搜索结果: 1-6 共查到“人工智能其他学科 SVM”相关记录6条 . 查询时间(0.224 秒)
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的区域土地资源生态安全评价研究
土地资源 支持向量机 多分类
2009/7/21
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为国际机器学习领域新的研究热点。介绍了支持向量机算法的原理，建立了基于支持向量机的区域土地资源生态安全评价的综合评判模型。实验结果表明，采用支持向量机对区域土地资源进行生态安全评价是可行的。
基于粗糙集和SVM的工程项目投标风险研究
投标风险 Rough集 支持向量机
2009/7/20
针对建筑工程项目投标过程中的不确定性和风险分析问题，运用Rough集理论和方法对投标风险决策表的属性进行约简，再采用支持向量机对决策数据进行风险分类，帮助决策者迅速对工程项目的投标风险进行评估和预测。
基于粗集和SVM的客户抵押贷款违约评估
支持向量机 属性约简 Grid-search
2009/7/20
信贷风险是金融机构风险的主要来源。支持向量机是基于VC维和统计学习理论理念的一种新的机器学习方法。它在解决两类问题时是一种较好的分类方法，同时学习结果模型有较强的稳定性。在实际应用中，采用Grid-search方法调整支持向量机的惩罚参数，达到了更好的推广能力和预测结果。采用粗集对数据集进行预处理，属性约简，删除了多余的属性，然后再用支持向量机进行分类建立了住房抵押贷款信用风险评估模型，并与其他算...
用SVM和FFT对膜蛋白功能分类
疏水性 平均极性 溶剂化自由能
2009/7/6
膜蛋白在细胞生命活动中扮演着重要的角色。目前，有很多方法用来预测和分类膜转运蛋白。然而，预测膜蛋白功能的工作并不多。为了解决这个问题，基于蛋白质序列信息结合快速傅里叶变换利用支持向量机的方法预测来自TCDB 数据库中的channels/pores，electrochemical potential-driven transporters和primary active transporters三类膜...