基于线性规划的分类支持向量机

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在分类问题上的运用,分析在结构风险中采用一般范数控制模型的复杂性问题,提出基于l1-范数和l∞-范数的两种线性规划支持向量机,包括线性支持向量机和非线性支持向量机.采用模拟数据对4种支持向量机进行数值试验,其中有3种是线性规划支持向量机(包括提出的两种支持向量机)和经典的二次规划支持向量机.实验结果表明,对线性支持向量机中3种支持向量机计算的模型参数均与理论值接近;对非线性支持向量机情形中l1-范数支持向量机具有最少的支持向量和较好的学习效果.     

Android手机这样用

买来Android系统的手机后,还需选好软件,才能发挥手机硬件最大的威力。Android系统支持多点触控,支持aGPS卫星定位,支持GPRS移动互联,支持wifi无线协议,支持重力感应,支持蓝牙外接设备等特性。     

增量回归支持向量机改进学习算法

传统的支持向量机不具有增量学习性能,而常用的增量学习方法具有不同的优缺点,为了解决这些问题,提高支持向量机的训练速度,文章分析了支持向量机的本质特征,根据支持向量机回归仅与支持向量有关的特点,提出了一种适合于支持向量机增量学习的算法(IRSVM),提高了支持向量机的训练速度和大样本学习的能力,而支持向量机的回归能力基本不受影响,取得了较好的效果。     

用SVM和LS-SVM分析变压器故障诊断

介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型.将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高.试验结果表明,支持向量机和最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有很大的应用潜力.     

贪婪支持向量机的分析及应用

支持向量机推广性能的分析是机器学习中的一项重要内容。依据可通过最小化本性支持向量个数来构造支持向量机的思路,结合稀疏学习,从贪婪方法的角度出发,提出了一种新的支持向量机,称之为贪婪支持向量机。利用UCI数据库中的乳腺癌数据集来测试贪婪支持向量机算法在平衡估计精确性和解的稀疏性方面的性能。针对设计的贪婪支持向量机,利用经验过程中的方法,得到这一类型支持向量机的推广性能。     

基于核函数的支持向量机分类方法

支持向量机是目前正在兴起的一种新的数据挖掘分类方法,阐述了支持向量机的理论基础及核函数,阐明了支持向量机分类的基本思想,分析了支持向量机的优缺点,对支持向量机在海量数据分类中的应用前景进行了展望。     

基于边界近邻的最小二乘支持向量机实现

最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性.但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性.文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目.将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点.实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高.     

有关ERP的十个问题

公司对企业资源计划(ERP)投资的一个重要部分是软件支持。中小型企业很少能提供内部支持,而支持也不应被忽视或存有侥幸,这一点很重要。在计算企业的总体拥有成本时,支持也是很重要的一部分。因此,企业应向ERP厂商咨询有关ERP支持的潜在问题,以此确保获得最佳投资回报,以及及时的支持服务。     

基于支持向量的单类分类方法综述

研究基于支持向量机理论和单类分类思想的2种支持向量域数据描述模型,即单分类支持向量机和支持向量描述模型,分析2类模型之间的区别和联系以及参数的优化设置,总结支持向量域单分类方法存在的缺点以及目前对这2类支持向量描述模型研究的改进方向。     

有关ERP的十个问题

公司对企业资源计划（ERP）投资的一个重要部分是软件支持。中小型企业很少能提供内部支持,而支持也不应被忽视或存有侥幸,这一点很重要。在计算企业的总体拥有成本时,支持也是很重要的一部分。因此,企业应向ERP厂商咨询有关ERP支持的潜在问题,以此确保获得最佳投资回报,以及及时的支持服务。     

光滑支持向量机的原理和进展

支持向量机是数据挖掘的新方法,由于其显著的优点,因此得到了广泛的应用.光滑支持向量机是标准支持向量机的一种改进形式,其应用已显示出了优越性.该文论述光滑支持向量机(SSVM)的基本原理、SSVM 模型、多项式光滑的支持向量机模型以及一类新的光滑函数.讨论光滑支持向量机目前尚未解决的一些关键问题,并展望了今后的发展趋势,为进一步研究光滑支持向量机理论提供了基本思路.     

新闻头条

7月13日,XP末日将至! 微软将结束对Windows XP SP2的支持 据悉,微软将于7月13日结束对Windows XP SP2的支持,其自助网络支持至少还可以使用一年,但付费支持、支持援助和安全更新将于7月13日停止。同时,微软还将禁止用户将预装Windows7的电脑降级至Windows XP。另外,微软下一代网页浏览器IE9也不再支持Windows XP。     

少数民族贫困大学生社会支持特点调查报告——以大理学院为例

方法和对象:采用社会支持评定量表(SSRS)对大理学院在校的98名建档的少数民族贫困大学生进行问卷调查与分析。结论:少数民族贫困大学生的主观支持满意度高于客观支持,他们对支持的利用度中等偏上;女生的客观支持分、主观支持分和对支持的利用度均高于男生,男女生在社会支持上没有显著差异;社会支持源提名前三位的是"父母或其他家人"、"亲戚"和"同学",提名后三位的是"宗教社团等非官方组织"、"老师"和"社会热心人士"。     

支持转运系统的探究

为了提高医院服务水平,苏州大学附属第二医院率先开发了支持转运系统。本文主要介绍了支持转运系统对医院支持转运工作流程的改进,和系统的开发。通过医院信息化管理,有效提升支持转运中心效率,合理分配转运资源。为其他医院的支持转运工作效率提升提供一种新的选择。     

基于支持向量机协同训练的半监督回归

将支持向量机与半监督学习理论相结合,提出基于支持向量机协同训练的半监督回归模型,使用两个支持向量机回归模型相互影响,协同训练。利用实验数据集进行实验,并与监督支持向量机回归模型、半监督自训练支持向量机回归模型作比较。实验结果表明,基于支持向量机协同训练的半监督回归模型在缺少标记样本的情况下,提高了回归估计的精度。     

基于边界近邻的最小二乘支持向量机实现

最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性。但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性。文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目。将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点。实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高。     

回归型支持向量机的简化算法

针对支持向量机应用于函数估计时支持向量过多所引起的计算复杂性,提出一种简化算法,可以大幅度地减少支持向量的数量,从而简化其应用.采用简化算法还可以将最小平方支持向量机算法和串行最小化算法结合起来,达到学习效率高且生成的支持向量少的效果.     

基于PSO优化的SVM预测应用研究*

支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响,参数选择问题是支持向量机的重要研究内容。针对此问题,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。实验结果表明,经粒子群优化算法优化的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。     

多类支持向量机分类器对比研究

为了解决多类支持向量机的选型问题,降低多类分类问题的难度,对4种常用的多类支持向量机进行了对比研究。从多类支持向量机的构造原理出发,对多类支持向量机的训练复杂度、测试复杂度和分类准确率进行了理论分析。在此基础上,利用标准数据集对多类支持向量机进行试验分析,结果表明,导向无环图支持向量机的分类准确率最高,二叉树支持向量机的实时性最优。     

两种不确定支持向量机分类性能的对比研究

为了克服支持向量机方法对于噪声或孤立野值点敏感的问题,通过引入模糊理论与粗糙集方法,可以分别得到两种不确定支持向量机模型.文中通过分析和比较模糊支持向量机和粗糙支持向量机分类模型构造方法,解释了这两种不确定支持向量机模型克服噪声影响的原理.同时通过一个合成数据集和一组标准数据集对这两种不确定支持向量机的泛化性能进行了对比验证.实验结果表明,相比传统支持向量机,两种不确定支持向量机都能不同程度地提高分类精度,并且模糊支持向量机算法整体表现出了更好的泛化性能.