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1.
关于统计学习理论与支持向量机   总被引:955,自引:6,他引:949       下载免费PDF全文
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重 要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计 学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的 统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种 新的通用学习算法--支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和 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SLT和SVM的 基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.  相似文献
2.
支持向量机的新发展   总被引:78,自引:2,他引:76  
许建华  张学工  李衍达 《控制与决策》2004,19(5):481-484,495
Vapnik等学者首先提出了实现统计学习理论中结构风险最小化原则的实用算法一支持向量机,比较成功地解决了模式分类问题,其后,机器学习界兴起了研究统计学习理论和支持向量机的热湖,引人瞩目的研究分支有从最优化技术出发改进或改造支持向量机,依据统计学习理论和支持向量机的优点设计新的非线性机器学习算法等,对此,较为系统地回顾了近lO年来算法研究领域的新发展。  相似文献
3.
支持向量机及其应用研究综述   总被引:74,自引:1,他引:73  
在分析支持向量机原理的基础上,分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述,并讨论了SVM的优点和不足,展望了其应用研究的前景.  相似文献
4.
支持向量机研究   总被引:68,自引:9,他引:59  
支持向量机是一类新型机器学习方法,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。该文首先引入最优超平面的概念,然后对线性SVMs和非线性SVMs进行介绍,给出一些常用的训练算法,并指出SVMs存在的局限和将来可能的研究内容。  相似文献
5.
支持向量机训练算法综述   总被引:64,自引:3,他引:61  
本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法,主要有三大类:以 SVMlight为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法,比较了各自的优缺点,并介绍了 其它几种算法及多类分类算法.最后指出了支持向量机具体实现的方向及其在模式识别、数 据挖掘、系统辨识与控制等领域中的应用.  相似文献
6.
支持向量机算法和软件ChemSVM介绍   总被引:53,自引:27,他引:26  
Vladimir N.Vapnik等提出的统计学习理论(statistical learning theory,简称SLT)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法已取得令人鼓舞的研究成果。本文旨在对这一新理论和新算法的原理作一介绍,并展望这一计算机学界的新成果在化学化工领域的应用前景,“ChemSVM”软件提供了通用的支持向量机算法,并将其与数据库,知识库,原子参数及其他数据挖掘方法有机地集成起来。  相似文献
7.
基于支持向量机的网络入侵检测   总被引:45,自引:3,他引:42  
将统计学习理论引人入侵检测研究中,提出了一种基于支持向量机的入侵检测方法(SVM-Based ID).针对入侵检测所获得的高维小样本异构数据集,将SVM算法在这种异构数据集上进行推广,构造了基于异构数据集上HVDM距离定义的RBF形核函数,并基于这种核函数将有监督的C-SVM算法和无监督One-Class SVM算法用于网络连接信息数据中的攻击检测和异常发现,通过对DARPA数据的检测试验结果表明提出的方法是可行的、高效的.  相似文献
8.
基于SVM的综合评价方法研究   总被引:31,自引:1,他引:30  
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。  相似文献
9.
支持向量机解决多分类问题研究   总被引:22,自引:0,他引:22  
支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,用于解决二分类问题。但在解决实际问题中遇到的多为多分类问题,通过研究现有提出的一些支持向量机多分类的方法,并进行分析比较,在一对一分类方法基础上提出具有容噪声的分类方法,通过标准数据集实验加以验证。  相似文献
10.
支持向量机在机械故障诊断中的应用研究   总被引:21,自引:2,他引:19  
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。  相似文献
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