支持向量机的算法及应用

统计学习理论是由Vapnik建立的一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机（SVM）是在这一理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法。目前SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点,本文是一篇综述,旨在介绍SVM的一般理论、算法及应用,以引起国内学者的进一步关注。     

支持向量机在机械故障诊断中的应用研究

在机械故障诊断中,通常不具备有大量的故障样本,因此,制约了故障诊断技术向智能化方向发展。而基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)方法正好克服了这方面的不足。统计学习理论是专门研究少样本情况下的统计规律及学习方法的理论。SLT理论和SVM方法为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径。该文讨论了支持向量机在故障诊断领域中应用的分类算法。并以滚动轴承的振动信号为例进行了试验论证。试验表明:SVM方法对具有少样本的故障诊断领域具有很强的适应性。     

基于支持向量机的机械故障智能分类研究

故障样本不足是制约故障诊断技术向智能化方向发展的主要原因之一，支持向量机（SVM)是一种基于统计学习理论(SLT)的机器学习算法，它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果，从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径．本文介绍了支持向量机分类算法，以滚动轴承的故障分类为例，探讨了该算法在故障诊断领域中的应用，并与BP神经网络分类方法进行了对比研究，结果表明，SVM方法在少样本情况下的分类效果优于BP神经网络分类方法．     

一种基于支持向量机的图像边缘检测方法

支持向量机是一种新的机器学习的方法.它以统计学习理论为基础,能够较好地解决小样本的学习问题.由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点.支持向量函数回归(SVR)是SVM的一个重要分支,它已经成功地应用于系统识别、非线性系统的预测等方面,并取得了较好的效果.文中通过图像的SVR表示,对SVR图像的边缘检测进行了研究.文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性.实验结果表明,该算法能有效提高图像边缘检测效果.同时对其他边缘检测方法有一定的借鉴作用.     

一种基于支持向量机的空间数据分类方法

支持向量机是基于小样本统计理论的一种新的机器学习方法,主要解决两分类问题.目前已成为机器学习领域的研究热点,但其应用方面的研究刚刚开始,在文本分类,图像分类、生物序列分析等方面得到成功应用.文章根据空间数据分类数据海量特点将SVM分类算法应用到炮阵地地形分析中,使得识别率大大提高.     

一种基于支持向量机的图像边缘检测方法

支持向量机是一种新的机器学习的方法。它以统计学习理论为基础,能够较好地解决小样本的学习问题。由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。支持向量函数回归(SVR)是SVM的一个重要分支,它已经成功地应用于系统识别、非线性系统的预测等方面,并取得了较好的效果。文中通过图像的SVR表示,对SVR图像的边缘检测进行了研究。文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性。实验结果表明,该算法能有效提高图像边缘检测效果。同时对其他边缘检测方法有一定的借鉴作用。     

最小二乘向量机在说话人识别中的应用

说话人识别是语音识别的一种,是当前的研究热点之一。而基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法是一种新的机器学习算法,已成为机器学习研究的热点。讨论了一种改进的SVM即最小二乘向量机(LS-SVM)的方法进行说话人识别研究。研究表明,基于LS-SVM的说话人识别比传统的SVM说话人识别计算复杂度小、效率更高、对说话人识别有很强的适应性。     

一种基于支持向量机的空间数据分类方法

支持向量机是基于小样本统计理论的一种新的机器学习方法,主要解决两分类问题。目前已成为机器学习领域的研究热点,但其应用方面的研究刚刚开始,在文本分类,图像分类、生物序列分析等方面得到成功应用。文章根据空间数据分类数据海量特点将SVM分类算法应用到炮阵地地形分析中,使得识别率大大提高。     

最小二乘向量机在说话人识别中的应用

说话人识别是语音识别的一种，是当前的研究热点之一。而基于统计学习理论的支持向量机（SVM）方法是一种新的机器学习算法，已成为机器学习研究的热点。讨论了一种改进的SVM即最小二乘向量机（LS-SVM）的方法进行说话人识别研究。研究表明，基于LS—SVM的说话人识别比传统的SVM说话人识别计算复杂度小、效率更高、对说话人识别有很强的适应性。     

基于优化支持向量机的网络入侵检测技术研究

入侵检测系统是任何一个完整的网络安全系统中必不可缺的部分.日益严峻的安全问题对于检测方法提出更高的要求.传统的入侵检测方法存在误报漏报及实时性差等缺点,将机器学习的技术引入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能具有十分重要的现实意义.支持向量机(SVM)是一种建立在统计学习理论(SLT)基础之上的机器学习方法,被成功地应用到入侵检测领域中.讨论了支持向量机优化算法及其在入侵检测中的应用.实验表明,基于优化支持向量机检测入侵的方法能较大地提高入侵检测系统的性能.     

SVM在阵列信号定位中的应用

函数拟合属于基于数据学习的问题。支持向量机是由Vapnik等人提出的小样本统计理论——统计学习理论发展而来的一种新的通用学习算法，特别在高维空间中表示复杂函数。该文叙述了基于支持向量机的函数拟合预测信源在水域中的位置，并仿真了在不同参数时所收到的不同结果。在小样本情况下，采用较大的惩罚值，就可以得到较高的精确率；同时测试了环境参数确定情况下，采用的样本数多也不一定能取得更佳的精确率，可见，在小样本情况下，样本数并不是主要因素。     

一种改进的模糊多类支持向量机算法

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术;由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题;针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,以统计学习理论和支持向量机为基础,提出了一种改进的模糊多类支持向量机方法,它是在全局优化分类的基础上,引入模糊隶属函数,然后利用改进的序列最小最优化算法求解模糊多类支持向量机,实验结果显示运行时间减少了,方法是可行的和有效的.     

支持向量机及其在模式识别中的应用

Statistical learning theory(SLT)and support vector machine(SVM) are effective to solve problems of machine learning under the condition of finite samples.It is known that the performance of support vector machine is often better than that of some neural networks in pattern recognition,especially in high dimensional space,and they arewell used in many domains for recognition.This paper at first introduces the basic theory of SLT and SVM,then points out the key problems of SVM and its research situation in recent years,and at last describes some applications of SVM in the field of pattern recognition.     

机器学习中的核覆盖算法

基于统计学习理论的支持向量机（SVM）方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题，但其本质是二分类的，且核函数中的参数难以确定，计算复杂性高．构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络，运行效率高，便于处理多分类问题，但存在所得的分界面零乱、测试计算量大的缺点．该文将SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法相融合，给出一种新的核覆盖算法．新算法克服了以上两种模型的缺点，具有运算速度快、精度高、鲁棒性强的优点．其次．文中给出风险误差上界与覆盖个数的关系．最后给出实验模     

支持向量机在人口预测中的应用

支持向量机是一种新型的机器学习方法，该学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则，在小样本的机器学习中显示出了优异的性能。将这种新的统计学习方法应用到非线性时间序列预测，并将结果与BP神经网络预测的结果进行比较，结果表明该方法有更高的预测精度。     

相关向量机在车型识别中的应用研究

相关向量机是一种稀疏的贝叶斯学习算法,对非线性、高维数的小样本问题有非常好的分类效果和学习推广能力.而且使用较少的核函数,研究了用相关向量机技术进行车型识别,设计了基于相关向量机的车型分类器.实验结果表明,基于相关向量机的车型分类器不仅具有基于支持向量机的车型分类器的相同性能,而且比支持向量机使用更少的核函数,实验取得了较好的分类效果.     

基于SVM的综合评价方法研究

系统介绍了统计学习理论与支持向量机的基本思想，研究了它们在综合评价中的应用。分析了科研立项评审系统的设计方法，建立了基于SVM的评审系统。文末比较了新评审系统和采用其它方法如模糊排序、神经网络等建立的评审系统所分别取得的拟合效果，比较结果表明：采用支持向量机设计的评审系统结构简单、思路清晰地且能取得更为理想的评审结果。