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71.
John Shawe-TaylorAuthor VitaeShiliang SunAuthor Vitae 《Neurocomputing》2011,74(17):3609-3618
Support vector machines (SVMs) are theoretically well-justified machine learning techniques, which have also been successfully applied to many real-world domains. The use of optimization methodologies plays a central role in finding solutions of SVMs. This paper reviews representative and state-of-the-art techniques for optimizing the training of SVMs, especially SVMs for classification. The objective of this paper is to provide readers an overview of the basic elements and recent advances for training SVMs and enable them to develop and implement new optimization strategies for SVM-related research at their disposal. 相似文献
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Holding strategies are among the most commonly used operation control strategies in transit systems. In this paper, a dynamic
holding strategy is developed, which consists of two major steps: (1) judging whether an early bus should be held, and (2) optimizing
the holding times of the held bus. A model based on support vector machine (SVM), which contains four input variables (time-of-day,
segment, the latest speed on the next segment, and the bus speed on the current segment) for forecasting the early bus departure
times from the next stop is also developed. Then, in order to determine the optimal holding times, a model aiming to minimize
the user costs is constructed and a genetic algorithm is used to optimize the holding times. Finally, the dynamic holding
strategy proposed in this study is illustrated with the microscopic simulation model Paramics and some conclusions are drawn.
相似文献
Bin YuEmail: |
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基于模糊支持向量机的步态识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出基于模糊支持向量机(FSVM)的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。 相似文献
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近年来,深度学习中的卷积神经网络已经广泛运用于图像识别领域,它不仅显著提升了识别准确率,同时在特征提取速度方面也优于许多传统方法。本文针对高速公路环境下的车型识别问题,引入卷积神经网络(CNNs)理论,设计相应特征提取算法,并结合SVM分类器构建识别系统。通过对高速公路上主要三种车型(小车、客车、货车)的分类实验显示,本文方法在识别精度及速度上均取得较显著的提高。 相似文献
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针对行人检测技术在智能交通系统中的应用,为了提高行人检测方法的有效性、实时性和准确性,将稀疏表达应用到图像的特征压缩中,提出一种基于HOG和LTP特征训练SVM分类器进行行人检测的方法。基于HOG和LTP特征训练SVM分类器进行行人检测的方法有效地结合了图像的梯度特征和纹理特征,利用稀疏表达进行特征数据的压缩可以有效地加速算法。实验结果表明,提出的算法具有精度高、速度快等优点。 相似文献