鲁棒最小二乘支持向量回归机

针对最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)对异常值较敏感的问题,通过设置异常值所造成的损失上界,提出一种非凸的Ramp损失函数。该损失函数导致相应的优化问题的非凸性,利用凹凸过程(CCCP)将非凸优化问题转化为凸优化问题。给出Newton算法进行求解并分析了算法的计算复杂度。数据集测试的结果表明,与最小二乘支持向量回归机相比,该算法对异常值具有较强的鲁棒性,获得了更优的泛化能力,同时在运行时间上也具有明显优势。     

基于鲁棒小波ν-支持向量机的产品销售预测模型

针对产品销售时序具有正态高斯分布、幅值较大、奇异点等混合噪音, 设计一种鲁棒损失函数, 并采用小波核函数, 由此得到一种新的小波ν-支持向量机, 即鲁棒小波ν-支持向量机(Robust wavelet ν-support vector machine, RWν-SVM). 它可以有效地压制销售时序的多种噪音和奇异点, 具有很强的鲁棒性, 而且它比标准小波ν-支持向量机(Wν-SVM)具有更简洁的对偶优化问题. 最后进行了汽车销售预测的实例分析, 结果表明基于RWν-SVM的预测模型是有效可行的.     

路由器中基于支持向量机（SVM）的异常检测方法研究

支持向量机（SVM）是一类新型机器学习方法,首先简要介绍了SVM的基本原理,进而分析了该方法应用于异常检测,最后对基于支持向量机（SVM）的异常检测在路由器中的实现方法进行了简要论述和仿真实验。     

基于支持向量机的入侵检测系统的研究

对入侵检测和支持向量机的知识进行了基本的介绍,概述了支持向量机实现入侵检测的基本思想,提出了一个基于支持向量机的入侵检测模型,并对其中各个模块进行功能介绍,然后将支持向量机引入到入侵检测系统中。利用KDD99入侵检测数据进行了仿真实验,分析了该模型的工作过程。实验结果表明:该模型避免了高维特征空间的复杂计算,较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题,能够较好地检测出入侵行为。     

一种基于支持向量机的车载网络异常检测方法

随着人工智能、5G、激光雷达和各类传感器等技术的不断发展与应用,无人驾驶、车联网等应运而生,汽车朝着智能化和网联化不断发展,为人们带来舒适、安全的驾驶体验。同时,网联化也打破了汽车现有的闭环状态,为车载电子系统带来了潜在的信息安全问题。为此,文章提出了基于支持向量机的车载网络入侵检测算法。通过对报文的DATA域的分析,挖掘报文的各字节特点,综合各字节和字节数据的信息熵,构成分类训练样本,训练支持向量模型,以此检测数据的可能异常。通过真实车辆数据实验分析,对模拟攻击的异常检测具有较高的检测率。     

基于奇异值分解和支持向量机的人脸检测

人脸检测在自动人脸鉴别工作中具有重要的意义。由于人脸图像特征的复杂性和多样性，使得人脸模式分类器的训练十分困难。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的人脸检测算法，使用了奇异值分解对训练样本进行特征提取，再由SVM分类器进行分类，有效的降低了训练难度，采用二阶多项式作为SVM分类器的核函数，实验结果表明，该方法是十分有效的。     

支持向量机在网络异常入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,针对对网络异常入侵检测数据的特征进行提取,用传统异常入侵检测算法存在小样本情况下训练精度高,预测精度低的过拟合缺陷,出现误报和漏报现象,提出一种基于支持向量机的网络异常入侵检测方法.在支持向量机的网络异常入侵检测过程中,利用网格法寻找支持向量机最优参数,并找到的最优参数对网络异常入侵训练样本进行训练学习,得到最优异常入侵检测模型,对入侵检测数据进行预测.以网络异常入侵标准数据库DARPA中的数据集进行了仿真.仿真结果表明,小样本数据的支持向量机有较高的网络入侵检测准确率,具有较好的实时性,是一种高效、误报和漏报率低的网络异常入侵检测方法.     

基于主元分析和支持向量机的异常检测*

为了提高异常检测的效率,提出了一种基于主元分析和支持向量机的异常检测方法。基于主元分析对入侵数据进行约简,使用SVM对约简的数据进行训练,得到支持向量机实现异常检测。以KDDCUP 99数据源进行实验,先将数据从40维约简为15维,22维约简为5维,训练与检测的实验结果表明,该检测方法具有良好的准确度和泛化性能,训练时间和检测时间显著减少。     

鲁棒r-支持向量回归机中参数r 的选择研究

为使r-支持向量回归机更具鲁棒性．研究了r-支持向量回归机r-SVR中参数r与输入噪声之间的关系．将r-SVR的优化问题转换成最大后验估计问题．推导出r-SVR后验估计最大化的条件．得出了输入噪声为高斯分布时r-SVR中参数r与σ之间的近似线性反比关系．为已知输入高斯噪声方差σ时合理选择r提供了理论依据．     

一种基于一类支持向量机的时序异常检测算法

提出一种基于一类支持向量机的时序异常检测算法。该算法通过投影相空间重构法将时序数据转换为向量,构造数据依赖的核函数来优化SVM对多噪声非线性时序数据的处理,最后用一类支持向量机进行异常检测。     

Blind source separation algorithm based on support vector machines

This paper presents a novel blind source separation algorithm integrating the estimation of the probability density function with the fixed-point algorithm. Firstly, the kernel function is constructed by the radial basis function; then the sparse representation of the probability density function of the mixed signals are established, this sparse representation is based on the support vector machines recursion method of neural network theory, thus the closed form expression of the probability density function is obtained; finally, a new estimation method of the activation function is put forward, combining the Fast ICA with the estimation method, we can get a new algorithm of blind source separation. The simulation results have verified that the algorithm can successfully separate the mixed sub-Gaussian and super-Gaussian source signals, and the performance of the algorithm is excellent.     

支持向量机的新发展

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。     

具有多分段损失函数的多输出支持向量机回归

对多维输入、多维输出数据的回归,可以采用多输出支持向量机回归算法.本文介绍具有多分段损失函数的多输出支持向量机回归,其损失函数对落在不同区间的误差值采用不同的惩罚函数形式,并利用变权迭代算法,给出回归函数权系数和偏置的迭代公式.仿真实验表明,该算法的精确性和计算工作量都优于使用多个单输出的支持向量机回归算法.     

基于网格模式搜索的支持向量机模型选择

支持向量机的模型选择问题就是对于一个给定的核函数,调节核参数和惩罚因子C。分析了网格搜索算法和模式搜索算法,通过结合上述两种算法的优点提出了网格模式搜索算法。其核心原理是先用网格算法在全局范围内进行快速搜索,找到最优解的最小区间,再在这个最小区间内用模式搜索算法找到最优解。实验证明,网格模式搜索具有学习精度高和速度快的优点。     

Monitoring grinding wheel redress-life using support vector machines

Condition monitoring is a very important aspect in automated manufacturing processes. Any malfunction of a machining process will deteriorate production quality and efficiency. This paper presents an application of support vector machines in grinding process monitoring. The paper starts with an overview of grinding behaviour. Grinding force is analysed through a Short Time Fourier Transform (STFT) to identify features for condition monitoring. The Support Vector Machine (SVM) methodology is introduced as a powerful tool for the classification of different wheel wear situations. After training with available signal data, the SVM is able to identify the state of a grinding process. The requirement and strategy for using SVM for grinding process monitoring is discussed, while the result of the example illustrates how effective SVMs can be in determining wheel redress-life.     

支持向量机的多层动态自适应参数优化

首先提出了基于多层动态自适应搜索技术的最小二乘支持向量机参数优化方法，然后采用最小二乘支持向量机对典型非线性控制系统的辨识进行了研究．辨识结果表明，最小二乘支持向量机可以用于非线性控制系统辨识，多层动态自适应搜索方法确定了最优支持向量机参数，从而获得精确的非线性控制系统辨识结果．     

凹半监督支持向量机及其应用

在训练集不足的情况下,SVM算法有待改进,以提高其评价的准确性。采用凹半监督支持向量机,利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,提高了模型预测的精度。     

求解广义支持向量机的光滑型算法

提出一种求解支持向量机(SVMs)的光滑型算法.该算法基于其对偶优化模型的KKT系统,提出一类新的光滑函数族,将其KKT系统重构为一个光滑方程组,并采用光滑型算法进行求解.在适当的条件下,该算法是全局收敛和局部超线性收敛的.多个算例表明该算法非常有效,具有广阔的应用前景.     

基于增量学习的直推式支持向量机算法

针对直推式支持向量机在进行大数据量分类时出现精度低、学习速度慢和回溯式学习多的问题,提出了一种基于增量学习的直推式支持向量机分类算法,将增量学习引入直推式支持向量机,使其在训练过程中仅保留有用样本而抛弃无用样本,从而减少学习时间,提高分类速度。实验结果表明,该算法具有较快的分类速度和较高的分类精度。