期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,228篇文章
< 1 2 … 62 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器 被引量：108
1
作者 李晓黎 刘继敏 史忠植 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期62-68,共7页
提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法 ,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题 .该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类 ,然后挑选一些例子训练 SVM并获得 SVM分类器 .任何网页可以通过比... 提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法 ,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题 .该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类 ,然后挑选一些例子训练 SVM并获得 SVM分类器 .任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或 SVM分类器进行分类 .该算法充分利用了 SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点 .实验表明它不仅具有较高的训练效率 ,而且有很高的精确度 . 展开更多
关键词 支持向量机 无监督聚类 中文网页分类器 INTERNET 机器学习
下载PDF
一种SVM增量学习算法α-ISVM 被引量：85
2
作者 萧嵘 王继成 +1 位作者 孙正兴 张福炎 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第12期1818-1824,共7页
基于 SVM(supportvector machine)理论的分类算法 ,由于其完善的理论基础和良好的试验结果 ,目前已逐渐引起国内外研究者的关注 .深入分析了 SVM理论中 SV(support vector,支持向量 )集的特点 ,给出一种简单的SVM增量学习算法 .在此基础... 基于 SVM(supportvector machine)理论的分类算法 ,由于其完善的理论基础和良好的试验结果 ,目前已逐渐引起国内外研究者的关注 .深入分析了 SVM理论中 SV(support vector,支持向量 )集的特点 ,给出一种简单的SVM增量学习算法 .在此基础上 ,进一步提出了一种基于遗忘因子α的 SVM增量学习改进算法α- ISVM.该算法通过在增量学习中逐步积累样本的空间分布知识 ,使得对样本进行有选择地遗忘成为可能 .理论分析和实验结果表明 ,该算法能在保证分类精度的同时 ,有效地提高训练速度并降低存储空间的占用 . 展开更多
关键词 机器学习 SVM理论 增量学习算法 α-ISVM
下载PDF
基于布谷鸟算法和支持向量机的变压器故障诊断 被引量：127
3
作者 薛浩然 张珂珩 +1 位作者 李斌 彭晨辉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期8-13,共6页
电力变压器是电力系统运行中的重要设备之一,对故障和缺陷进行正确的诊断,关系到整个电网的运行安全。支持向量机(SVM)能够较好地解决小样本、非线性特征的多分类问题,适用于变压器故障类型判断。利用布谷鸟搜索算法,对支持向量机进行... 电力变压器是电力系统运行中的重要设备之一,对故障和缺陷进行正确的诊断,关系到整个电网的运行安全。支持向量机(SVM)能够较好地解决小样本、非线性特征的多分类问题,适用于变压器故障类型判断。利用布谷鸟搜索算法,对支持向量机进行寻优得到全局最优解,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型。该分类模型将变压器油色谱数据(DGA)中各气体相对含量作为评估指标,将变压器的故障分为低能放电、高能放电、中低温过热、高温过热等4个故障类型。通过已有的数据实例分析得出,利用布谷鸟搜索算法得到的分类模型比常用的网格搜索算法(GS)、粒子群搜索算法(PSO)、遗传算法搜索(GA)等算法得到的模型拟合准确率更好。 展开更多
关键词 支持向量机 布谷鸟算法 变压器 故障诊断 分类模型
下载PDF
交互支持向量机学习算法及其应用 被引量：41
4
作者 卢增祥 李衍达 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第7期93-97,共5页
交互支持向量机学习算法能解决一些监督学习问题中学习样本较少的问题，它以支持向量机（ Ｓ Ｖ Ｍ ）方法为基础，将设计分类器变成一个交互的过程，即： 根据对已知样本进行的 Ｓ Ｖ Ｍ 分类器设计，主动采样选择“有用”的新样本，... 交互支持向量机学习算法能解决一些监督学习问题中学习样本较少的问题，它以支持向量机（ Ｓ Ｖ Ｍ ）方法为基础，将设计分类器变成一个交互的过程，即： 根据对已知样本进行的 Ｓ Ｖ Ｍ 分类器设计，主动采样选择“有用”的新样本，并进行下一步 Ｓ Ｖ Ｍ 分类器的设计。与普通 Ｓ Ｖ Ｍ 法相比，该方法所需的样本量大大降低，而且可能达到更好的推广能力。文本信息过滤问题的实例说明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 交互支持向量机 学习算法 主动学习 监督学习
原文传递
基于支持向量机的高光谱遥感图像分类 被引量：108
5
作者 谭琨 杜培军 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期123-128,共6页
多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.本文从支持向量机基本理论出发建立了一个基于支持向量机的高光谱分类器,并用国产OM IS传感器获得的北京中关村地区高光谱遥感数据进行试验,分析比较了... 多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.本文从支持向量机基本理论出发建立了一个基于支持向量机的高光谱分类器,并用国产OM IS传感器获得的北京中关村地区高光谱遥感数据进行试验,分析比较了各种SVM核函数进行高光谱分类的精度,以及网格搜寻的方法来确定C和γ的值,结果表明SVM进行高光谱分类时候径向基核函数的分类精度最高,是分类的首选.并且与神经网络径向基分类算法以及常用的最小距离分类算法进行比较,分类的精度远远高于SVM分类算法进行分类的结果.SVM方法在高光谱遥感分类领域能得到广泛的应用. 展开更多
关键词 高光谱遥感 支持向量机 分类
下载PDF
支持向量机算法和软件ChemSVM介绍 被引量：73
6
作者 陆文聪 陈念贻 +1 位作者 叶晨洲 李国正 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期697-702,共6页
Vladimir N.Vapnik等提出的统计学习理论(statistical learning theory,简称SLT)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法已取得令人鼓舞的研究成果。本文旨在对这一新理论和新算法的原理作一介绍,并展望这一计算机学界的新... Vladimir N.Vapnik等提出的统计学习理论(statistical learning theory,简称SLT)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法已取得令人鼓舞的研究成果。本文旨在对这一新理论和新算法的原理作一介绍,并展望这一计算机学界的新成果在化学化工领域的应用前景。“ChemSVM”软件提供了通用的支持向量机算法,并将其与数据库、知识库、原子参数及其他数据挖掘方法有机地集成起来。 展开更多
关键词 支持向量机算法 ChemSVM 模式识别 支持向量机 支持向量分类 支持向量回归 化学 化工 应用 统计学习理论 核函数
原文传递
基于样本之间紧密度的模糊支持向量机方法 被引量：84
7
作者 张翔 肖小玲 徐光祐 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期951-958,共8页
针对传统支持向量机方法中存在对噪声或野值敏感的问题,提出了一种基于紧密度的模糊支持向量机方法.在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系.通过样本之间的紧密度来描述类中各个样本... 针对传统支持向量机方法中存在对噪声或野值敏感的问题,提出了一种基于紧密度的模糊支持向量机方法.在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系.通过样本之间的紧密度来描述类中各个样本之间的关系,利用包围同一类中样本的最小球半径大小来度量样本之间的紧密度.样本的隶属度依据样本在球中的位置,按照不同的规律确定.与基于样本与类中心之间关系构建的模糊支持向量机方法相比,该方法有利于将野值或含噪声样本与有效样本进行区分.实验结果表明,与传统支持向量机方法及基于样本与类中心之间关系的模糊支持向量机方法相比,基于紧密度的模糊支持向量机方法具有更好的抗噪性能及分类能力. 展开更多
关键词 模糊支持向量机 紧密度 分类
下载PDF
基于粒子群算法的决策树SVM多分类方法研究 被引量：90
8
作者 王道明 鲁昌华 +2 位作者 蒋薇薇 肖明霞 李必然 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期611-615,共5页
针对SVM多分类问题提出了一种基于粒子群算法的最优决策树SVM生成算法,以解决传统支持向量机多分类方法存在的不可分区域和误差积累现象。该方法利用自变异的PSO聚类算法在每一决策节点自动寻找最优或近优分类决策,将数据集划分为两类,... 针对SVM多分类问题提出了一种基于粒子群算法的最优决策树SVM生成算法,以解决传统支持向量机多分类方法存在的不可分区域和误差积累现象。该方法利用自变异的PSO聚类算法在每一决策节点自动寻找最优或近优分类决策,将数据集划分为两类,直至叶子节点为止,最终根据最优决策树构建SVM多分类结构,训练各个节点SVM分类器。将该算法应用于图像人群密度分类问题,仿真实验表明,分类精度和分类时间得到明显改善,是一种有效地的多分类算法。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群算法 决策树 多分类
下载PDF
一种新的支持向量机多类分类方法 被引量：46
9
作者 安金龙 王正欧 马振平 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2004年第3期262-267,共6页
分析了目前的支持向量机多类分类方法存在的问题以及缺点.针对以上问题及缺点,提出了基于 二叉树的支持向量机的多类分类方法,并在UCI数据库上进行了验证,取得了良好效果.
关键词 支持向量机 分类 二叉树 迭代算法
下载PDF
支持向量机多类分类方法 被引量：63
10
作者 苟博 黄贤武 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2006年第3期334-339,共6页
支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题。当前针对多类问题的支持向量机分类方法主要有5种:一类对余类法(OVR),一对一法(OVO),二叉树法(BT),纠错输出编码法和有向非循环图法。本文对这些方法进行了简单的介绍... 支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题。当前针对多类问题的支持向量机分类方法主要有5种:一类对余类法(OVR),一对一法(OVO),二叉树法(BT),纠错输出编码法和有向非循环图法。本文对这些方法进行了简单的介绍,通过对其原理和实现方法的分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了比较意见,并通过实验进行了验证,最后提出了一些改进建议。 展开更多
关键词 支持向量机 序列最小最优化算法 多类分类 多类支持向量机
下载PDF
基于支持向量机的数据库学习算法 被引量：53
11
作者 田盛丰 黄厚宽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期17-22,共6页
文中介绍一个利用数据库中的大量数据进行决策的方法．对于仅涉及数据库中部分数据的问题，对数据库中与当前问题相关的数据采用具有强泛化能力的支持向量机方法学习分类规则和回归函数，完成对当前问题的分类和估值．支持向量机算法用... 文中介绍一个利用数据库中的大量数据进行决策的方法．对于仅涉及数据库中部分数据的问题，对数据库中与当前问题相关的数据采用具有强泛化能力的支持向量机方法学习分类规则和回归函数，完成对当前问题的分类和估值．支持向量机算法用非线性映射把数据映射到一个高维特征空间，在高维特征空间进行线性分类和线性回归，将原问题转化为一个凸二次优化问题．上述算法实现了一个隧道工程支护设计系统，并取得了较好的效果． 展开更多
关键词 支持向量机 数据库 学习算法 人工智能 隧道工程
下载PDF
支持向量机(SVM)主动学习方法研究与应用 被引量：51
12
作者 张健沛 徐华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第1期1-3,共3页
文中介绍了一种用SVM进行主动学习的方法 ,解决在某些机器学习问题中 ,训练样本获取代价过大带来的问题。实验表明 ,该方法与普通SVM方法相比 ,在保证SVM分类器性能的前提下 ,可有效减少学习所需的样本数量。最后设计了一个基于该思想... 文中介绍了一种用SVM进行主动学习的方法 ,解决在某些机器学习问题中 ,训练样本获取代价过大带来的问题。实验表明 ,该方法与普通SVM方法相比 ,在保证SVM分类器性能的前提下 ,可有效减少学习所需的样本数量。最后设计了一个基于该思想的邮件过滤器模型 ,依据该模型设计的邮件过滤器将有实时监控、自动更新邮件过滤模块的能力。 展开更多
关键词 支持向量机 主动学习 文本分类 邮件过滤
下载PDF
随机森林与支持向量机分类性能比较 被引量：71
13
作者 黄衍 查伟雄 《软件》 2012年第6期107-110,共4页
随机森林是一种性能优越的分类器。为了使国内学者更深入地了解其性能,通过将其与已在国内得到广泛应用的支持向量机进行数据实验比较,客观地展示其分类性能。实验选取了20个UCI数据集,从泛化能力、噪声鲁棒性和不平衡分类三个主要方面... 随机森林是一种性能优越的分类器。为了使国内学者更深入地了解其性能,通过将其与已在国内得到广泛应用的支持向量机进行数据实验比较,客观地展示其分类性能。实验选取了20个UCI数据集,从泛化能力、噪声鲁棒性和不平衡分类三个主要方面进行,得到的结论可为研究者选择和使用分类器提供有价值的参考。 展开更多
关键词 随机森林 支持向量机 分类
下载PDF
支持向量机模型与应用综述 被引量：70
14
作者 刘方园 王水花 张煜东 《计算机系统应用》 2018年第4期1-9,共9页
依据支持向量机的发展引用多篇基于不同领域应用的文献,包括文本识别、人体部位、车辆交通、医疗检测及其他领域.同时从核函数方法的原理和贴合实际数据集的多分类方法两方面详细阐述支持向量机的理论基础和发展历程.研究表明,支持向量... 依据支持向量机的发展引用多篇基于不同领域应用的文献,包括文本识别、人体部位、车辆交通、医疗检测及其他领域.同时从核函数方法的原理和贴合实际数据集的多分类方法两方面详细阐述支持向量机的理论基础和发展历程.研究表明,支持向量机技术改进和应用的发展空间是无限的,识别分类技术的前景是广阔的. 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 文本 医疗 车辆 分类
下载PDF
支持向量机研究与应用 被引量：35
15
作者 王晓丹 王积勤 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2004年第3期49-55,共7页
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法 ,同时也是到目前为止统计学习理论最成功的实现。支持向量机在模式识别、回归估计、函数逼近等领域有了广泛的应用。论述了支持向量机的研究、应用状况 。
关键词 支持向量机 优化算法 训练 分类
下载PDF
随机森林中树的数量 被引量：58
16
作者 刘敏 郎荣玲 曹永斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期126-131,共6页
随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要。对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结。以分类精度为评价方法,利用UCI数据... 随机森林是一种集成分类器,对影响随机森林性能的参数进行了分析,结果表明随机森林中树的数量对随机森林的性能影响至关重要。对树的数量的确定方法以及随机森林性能指标的评价方法进行了研究与总结。以分类精度为评价方法,利用UCI数据集对随机森林中决策树的数量与数据集的关系进行了实验分析,实验结果表明对于多数数据集,当树的数量为100时,就可以使分类精度达到要求。将随机森林和分类性能优越的支持向量机在精度方面进行了对比,实验结果表明随机森林的分类性能可以与支持向量机相媲美。 展开更多
关键词 随机森林 支持向量机 分类精度
下载PDF
基于卷积神经网络的PCB缺陷检测与识别算法 被引量：58
17
作者 王永利 曹江涛 姬晓飞 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期78-84,共7页
现有的印刷电路板(PCB)缺陷检测与识别算法大多都采取传统的图像处理和识别过程:即缺陷检测,特征提取和缺陷识别。由于电路板的复杂性,传统方法对于种类较多的缺陷很难达到精确分类,提出一种基于深度学习的PCB缺陷识别算法。首先对参考... 现有的印刷电路板(PCB)缺陷检测与识别算法大多都采取传统的图像处理和识别过程:即缺陷检测,特征提取和缺陷识别。由于电路板的复杂性,传统方法对于种类较多的缺陷很难达到精确分类,提出一种基于深度学习的PCB缺陷识别算法。首先对参考图像与待测图像进行差分操作找出PCB缺陷区域,然后针对缺陷区域,设计了包括2个卷积层、2个下采样层和4个全连接层的卷积神经网络模型。将PCB缺陷图像批量归一化,选取ReLU作为激活函数,Maxpooling作为下采样方法,并使用Softmax回归分类器训练并优化卷积神经网络。该方法分别与目前生产线上常用的基于方向梯度直方图、尺度不变特征变换特征和支持向量机结合的识别方法进行了比对,实验结果表明,该方法的正确识别显著提高,对于10类PCB缺陷可以得到96.67%的识别准确率,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 卷积神经网络 支持向量机 图像处理 深度学习 分类识别
下载PDF
一种训练支撑向量机的改进贯序最小优化算法 被引量：25
18
作者 孙剑 郑南宁 张志华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期2007-2013,共7页
对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速... 对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速这类分解方法,并将其具体应用于Platt的贯序最小优化(sequential minimization optimization,简称SMO) 算法中.实验结果表明,改进后的SMO算法的速度是原有算法训练的2~3倍. 展开更多
关键词 支撑向量机 贯序最小优化算法 机器学习 模式分类 二次规划 缓存策略
下载PDF
基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断 被引量：49
19
作者 费胜巍 苗玉彬 +1 位作者 刘成良 张晓斌 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期509-513,共5页
为了克服了人工神经网络(ANN)中存在的过拟合、收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的变压器故障诊断方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM参数优化。PSO是一种智能群体搜索方法,它源于对鸟类... 为了克服了人工神经网络(ANN)中存在的过拟合、收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的变压器故障诊断方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM参数优化。PSO是一种智能群体搜索方法,它源于对鸟类捕食行为的研究。这种方法不仅具有很强的全局搜索能力,而且容易实现,适合于SVM参数优化。变压器故障诊断实例分析结果证明,PSO-SVM的诊断精度高于IEC三比值法、BP神经网络、普通的SVM,PSO-SVM适用于电力变压器故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 粒子群优化 支持向量机 电力变压器 参数优化 分类算法 统计学习理论
下载PDF
基于支持向量机的遥感图像分类方法 被引量：46
20
作者 惠文华 《地球科学与环境学报》 CAS 2006年第2期93-95,共3页
为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法。采用ETM数据,按照其所提方法进行了具体分类实验,并将实验结果与最大似... 为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法。采用ETM数据,按照其所提方法进行了具体分类实验,并将实验结果与最大似然法分类的结果进行了比较分析。结果表明,利用基于支持向量机的方法进行遥感图像分类,精度明显优于最大似然法分类的精度。利用光谱特征与纹理特征相结合进行分类比单纯运用光谱特征进行分类效果要好。 展开更多
关键词 支持向量机 光谱特征 纹理特征 最大似然法 分类混淆矩阵
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 62 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部