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基于支持向量机的物流服务顾客满意度评价模型 被引量：11
1
作者 孙华丽 谢剑英 薛耀锋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期684-688,共5页
提出了一种新的基于支持向量机(SVM)的物流服务顾客满意度(CSD)评价方法.归纳了物流服务CSD指标体系的设计原则,给出了具体的评价指标体系并采用模糊隶属函数和二元对比排序法对其进行量化.将量化后的指标因素集作为SVM的训练集,采用一... 提出了一种新的基于支持向量机(SVM)的物流服务顾客满意度(CSD)评价方法.归纳了物流服务CSD指标体系的设计原则,给出了具体的评价指标体系并采用模糊隶属函数和二元对比排序法对其进行量化.将量化后的指标因素集作为SVM的训练集,采用一对一的分类策略建立了CSD的评价模型.最后通过仿真实验指出了基于SVM的CSD评价方法比以往的模糊综合评价法和神经网络评价法测试正确率高,实用性强. 展开更多
关键词 物流 评价模型 模糊隶属函数 二元对比排序法 支持向量机 顾客满意度
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商空间理论下面向对象的遥感影像分类 被引量：7
2
作者 李刚 万幼川 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期108-114,共7页
传统的分类方法仅仅基于像素光谱特征,不适合于高分辨率遥感影像。本文提出了一种新的基于商空间理论,面向对象的高分辨率遥感影像分类方法,即综合云模型、模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术。针对决定分类效果的两个因素,影像... 传统的分类方法仅仅基于像素光谱特征,不适合于高分辨率遥感影像。本文提出了一种新的基于商空间理论,面向对象的高分辨率遥感影像分类方法,即综合云模型、模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术。针对决定分类效果的两个因素,影像分割和分类算法,分别做出了一些改进。第一,本文提出了一个自适应的基于云模型的区域增长分割策略。第二,本文提出了一个新的基于商空间理论,结合模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术。从实验结果来看,本文提出的方法,在分割效果上基本能满足人眼的视觉要求,在分类精度上比传统的分类方法有更高的准确性,而且能实现分类过程的自动化。 展开更多
关键词 商空间 面向对象分类 自适应区域增长 云模型 模糊支持向量机
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基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法 被引量：6
3
作者 艾延廷 陈潮龙 +1 位作者 田晶 王志 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1543-1548,共6页
为了更有效、直观地对航空发动机的振动状态进行实时监控,运用信息熵和模糊支持向量机(FSVM)方法,建立了基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法。研究了振动信号的信息熵特征,提出了可以表示转子振动状态的指标—信息熵距;通... 为了更有效、直观地对航空发动机的振动状态进行实时监控,运用信息熵和模糊支持向量机(FSVM)方法,建立了基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法。研究了振动信号的信息熵特征,提出了可以表示转子振动状态的指标—信息熵距;通过模糊支持向量机(FSVM)确定模糊隶属度矩阵,将模糊隶属度矩阵与信息熵距相结合,建立了一个多参数的转子振动状态评估模型;应用此模型对转子振动信号进行系统分析和定量计算,验证了该方法用于转子振动状态评估是有效、可行的。 展开更多
关键词 转子振动 特征提取 信息熵距 模糊支持向量机 模糊隶属度 状态评估
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基于模糊支持向量机和D-S证据理论的钨矿石初选方法 被引量：6
4
作者 胡发焕 刘国平 +1 位作者 胡瑢华 董增文 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期165-172,共8页
单一特征识别的钨矿石初选准确率低,稳定性差,本文提出结合模糊支持向量机和D-S证据理论相的多特征钨矿石识别方法.对矿石图像预处理后,分别提取矿石的颜色、灰度和纹理等3类视觉特征,对这3类视觉特征进行模糊分类得到各自的信任度,再以... 单一特征识别的钨矿石初选准确率低,稳定性差,本文提出结合模糊支持向量机和D-S证据理论相的多特征钨矿石识别方法.对矿石图像预处理后,分别提取矿石的颜色、灰度和纹理等3类视觉特征,对这3类视觉特征进行模糊分类得到各自的信任度,再以这3类信任度为独立证据,采用D-S证据理论对3类证据进行融合,并依据分类判决规则得到最终的识别结果.试验结果表明,通过D-S理论对模糊向量机证据的融合,钨矿石初选的正确识别率达到96%以上,其准确率和稳定性较单一特征均有大幅度提高,满足生产过程中初选工艺的要求. 展开更多
关键词 机器视觉 图像处理 D-S证据理论 钨矿石 模糊支持向量机 决策级融合 钨矿石初选 特征提取
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基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究 被引量：2
5
作者 伍呈呈 夏平 +1 位作者 雷帮军 胡蓉 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期88-90,112,共4页
上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的... 上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值. 展开更多
关键词 上证50ETF 期权 量化择时 模糊信息粒化 支持向量机(SVM)
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鲁棒最小二乘支持向量机及其在软测量中的应用 被引量：4
6
作者 司刚全 娄勇 张寅松 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期15-21,共7页
针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后计算每个子类中各样... 针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后计算每个子类中各样本的可能贡献度,依次从每个子类中选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量;最后更新每个样本的可能贡献度,继续从各个子集中增选支持向量,直至稀疏化后的模型性能满足要求.仿真结果和磨机负荷实际应用表明,该方法能够兼顾模型在整体样本集和各工况子集上的性能,在实现模型稀疏化的同时,能够显著改善最小二乘支持向量机模型的鲁棒性. 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 密度加权 鲁棒最小二乘支持向量机 磨机负荷
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面向自闭症辅助诊断的无监督模糊特征学习新方法 被引量：2
7
作者 张英 王骏 +2 位作者 鲍国强 张春香 王士同 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期882-888,共7页
自闭症患者的行为和认知缺陷与潜在的脑功能异常有关。对于静息态功能磁振图像(functional magneticresonance imaging,fMRI)高维特征,传统的线性特征提取方法不能充分提取其中的有效信息用于分类。为此,本文面向fMRI数据提出一种新型... 自闭症患者的行为和认知缺陷与潜在的脑功能异常有关。对于静息态功能磁振图像(functional magneticresonance imaging,fMRI)高维特征,传统的线性特征提取方法不能充分提取其中的有效信息用于分类。为此,本文面向fMRI数据提出一种新型的无监督模糊特征映射方法,并将其与多视角支持向量机相结合,构建分类模型应用于自闭症的计算机辅助诊断。该方法首先采用多输出TSK模糊系统的规则前件学习方法,将原始特征数据映射到线性可分的高维空间;然后引入流形正则化学习框架,提出新型的无监督模糊特征学习方法,从而得到原输出特征向量的非线性低维嵌入表示;最后使用多视角SVM算法进行分类。实验结果表明:本文方法能够有效提取静息态fMRI数据中的重要特征,在保证模型具有优越且稳定的分类性能的前提下,还可以提高模型的可解释性。 展开更多
关键词 自闭症 功能磁共振成像 功能连接 皮尔森相关性 特征选择 无监督模糊特征映射 流形正则化框架 支持向量机
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