结合支持向量机和近邻法的太阳耀斑预报方法

为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法.将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法.选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型.通过输入活动区的特征参量值,预报模型使用SVM-KNN分类算法预报该活动区未来2天内是否发生太阳耀斑.模拟预报结果表明,新方法比使用SVM方法具有较高的报准率,可以应用到其它太阳活动预报领域.     

潜在属性空间树分类器

提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能.在LAST 框架下,提出了两种奇异值分解斜决策树(SVD (singular value decomposition) oblique decision tree,简称SODT)算法,通过对全局或局部数据进行奇异值分解,构建正交的潜在属性空间,然后在潜在属性空间内构建传统的单变量决策树或树节点,从而间接获得原空间内近似最优的斜决策树.SODT 算法既能够处理整体数据与局部数据分布相同或不同的数据集,又可以充分利用有标签和无标签数据的结构信息,分类结果不受样本随机重排的影响,而且时间复杂度还与单变量决策树算法相同.在复杂数据集上的实验结果表明,与传统的单变量决策树算法和其他斜决策树算法相比,SODT 算法的分类准确率更高,构建的决策树大小更稳定,整体分类性能更鲁棒,决策树构建时间与C4.5 算法相近,而远小于其他斜决策树算法.     

面向草图检索的小样本增量有偏学习算法

为了解决草图检索相关反馈中小样本训练、数据不对称及实时性要求这3个难点问题,提出了一种小样本增量有偏学习算法.该算法将主动式学习、有偏分类和增量学习结合起来,对相关反馈过程中的小样本有偏学习问题进行建模.其中,主动式学习通过不确定性采样,选择最佳的用户标注样本,实现有限训练样本条件下分类器泛化能力的最大化;有偏分类通过构造超球面区别对待正例和反例,准确挖掘用户目标类别;每次反馈循环中新加入的样本则用于分类器的增量学习,在减少分类器训练时间的同时积累样本信息,进一步缓解小样本问题.实验结果表明,该算法可以有效地改善草图检索性能,也适用于图像检索和三维模型检索等应用领域.     

一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用

针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.     

基于ASP.NET的商务网站的商品展示系统

针对电子商务网站建设中商品的无限级分类,详细介绍了其实现过程,并给出了源代码。     

隐核最小二乘分类器在故障诊断中的应用

作为一种基于正定核的学习方法,传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)能较好地解决小样本、非线性、过学习、维数灾和局部极小等问题,从而广泛应用于模式识别、回归估计等领域。当前,核方法及其在故障诊断中的应用引起了人们的广泛重视并成为研究热点。为解决传统支持向量对核函数正定性的限制及求解速度不高的缺陷,通过引入最小二乘支持向量机分类算法提高学习速度,采用隐核特征映射技术实现核函数的进一步扩展,提出了一种新的隐核最小二乘分类器(HKLSC)算法。将其应用于实际工业过程的故障诊断中并根据采集的滚动轴承数据进行了仿真。结果表明,该隐核分类器具有很好的故障诊断性能,为故障诊断提供了一种新的有效途径。     

利用LS—SVM模块化决策系统求解EEG源参数

给定头皮脑电位的分布推算脑内电活动的源是脑电研究的一个重要的方面.研究涉及到信息科学、电磁场计算及生物医学工程等多个学科领域,其研究成果在神经疾病诊断、探索人的感觉和认知过程等方面具有蕈要意义.基于最小二乘支持向最机(LS-SVM)算法建立模块化决策系统,首先对脑电数据进行分类,然后依据分类结果提取数据样本,并建立回归模型,最后求解多种偶极子源参数.从而建立起头皮电压和脑电源参数之间的内在联系,为脑电动态分析提出一种实时的研究思路.计算机仿真计算结果证明了此方法的有效性.     

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一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法

基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量,但原始数据含有噪声,因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响。事实上,大多噪声都服从一定的模型,而且模型一般是已知的。充分利用数据中的噪声模型,以减小噪声对KNN算法结果的影响。通过实验结果表明该方法是有效的。     

聚网通：别样电子商务

吸引更多的中小企业智能化建站只是聚网通的第一步棋,它的更大目标是建立一个企业分类搜索平台。