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水质评估模型是进行水质规划、环境水污染控制和环境管理的有效工具。利用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)分类算法的径向基核函数参数σ和错分惩罚因子C进行组合优化,建立进化支持向量机模型,并将该模型应用于水质评估中。将该模型分别应用于松花江松原段、松花江哈尔滨段、黄河甘肃段和吉林桦甸关门砬子水库的真实数据上进行测试。实验结果表明,提出的进化支持向量机水质评估模型在分类精度和泛化能力上较经典SVM方法都有所提高,表明了该方法的有效性。 相似文献
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高斯核支持向量机分类和模型参数选择研究 总被引:20,自引:4,他引:20
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是近几年发展起来的机器学习新方法,以高斯核为核函数的支持向量机在实际应用中表现出良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中。论文研究了高斯核支持向量机分类在IRIS分类问题上的应用,并结合结构风险最小化原则分析了误差惩罚参数C和高斯核宽度σ对SVM性能的影响,最后通过数值实验进一步分析了这种影响。 相似文献
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支持向量机最优模型选择的研究 总被引:18,自引:0,他引:18
通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法——OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.采用该算法在UCI标准数据集和FERET标准人脸库上进行了实验,结果表明,通过该算法找到的核参数以及相应的核矩阵是最优的,得到的SVM分类器的错误率最小.该算法为SVM最优模型选择提供了一种可行的方法,同时对其他基于核的学习方法也具有一定的参考价值. 相似文献
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教师教学水平的评估是教育评估的核心问题之一。本研究将支持向量机多分类方法引入教学水平评估任务之中,利用支持向量机将线性模糊不可分的样本映射到高维空间使之具有线性可分特性,从本质上避开了从归纳到演绎的传统过程,简化了非线性问题的分类过程;结构风险最小化理论保证分割的全局最优化,降低期望风险。该方法充分利用支持向量机的小样本学习的高效性,实现了优秀的学习效果,减少了传统评价方法中的分歧误差和主观性因素的影响,更加符合宏观取向的评价结论。该研究成果可与信息熵、模糊数学等研究方法相结合,进一步增强数据拟合的精度,该方法对改进教师的教学水平、促进教学质量的提高具有一定的参考意义。 相似文献
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教师教学水平的评估是教育评估的核心问题之一。本研究将支持向量机多分类方法引入教学水平评估任务之中,利用支持向量机将线性模糊不可分的样本映射到高维空间使之具有线性可分特性,从本质上避开了从归纳到演绎的传统过程,简化了非线性问题的分类过程;结构风险最小化理论保证分割的全局最优化,降低期望风险。该方法充分利用支持向量机的小样本学习的高效性,实现了优秀的学习效果,减少了传统评价方法中的分歧误差和主观性因素的影响,更加符合宏观取向的评价结论。该研究成果可与信息熵、模糊数学等研究方法相结合,进一步增强数据拟合的精度,该方法对改进教师的教学水平、促进教学质量的提高具有一定的参考意义。 相似文献
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针对传统浊度传感器的非线性误差,无法满足直接对水中浊度进行精确测量的需求,提出了一种支持向量机的方法补偿其性能。而支持向量机中惩罚系数和核参数决定了其补偿的性能,传统支持向量机寻参方法速度慢、运算量大,具有一定的局限性。针对其参数的选择优化提出了改进的网格搜索法优化支持向量机,即采用改进的网格搜索法来针对水质浊度监测传感器补偿系统的特性来优化选择惩罚系数和核参数。实验结果表明,基于网格搜索法的支持向量机测量精度达到93.0%,其各项测量误差满足实际标准要求。 相似文献
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基于支持向量机的个人信用评估 总被引:9,自引:2,他引:9
银行系统使用许多方法去对个人贷款申请进行评估。支持向量机(SupportVectorMachines,SVMs)是一个很有前途的新技术,文章将支持向量机应用到信用评估中,和古典技术K最近邻法相比得到了比较好的结果。 相似文献
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支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,具有较好的推广性能和较高的分类准确率,研究了将支持向量机理论用于纹理分类识别的方法,实验结果表明,该方法比传统的基于BP神经网络的识别方法识别准确率高。 相似文献
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为提高白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型图像的评价准确率,提出一种基于支持向量机和粒子群优化算法的图像质量评价方法。提取样本图像数据和确定评价指标,对样本数据进行预处理。利用粒子群优化算法选择最优参数,使用最优参数对训练集数据进行训练,对预测集数据进行预测分析,并建立图像质量评价模型。实验结果表明,与线性回归模型、BP神经网络模型等传统方法相比,该方法的评价准确率较高,能够准确地反映人眼对图像的视觉感知。 相似文献
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通过对开放式基金流动性风险进行特征分析,得出流动性风险均衡管理的指标,并基于SVM(支撑向量机)上建立了一种均衡管理系统。通过实验证明该系统对开放式基金管理人的决策具有较强的辅助性,有很强的实际意义。 相似文献
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随着高速铁路动车组的快速发展和应用, 其安全性和可靠性引起了广泛关注. 为了准确判别高速铁路动车组轴箱轴承(以下简称轴箱轴承)的健康状态情况, 提出通过采集轴箱轴承温度及在相同和不同转向架驱动侧、非驱动侧各个部件的温度数据, 利用主成分分析法(PCA)进行特征降维, 将基于决策树的支持向量机(DT-SVM)多分类算法作为判别算法, 同时结合层次分析法(AHP)确定向量值权重, 从而进一步提高分类精度. 大量实验表明该方法可使分类准确率提升5%左右, 此外通过建立健康状态评估模型,将轴箱轴承健康状态分为健康、温升、强温和激温四类, 有助于提高轴箱轴承健康状态的判别力和运维决策的准确性. 相似文献
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针对传统水质预测方法中水质因子的多重相关性造成预测精度低的问题,提出了一种将偏最小二乘法和支持向量机相耦合的水质预测方法。利用偏最小二乘法提取对水质因子影响强的成分,从而克服了信息冗余问题,并降低了支持向量的维数。利用支持向量机建模可以较好地解决高维非线性小样本问题。同时利用改进的PSO算法优化SVM参数,减小参数搜索的盲目性。研究结果表明,本耦合模型的预测精度和运行效率明显优于常用的BP人工神经网络和传统的支持向量机,可以更好地应用于水质预测。 相似文献