基于决策树方法的信用卡信誉检测

介绍了决策树分类方法,建立了基于决策树方法的信用卡信誉检测模型,并用该模型进行了信用卡信誉检测实验.结果表明,基于决策树的信誉检测方法可为银行信用卡风险管理提供有效信息,规避可能出现的坏账风险.     

基于多个支持向量机组合的入侵检测

将模式识别的方法应用到入侵检测系统中,解决了传统入侵检测方法的缺陷.给出了一种基于多个支持向量机组合的入侵检测方法,使用KDD’99数据进行实验,结果证明该方法有效.     

基于组合核支持向量机的图像边缘检测

基于支持向量机在分类上有很好的效果,提出了一种新的边缘检测方法--基于组合核支持向量机的图像边缘检测。该方法利用支持向量机分类对较多的训练样本数据进行训练,从而实现了图像边缘定位。通过实验验证了该方法比传统的边缘检测算子效果好。     

基于SVM多分类器的管道内检测信号处理研究

该文针对超声波检测是重要的管道腐蚀内检测方法之一,超声回波信号处理是内检测的关键技术。腐蚀缺陷回波的形态受到缺陷方向、位置、形状、面积、深度和管壁粗糙度、检测设备工作状态及各回波间的相互作用等诸多因素的影响,其时域特征很复杂,1个检测回波A扫描信号就有几千个数据。如果将有限的管壁厚度分为几个区间,每个区间对应一种腐蚀状态,管道腐蚀内检测问题就成了对超声回波信号进行状态分类的高维多分类识别问题。该文通过对回波信号的深入分析,利用径向基核函数支持向量机对超声回波信号进行处理,采用一对多和层(树)分类两种方法分别实现了管道多腐蚀等级自动分类识别。实验结果表明,该方法不但提高了分类的正确率,而且提高运算的速度,取得了较好的分类结果。     

一种非线性支持向量机决策树多值分类器

提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法．该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度．在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减少计算规模,从而提高分类精度与分类效率．实验结果表明,与一般的线性支持向量机决策树分类算法相比,该算法的分类精度有了明显提高,同时其分类时间也相应降低．     

基于多分类SVM的图像情感分类研究

依据基于二叉树思想的多分类支持向量机算法,进行了天气图像的情感分类方法的研究。通过定性分析和计算对比,确定了图像情感分类的可行算法和合理参数选取方法。结果表明,完全二叉决策树SVM算法对于天气图像的情感识别具有较理想的效果。     

基于多分类SVM的图像情感分类研究

依据基于二叉树思想的多分类支持向量机算法,进行了天气图像的情感分类方法的研究。通过定性分析和计算对比,确定了图像情感分类的可行算法和合理参数选取方法。结果表明,完全二叉决策树SVM算法对于天气图像的情感识别具有较理想的效果。     

基于SVM的瓦斯涌出量非线性组合预测方法

为了提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,提出了一种基于支持向量机(SVM)的瓦斯涌出量非线性组合预测方法.该方法应用结构化风险最小化准则且具有在全局意义上逼近任意非线性函数特性的SVM,建立了一个多输入单输出的瓦斯涌出量非线性组合预测模型,通过样本学习和平均绝对百分比误差最小原则确定预测模型的参数,对双曲线回归、指数回归和灰色预测方法得到的3个不同的单项预测数据进行非线性组合作为最终预测结果.结果表明,该方法的平均绝对误差为6.92%,均方根误差为0.93 m3/t,其预测精度明显优于各个单项预测结果,大幅降低了预测风险,为提高瓦斯涌出量预测精度提供了一条新途径.     

不确定性数据的分类方法研究综述

传统的数据挖掘分类方法能够成功地应用于确定性数据分类,但却无法满足绝大多数领域中复杂的不确定性数据的分类需求,由此出现了一系列针对不确定性数据的分类方法。通过大量研究,目前经典的分类算法及针对不确定数据分类的改进方法得到了很大发展,如改进后的支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法等日渐成熟。     

基于后验概率的个人信用评估SVM模型

针对标准SVM模型在个人信用评估中单纯将消费信贷申请者划分为违约类或未违约类的不足,提出了利用基于后验概率的SVM模型进行个人信用评估的方法。利用商业银行的消费信贷数据进行的实证研究表明,基于后验概率的SVM模型通过将标准SVM的决策值转化为后验概率输出,能够对样本属于未违约的概率进行估计,并能够据此划分信贷申请者的信用等级,对于商业银行根据不同的经营目标制定相应的信贷政策更具有实践意义。     

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

基于支持向量机和决策树的多分类方法存在错误累积问题,累积的错误往往使分类准确率下降,分类效果变差.在仔细分析了其产生错误累积原因的基础上,提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法.该方法首先将一个多分类问题分解为多个二分类问题,针对每个二分类问题使用支持向量机二分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较.实验结果表明,新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越.     

基于GBDT和SVM的光伏发电出力预测研究

梯度提升决策树（GBDT）和支持向量机（SVM）是预测光伏出力的两种常用算法。分析了光伏发电出力的影响因素,介绍了GBDT算法和SVM算法的原理,以及基于两种算法的光伏出力预测模型的流程,并进行对比分析。实验结果表明,基于GBDT算法的光伏出力预测模型的平均绝对相对误差和均方根误差都较小,预测效果更好。     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法。不能直接应用于多类问题．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域.支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法,分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论,并给出了进一步的研究方向.     

采用 SVM 方法的文本情感极性分类研究

文本情感极性分类是文本情感分析首先要解决的关键问题。在分析影响文本情感分类的各类因素的基础上,首先构建了情感词典,并进行情感特征选取以及情感特征加权,然后使用SVM分类的方法对文本进行情感识别及分类,最后在语料数据集的基础上,在单机平台上和Spark分布式计算平台上执行分类模型,对比分析其分类精度和时间代价。实验结果验证了本文构建的情感极性分类模型在单机和分布式云平台上中的有效性。