搜索结果: 1-15 共查到“人工智能 SVM”相关记录55条 . 查询时间(0.237 秒)
基于活跃目标点粒子群算法的SVM参数选取
支持向量机 活跃目标点粒子群算法 参数选取 Support Vector Machines Active Target Particle Swarm Optimization Parameter Selection
2014/6/20
支持向量机是最近才兴起的一种分类工具，它广泛用于控制领域，但是其预测精度受到了其参数选取的影响。使用活跃目标点改进粒子群优化算法,利用活跃目标点粒子群算法搜索支持向量机的最优参数组合。对比仿真实验表明：活跃目标点粒子群算法可以正确支持向量机的参数，能够进行较为准确的分类。Support Vector Machine (SVM), a new mathematic modeling tool, ha...
针对基于拉普拉斯支持向量机(LapSVM)的半监督分类方法需要将全部无标记样本加入训练样本集中训练得到分类器,算法需要的时间和空间复杂度高,不能有效处理大规模图像分类的问题,提出了模糊C-均值聚类(FCM)预选取样本的LapSVM图像分类方法。该方法利用FCM算法对无标记样本聚类,根据聚类结果选择可能在最优分类超平面附近的无标记样本点加入训练样本集,这些样本可能是支持向量,携带对分类有用的信息,其...
新型二分类支持向量机P2M-SVM
可能性二均值聚类 半监督二分类支持向量机 全局最优 稳健性 泛化能力 P2M Semi-Supervised SVM Robustness Generalization Ability
2014/6/20
提出基于可能性二均值聚类(Possibilistic Two Means, P2M)的二分类支持向量机(Support Vector Machine, SVM)。该算法先用P2M对未知类别的二分类数据进行划分，然后利用支持向量机对划分后的数据进行训练。人造数据和UCI数据上的分类实验表明，该算法综合利用了P2M聚类的稳健性和SVM分类的强泛化能力，提高了传统聚类的分类精度并降低了SVM的类别采集代...
基于Contourlet 变换与SVM 的人脸识别方法研究
人脸识别 轮廓波变换 支持向量机
2012/9/11
利用Contourlet 变换的方向性和各向异性，提出了一种基于Contourlet 变换和支持向量机（SVM）的人脸识别方法。首先对人脸图像进行Contourlet 变换，将得到的低频分量系数作为人脸图像的识别特征，然后利用SVM 多类别分类器进行分类。实验结果表明该方法具有较好的识别性能。
马田系统与SVM相集成的模式识别技术研究
马田系统（MTS） 支持向量机（SVM） 马氏距离 阈值 故障诊断
2010/3/15
为了解决现有马田系统阈值确定方法的不足，基于超球面支持向量机算法，构建了单类及二类超椭球面支持向量机算法，并理论上证明了此算法可转换为二次规划模型。推导了基于超椭球面支持向量机的马田系统阈值确定公式。将所提出的方法应用于故障诊断，得到了较高的判别正确率。
基于ACO-SVM的质谱数据分析
蛋白质组学 蚁群优化算法 特征选择技术
2010/2/20
生物信息学应用领域存在高维小样本和内部空间疏散的特性，因而数据分析面临着巨大的挑战。基于此，在蚁群算法的搜索过程中将特征的信噪比作为先验信息，结合支撑向量用于筛选血清蛋白相关生物标记物，实验结果表明，该方法建立的癌症诊断模型取得了较好的分类性能测试仿真结果，敏感度和特异度分别达到94%和92.4%。
基于LS-SVM的恒定应力ALT非参数统计方法
加速寿命试验 非参数统计方法 支持向量机 最小二乘支持向量机
2009/10/27
针对某些产品寿命分布未知，无法采用参数方法对其加速寿命试验进行统计分析的问题，建立了基于LS\|SVM的恒定应力ALT非参统计方法，实现了对产品可靠度的预测及相关可靠性特征量的统计。仿真对比和应用实例结果表明，该方法统计精度高，且易于编程实现，适用于寿命分布未知及截尾试验情况下的恒定应力ALT统计分析。
基于SVM回归的FLANN改进新法及其应用
函数链接型神经网络 支持向量机 动态补偿
2009/10/12
通过分析常规函数链接型神经网络（FLANN）结构与支持向量机（SVM）的关系，确定了两者本质上的等价性；在此基础上提出了一种基于SVM技术的FLANN构造新方法，并将SVM-FLANN应用到称重传感器的动态补偿上。结果表明该方法构造的FLANN具有结果唯一、结构简单、全局优化等特点，应用于称重传感器的动态补偿时，对传感器的性能改善效果明显，具有实用价值。
基于AAM模型和RS-SVM的人脸识别研究
人脸识别 主动外观模型 粗糙集理论
2009/9/30
提出了一种基于AAM模型和RS-SVM的人脸识别算法。首先，使用一种基于统计学定位的图像定位方法—主动外观模型（AAM），将其应用到人脸特征定位。为了从所有提取的特征中选择出与人脸识别相关的、必要的特征，使用了粗糙集理论（Rough Set）的属性约简算法进行特征选择，有效降低特征维数。然后用支持向量机（SVM）进行分类。实验证明，该方法在不影响识别率的情况下，可以有效降低SVM的运算复杂度。
基于Tri-training的半监督SVM
半监督学习 协同训练 Tri-training
2009/9/30
当前机器学习面临的主要问题之一是如何有效地处理海量数据，而标记训练数据是十分有限且不易获得的。提出了一种新的半监督SVM算法，该算法在对SVM训练中，只要求少量的标记数据，并能利用大量的未标记数据对分类器反复的修正。在实验中发现，Tri-training的应用确实能够提高SVM算法的分类精度，并且通过增大分类器间的差异性能够获得更好的分类效果，所以Tri-training对分类器的要求十分宽松，通...
面向文档分类的LDE和简化SVM方法研究
文档分类 局部鉴别嵌入 简化支持向量机
2009/9/30
为了快速准确地对文档进行分类，提出了一种基于局部鉴别嵌入LDE和简化SVM的高效文档分类算法。该算法首先利用LDE算法把高维文档数据投影到低维特征空间，然后在低维特征空间利用精简SVM进行分类。实验结果表明该算法具有分类准确率高和运行速度快的优点。
一种新的构造SVM分类器的几何最近点法
最大间隔 尺度不变凸壳 最近点对
2009/9/9
引入了尺度不变凸壳的概念，证明了与之相关的性质，通过这些性质可以把求解线性 不可分SVM的问题转化为计算两类训练样本分别生成的尺度不变凸壳间的最近点对的问题. 然后可以用几何最近点法计算尺度不变凸壳间的最近点对， 把垂直平分连接最近点对线段的超平面作为线性不可分问题的分类超平面.此外，还把这种方法推广到非线性情形， 并给出了解决非线性问题的一种简化算法.理论分析和实验均表明，与已有的方法比， 尺度...
采用精选Gabor小波和SVM分类的物体识别
Gabor特征 支持向量机 物体识别
2009/9/9
提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的物体识别通用框架. 在该框架中, 特征抽取采用选取的Gabor小波在物体的最佳位置卷积实现, 而分类则通过支持向量机实现. 相比传统的基于Gabor特征的识别系统, 该方法能够同时达到准确而快速的分类目的. 本论文成功地将该框架应用于两个实际的物体识别例子: 物体/非物体分类和人脸识别. 实验结果证明了所提出的方法相对于其它方法的优越性.
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基于流形学习和SVM的Web文档分类算法
文档分类 流形学习 支持向量机
2009/8/20
为解决Web文档分类问题，提出一种基于流形学习和SVM的Web文档分类算法。该算法利用流形学习算法LPP对训练集中的高维Web文档空间进行非线性降维，从中找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构，在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则的优化SVM进行分类预测。实验结果表明该算法以较少的运行时间获得更高的分类准确率。