鉴于灰色预测方法和支持向量机各自的优点,将灰色预测方法与支持向量机相结合,建立灰色支持向量机模型,并以极差替代收益的标准差度量波动率,运用新模型对深圳基金波动率进行实例分析。通过与v支持向量机的预测
基于支持向量机的移动支付类应用安全评估研究,费会,郭燕慧,移动支付类恶意应用泛滥,准确评估其安全性显得尤为重要。近年来,机器学习方法已经在文本识别、医学诊断、异常流量检测等领域取
基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法
提出了一种基于类向量模型的中文姓名识别方法。该方法通过类向量的生成来模拟人工识别姓名的过程,采用Viterbi算法对未经切分的汉字串进行类向量标注得到类向量序列,通过检查相邻类向量中类别和向量分量的变
近年来,支持向量机(SVM)方法在电力系统负荷预测领域的应用研究成为了热点,鉴于传统的标准支持向量机方法在预测时间和预测精度方面的不足,首次将多重核支持向量回归方法(Multiple Kernel L
为了提高彩色图像分割方法的性能,提出一种基于支持向量机的手动选择样本点集的分割方法。该方法通过人为主观观察颜色特征变化,在像素峰值处选择样本点,使得背景和目标样本点的颜色差异较明显,达到了简化样本点的
支持向量机的模型选择问题就是对于一个给定的核函数,调节核参数和惩罚因子C。分析了网格搜索算法和模式搜索算法,通过结合上述两种算法的优点提出了网格模式搜索算法。其核心原理是先用网格算法在全局范围内进行快
为了更有效地提高图像隐写分析的速度和正确检测率,提出了一种基于改进的支持向量机的隐写分析方法。采用Fridrich提出的多特征融合提取算法对图像进行特征提取,克服了单一特征不能很好描述图像差别的不足。
提出一种新型的基于光滑Ramp损失函数的健壮支持向量机,能够有效抑制孤立点对泛化性能的影响,并采用CCCP将它的非凸优化目标函数转换成连续、二次可微的凸优化。在此基础上,给出训练健壮支持向量机的一种N
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
