搜索结果: 1-15 共查到“计算机应用 SVM”相关记录56条 . 查询时间(0.156 秒)
核化一类硬划分SVDD、一/二类L2-SVM、L2 支持向量回归和Ranking SVM均已被证明是中心约束最小包含球. 这里将多视角学习引入核化L2-SVM, 提出核化两类多视角L2-SVM (Multi-view L2-SVM), 并证明该核化两类Multi-view L2-SVM 亦为中心约束最小包含球, 进而提出一种多视角核心向量机MvCVM. 所提出的Multi-view
L2-SVM...
目前基于视频图像的火灾识别系统是大空间场景中预防火灾的有效方法。为了提高检测性能,基于火焰特定的纹理结构,使用多尺度纹理特征,以获得更全面的特征信息。首先使用火焰的明亮特性定位到疑似火焰区域;然后针对这些区域,采用局部二值模式(local binary patterns, LBP)方法提取多尺度纹理特征;最后将多尺度LBP纹理特征输入到支持向量机(support vector machine, S...
PCR-RBF-SVM预测模型在财政数据中的应用
主成分回归 径向基神经网络 支持向量机 预测
2012/1/26
通过使用支持向量机算法将主成分回归的线性预测结果和径向基神经网络的非线性预测结果相结合, 提出一种新的预测模型, 该模型提高了预测精
度, 解决了预测方式单一的问题. 将新预测模型应用于财政数据预测结果表明, 与传统主成分回归和径向基神经网络方法相比, 该模型预测效果更好。
基于分形维数和SVM的新疆民间艺术图案分类
分形维数 新疆民间艺术图案 支持向量机(SVM) 图案分类
2011/3/26
针对已有分类器存在的缺陷, 提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法, 提高分类器的分类精度. 先提取图像的4种分形维数作为纹理特征, 再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段. 将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量, 应用于测试阶段的分类, 提高分类器的分类精度. 实验结果表明, 该方法具有较好的推广性, 为图像特征组合提取提供了新途径。
针对MANET（移动自组织网络）路由层的攻击，通过对MANET路由层AODV（Ad hoc on-demand distance vector）路由协议交互行为的分析，提取了9个路由交互过程特征，将入侵检测问题转换为对正常行为和异常行为分类识别问题，采用SVM（支持向量机）算法，设计了一种分布式异常检测系统。仿真结果表明，使用该检测系统的检测率达到97%以上，从而验证了该系统的可行性，同时也验证了...
以渭干河-库车河三角洲绿洲为例，利用ETM+数据，探讨了该绿洲盐渍化土地覆盖信息的提取方法。提出了基于ICA与纹理特征的SVM复合的分类方法（简称ICA-T-SVM法），通过此方法对该绿洲进行分类研究，并将分类结果与基于ICA的SVM法（简称ICA-SVM）、单源数据（光谱）SVM法、最大似然法（MLC）、神经网络法（Neural Network）分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明：该方...
基于混沌优化的LS-SVM非线性预测控制方法
LS-SVM 混沌优化 预测控制 滚动优化
2010/2/8
针对非线性系统的控制问题，提出了一种基于LS-SVM的预测控制技术。该方法将LS-SVM和非线性预测控制思想有机结合，利用混沌映射的特性，通过引入混沌优化技术对LS-SVM参数进行优化，同时又将其作为滚动优化策略，避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题，仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性。
基于SVM输出概率和后置滤波的运动目标分类
支持向量机 后验概率 均值滤波 运动目标分类
2010/2/1
提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率，避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理，进一步提高了分类的正确率。实验结果表明，该方法能有效地提高运动目标分类的精度。
LS-SVM误差补偿的广义预测控制
广义预测控制 最小二乘支持向量机 误差补偿
2010/1/28
广义预测控制（Generalized Predictive Control，GPC）汲取了DMC（Dynamic Matrix Control）、MAC（Model Algorithmic Control）中的多步预测优化策略，抗负载扰动、随机噪声、时延变化等能力强，且选取模型参数少，利于控制。然而，据研究发现GPC对模型失配问题有一定的局限性。最小二乘支持向量机（Least Squares Su...
火灾识别中RS-SVM模型的应用
火灾识别 粗糙集 支持向量机
2010/1/28
提出了一种基于粗糙集-支持向量机（Rough Set Support Vector Machine，RS-SVM）的火灾识别算法。首先利用粗糙集理论，将描述火灾特征的6个变量映射为粗糙集的知识系统，再去除冗余信息，对该系统进行属性约简，获取该知识系统的规则集；利用SVM泛化和非线性逼近能力，将以上规则集作为训练火灾识别SVM的样本集，最终得到分类准确、优化的火灾识别算法。实验仿真表明：该算法对火灾...
针对人脸识别中由于年龄变化使识别率急剧下降的问题，提出了一种基于优选局域二值模式与加权支持向量机回归相结合的年龄估计方法。该方法首先对人脸图像进行分块，提取出各分块的LBP直方图；然后采用神经网络贡献分析法计算出各个特征的贡献值，筛选掉贡献较小的特征并对筛选后的特征赋予相应的权值；最后使用加权SVM回归训练得到年龄函数估算出目标图像的年龄。实验结果表明，该方法可以较为准确快速地对人脸图像进行年龄估...
基于SVM信息融合的图像识别与并行实现
主元分析 Fisher鉴别分析 数字信号处理（DSP）
2009/12/10
提出用支持向量机（SVM）融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别，即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示。在用SVM进行特征提取时，提出一种高效的方案选择投影轴。在提取各种特征表示后，对每一种表情特征用1阶最近邻分类器进行初步识别，最后用支持向量机融合这些分类结果进行表情的最终识别。并且针对目前还没有硬件实现情况，提出用TI公司的达芬奇系列的DSP芯片构建并行系统来实现SVM...
SVM在成矿预测中的研究
矿产资源预测 支持向量机 核函数
2009/11/19
传统成矿预测多以某种统计假设为前提，而在实际应用中往往找不到完全符合这样的地质事件。因此将非线性科学与矿产资源预测相结合是未来矿产资源预测的发展方向。人工神经网络（ANN）在进行预测时能够在输出和输入之间建立一个非线性映射关系，具有容错性好、自学习、自适应强等特征，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优、网络结构不确定以及不能解决VC维等问题。SVM具有严格的泛化性理论指导和核函数强大的非线性映射能力，...
SVM置信度在线评估以及决策改进
SVM 置信度评估 决策风险值
2009/11/4
设计了SVM置信度在线评估方案，以此确定SVM做多分类时结果的风险程度，对高风险决策结果进行修正。置信度评估采用理论估计和经验估计相结合的方式。多分类决策结果的修正由在线生成的局部分类器完成。局部分类器在待查询数据的邻域内工作，此邻域基于一个局部测度而生成。实验表明，所设计的算法呈现了较好的分类能力，提高了传统同类方法的分类准确率。
基于多尺度分析和SVM相关反馈的纹理图像检索
Contourlet 支持向量机 图像检索
2009/10/21
采用了基于小波、Contourlet等多尺度分析工具和SVM(Support Vector Machine)相关反馈的图像检索方案.对纹理图像采用Contourlet变换提取其特征，Contourlet具有多尺度和多方向性，因此比小波变换能更好地提取纹理特征，然后联合一类和二类支持向量机进行检索.首先使用一类支持向量机来估计查询样本的特征向量在高维空间的分布情况，从而给出在没有标识的情况下，进行初...