局部特征，角点检测是图像处理领域的一个基础问题。支持向量机是一种基于VC维理论和结风险最小化的原则的�

分析了支持向量的性质和增量学习过程，提出了一种新的增量学习算法，舍弃了对最终分类无用的样本，在保证测试精度的同时减少了训练时间。最后的数值实验和应用实例说明该算法是可行、有效的。

论文研究-多属性决策的支持向量机方法.pdf,

针对现有流量分类方法存在的准确率低、应用范围受限、计算复杂度高等问题，提出使用支持向量机方法来解决流量分类问题。使用公开的人工标注数据集作为训练集和测试集，通过有监督学习构建支持向量机流量分类器。此外

基于增量学习的支持向量机集成,孔筱筱,汪敏,为提高支持向量机的泛化能力,提出一种基于增量学习的支持向量机集成方法。该方法利用支持向量集和初始训练样本的等价关系,把支