基于PCA和SVM算法的人脸识别

人脸识别是计算机视觉和图像模式识别领域的一个重要技术。主成分分析（PCA）是人脸图像特征提取的一个重要算法。而支持向量机（SVM）有适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优点。文章将两者结合,先用PCA算法进行人脸图像特征提取,再用SVM进行分类识别。通过基于ORL人脸数据库的计算机仿真实验表明,该方法具有很好的可行性和实际意义。     

基于SVM混合集成的信用风险评估模型

准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和AdaBoost两种流行策略的合成,能提高组合成员分类器的多样性,从而提高集成学习模型的预测准确率。模型在两组公开信用数据集上进行了应用,实验结果表明基于RSA的SVM的集成学习模型可以作为信用风险评估的有效模型。     

基于潜在语义模型的SVM入侵检测研究

论文提出了一种基于潜在语义索引(LSI)和支持向量机(SVM)的异常入侵检测方法。选取PARPA’98BSM数据集作为训练数据和测试数据,通过实验比较和分析表明:基于LSI和SVM方法的入侵检测系统具有较高的检测率和较低的虚警率,且能大大减低计算的复杂性,是一种有效的异常识别和检测方法。     

样本数目不对称时的SVM模型

1 引言支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是统计学习理论发展的结果,自诞生以来,在非线性特征提取、模式识别、函数拟合等方面表现出优良的性能,因而受到广泛的重视,目前已成为人工智能领域的研究热点。然而,由于SVM从诞生到现在不足十年,许多研究工作     

基于内容过滤的电子商务推荐系统研究

个性化推荐在网络应用中能有效提高服务质量,在电子商务中的表现更加突出.论述了基于内容过滤的电子商务推荐系统,利用向量空间模型挖掘用户独特的兴趣特征,然后根据产品信息特征的量化值产生推荐序列,并根据用户的反馈信息自适应学习,以提高系统的综合性能.实验结果表明,基于内容过滤的推荐方法其总体性能随时间的推移得到了提高.     

基于聚类权重分阶段的SVM解不平衡数据集分类

SVM在处理不平衡数据分类问题（class imbalance problem）时,其分类结果常倾向于多数类。为此,综合考虑类间不平衡和类内不平衡,提出一种基于聚类权重的分阶段支持向量机（WSVM）。预处理时,采用K均值算法得到多数类中各样本的权重。分类时,第一阶段根据权重选出多数类内各簇边界区域的与少数类数目相等的样本;第二阶段对选取的样本和少数类样本进行初始分类;第三阶段用多数类中未选取的样本对初始分类器进行优化调整,当满足停止条件时,得到最终分类器。通过对UCI数据集的大量实验表明,WSVM在少数类样本的识别率和分类器的整体性能上都优于传统分类算法。     

基于KNN算法的改进的一对多SVM多分类器

针对传统支持向量机（SVM）多分类一对多算法存在的运算量大、耗时长、数据偏斜以及对最优超平面附近点分类易出错问题,提出了一种改进方法。将数据空间分为密集区和稀疏区,各类中密集点归于密集区,其余归于稀疏区。将每类中密集点连同它附近的点用于训练得到相应的SVM分类器。在测试阶段,对密集区的待测样本用传统的一对多判别准则来做类别预测;对稀疏区的待测样本则采用K近邻（KNN）算法。数值实验结果表明,改进的算法在耗时和分类精度上都优于原算法,对解决一对多算法存在的问题有较好的成效。     

基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别

基于轮胎花纹分类识别在交通与刑事部门的重要作用,提出了一种新的基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别方法。分别采用非下采样Contourlet变换和灰度共生矩阵方法提取轮胎花纹特征;组合两种方法所提取的特征作为图像特征,并从中提取5个有效特征作为最终识别特征;运用提取的5个特征和多级支持向量机分类器完成轮胎花纹的分类识别。新的特征提取方法所得轮胎花纹特征分离度高,用决策树SVM分类器预测分类效果理想,对轮胎花纹的正确分类识别有着重要意义。     

基于SVM的视频检索系统框架①

底层特征到高级语义的转化是视频检索中的重要环节。结合在视频检索中的相关反馈,结果排序以及BOOST思想,提出了针对视频检索的改进的SVM算法流程,并根据改进的SVM算法提出了基于SVM的视频检索系统框架。通过采用TREC2007的数据测试表明,该视频检索系统框架可达到较高的查准率和查全率。     

基于SVM的视频检索系统框架①

底层特征到高级语义的转化是视频检索中的重要环节。结合在视频检索中的相关反馈,结果排序以及BOOST思想,提出了针对视频检索的改进的SVM算法流程,并根据改进的SVM算法提出了基于SVM的视频检索系统框架。通过采用TREC2007的数据测试表明,该视频检索系统框架可达到较高的查准率和查全率。     

基于移动Agent的电子商务系统研究

移动Agent技术将人工智能和网络技术结合起来,它的智能性、动态性和移动性特点为电子商务的智能资源发现和网上自动交易提供了技术支持.介绍移动Agent技术的基本原理,讨论移动Agent在电子商务中应用的关键技术,重点阐述了基于移动Agent的电子商务系统的体系结构.     

基于移动Agent的电子商务安全研究

随着Agent技术的不断发展,移动Agent系统安全已经成为其进一步发展的主要制约之一,它包括移动Agent的安全和主机平台的安全两个方面。介绍了移动Agent技术所带来的安全隐患、提出了一种适用于电子商务环境下的安全体系结构。它能有效保护运行环境的安全和用户Agent商业数据的安全性和保密性。     

一个电子商务招标模型

在高度信息化的社会和Internet环境中,传统的招标模式变得越来越不能适应经济的发展,电子商务模式的招标取代原有的招标模式变得刻不容缓。该文提出一个电子商务招标模型ECBM,在给出ECBM的一般描述后,详细讨论了ECBM的招标、投标以及评标流程,并实现了模型的原型系统。ECBM提供不同类型的智能性招标服务,自动完成招标的全部环节,提高了招标的效率、公正性和适应性。     

基于淘宝网的C2C电子商务信用评价模型改进研究

通过分析现有的淘宝信用评价体系,指出存在问题。将交易金额等客观因素引入到模型中,在算法中体现出交易金额对信用值的影响。同时为了反映出交易时间对信用值的变化。提供近期信用值和近期好评率作为参考。新的信用评价模型更加合理,对信用炒作有较好的抑制作用．     

基于淘宝网的C2C电子商务信用评价模型改进研究

通过分析现有的淘宝信用评价体系,指出存在问题。将交易金额等客观因素引入到模型中,在算法中体现出交易金额对信用值的影响。同时为了反映出交易时间对信用值的变化,提供近期信用值和近期好评率作为参考。新的信用评价模型更加合理,对信用炒作有较好的抑制作用。     

基于语义的网售护肤品消费者调查算法

本文针对电子商务网售护肤品消费者调查困难的问题,结合语义路由的思想,在物联网环境下提出基于语义的网售护肤品消费者调查算法,可统计消费者对商品的喜爱程度和使用习惯。仿真结果表明,算法具有冗余数据少、能耗小、响应快速、实现简单等特点。     

我国电子商务信用问题研究及对策

信用是电子商务的灵魂没有信用的支持，电子商务不可能获得长足的发展。电子商务发展的最重要的瓶颈之一就是信用问题。本文分析了我国环境下的电子商务信用体系中突出存在的问题，以及对这些问题的解决对策。     

我国电子商务信用问题研究及对策

信用是电子商务的灵魂没有信用的支持,电子商务不可能获得长足的发展。电子商务发展的最重要的瓶颈之一就是信用问题。本文分析了我国环境下的电子商务信用体系中突出存在的问题,以及对这些问题的解决对策。     

基于语义模型的企业数据检索*

为了支持企业在决策时从企业数据中通过检索获得有意义的数据,提出了基于语义模型的语义检索方法。该方法首先基于概念树描述语义模型,通过概念映射将数据源与语义模型进行语义关联。在此基础上,建立语义模型和支持描述逻辑推理的知识模型之间的映射,通过调用描述逻辑推理机完成语义检索,检索结果再通过语义模型映射对应数据源信息,最终返回语义一致益于决策的数据视图。     

湛江旅游电子商务发展研究

近年来,电子商务的发展势头迅速,而旅游电子商务的发展态势也是逐年稳步增长的。现立足于湛江市,通过对湛江旅游行业调研,客观分析湛江旅游电子商务现状,阐明湛江发展旅游电子商务的必要性,并提出发展湛江旅游电子商务策略。