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关于统计学习理论与支持向量机 被引量：2264
1
作者 张学工 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期32-42,共11页
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样... 模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法——支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的基本思想、特点和研究发展现状。 展开更多
关键词 统计学理论 支持向量机 机器学习 模式识别
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支持向量机及其应用研究综述 被引量：185
2
作者 祁亨年 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第10期6-9,共4页
在分析支持向量机原理的基础上，分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述，并讨论了SVM的优点和不足，展望了其应用研究的前景。
关键词 支持向量机 机器学习 统计学习理论
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高光谱遥感影像分类研究进展 被引量：241
3
作者 杜培军 夏俊士 +3 位作者 薛朝辉 谭琨 苏红军 鲍蕊 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期236-256,共21页
随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘... 随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。 展开更多
关键词 高光谱遥感 分类 支持向量机 特征挖掘 多分类器集成
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支持向量机训练算法综述 被引量：97
4
作者 刘江华 程君实 陈佳品 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第1期45-50,共6页
本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法 ,主要有三大类 :以 SVM-light为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法 ,比较了各自的优缺点 ,并介绍了其它几种算法及多类分类算法 .最后指出了支持向量机具体实现的... 本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法 ,主要有三大类 :以 SVM-light为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法 ,比较了各自的优缺点 ,并介绍了其它几种算法及多类分类算法 .最后指出了支持向量机具体实现的方向及其在模式识别、数据挖掘。 展开更多
关键词 支持向量机 训练算法 统计学习理论 神经网络 模式识别
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用于回归估计的支持向量机方法 被引量：140
5
作者 杜树新 吴铁军 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第11期1580-1585,1633,共7页
用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究。描述了该方法的基本思想,着重讨论了n-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法,降低训练时间和减... 用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究。描述了该方法的基本思想,着重讨论了n-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法,降低训练时间和减少计算复杂性的分解法、SMO及增量学习算法。在非线性系统参数辨识、预测预报、建模与控制研究中,支持向量机是很有发展前途的研究方法。 展开更多
关键词 支持向量机 回归估计 预测预报 建模与控制
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基于支持向量机的入侵检测系统 被引量：135
6
作者 饶鲜 董春曦 杨绍全 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期798-803,共6页
目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法... 目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法,接着提出了基于支持向量机的入侵检测模型,然后以系统调用执行迹(system call trace)这类常用的入侵检测数据为例,详细讨论了该模型的工作过程,最后将计算机仿真结果与其他检测方法进行了比较.通过实验和比较发现,基于支持向量机的入侵检测系统不但所需要的先验知识远远小于其他方法,而且当检测性能相同时,该系统的训练时间将会缩短. 展开更多
关键词 支持向量机 入侵检测系统 网络安全 统计学习 模式识别 计算机网络
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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
7
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
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支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究 被引量：138
8
作者 阎威武 邵惠鹤 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期358-360,共3页
介绍和比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断 ,取得了较高的准确率。所用数据来自 U CI bench-m ark数据集。实验结果表明 。
关键词 支持向量机 分类器 诊断
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SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法 被引量：133
9
作者 李蓉 叶世伟 史忠植 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期745-748,共4页
本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法 ,形成了一种新的分类器 .首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器 ,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的... 本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法 ,形成了一种新的分类器 .首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器 ,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的基础上 ,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离 ,如果距离差大于给定阈值直接应用支持向量机分类 ,否则代入以每类的所有的支持向量作为代表点的K近邻分类 .数值实验证明了使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率 。 展开更多
关键词 SVM-KNN分类器 SVM分类精度 支持向量机 最近邻分类 模式识别 人工智能
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图像分割的新理论和新方法 被引量：146
10
作者 许新征 丁世飞 +1 位作者 史忠植 贾伟宽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第B02期76-82,共7页
图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点．本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结．首先，简单介绍了图像分割的传统方法，包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分... 图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点．本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结．首先，简单介绍了图像分割的传统方法，包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分割方法．然后，分别从数学形态学、模糊集、神经网络、支持向量机、免疫算法、图论和粒度计算等方面对图像分割方法进行了重点讨论，并对应用每一种理论的最新研究进展作了评述．最后，对图像分割方法的发展趋势进行了展望． 展开更多
关键词 图像分割 粒度 免疫算法 图论 神经网络 支持向量机
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支持向量机研究 被引量：88
11
作者 崔伟东 周志华 李星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第1期58-61,共4页
支持向量机是一类新型机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念，然后对线性ＳＶＭｓ和非线性ＳＶＭｓ进行介绍，给出一些常用的训练算法，并指出ＳＶＭｓ存在的... 支持向量机是一类新型机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念，然后对线性ＳＶＭｓ和非线性ＳＶＭｓ进行介绍，给出一些常用的训练算法，并指出ＳＶＭｓ存在的局限和将来可能的研究内容。 展开更多
关键词 支持向量机 模式识别 机器学习 统计学习理论
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化学模式识别方法在中药质量控制研究中的应用进展 被引量：147
12
作者 孙立丽 王萌 任晓亮 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2017年第20期4339-4345,共7页
化学计量学是以计算机和近代计算技术为基础的一门新兴交叉学科,在中药鉴别、定性表征、质量控制、组效关系等研究中均具有广泛应用,尤其在中药的质量控制与评价研究中具有重要意义。综述近年来化学计量学中化学模式识别方法,包括2种无... 化学计量学是以计算机和近代计算技术为基础的一门新兴交叉学科,在中药鉴别、定性表征、质量控制、组效关系等研究中均具有广泛应用,尤其在中药的质量控制与评价研究中具有重要意义。综述近年来化学计量学中化学模式识别方法,包括2种无监督模式识别方法(聚类分析、主成分分析)和4种有监督模式识别方法(簇类独立软模式法、偏最小二乘法判别分析、支持向量机、人工神经网络),并从产地、基原、炮制、真伪等多个方面总结了化学模式识别方法在中药质量控制研究中的应用。 展开更多
关键词 化学模式识别 化学计量学 质量控制 中药 聚类分析 主成分分析 簇类独立软模式法 偏最小二乘法判别分析 支持向量机 人工神经网络
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基于最小二乘支持向量机的软测量建模 被引量：102
13
作者 阎威武 朱宏栋 邵惠鹤 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第10期1494-1496,共3页
软测量技术在工业过程控制中得到了广泛的应用,对保证产品质量和安全生产有很重要的作用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型。支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局... 软测量技术在工业过程控制中得到了广泛的应用,对保证产品质量和安全生产有很重要的作用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型。支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。本文研究了基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法,并用交叉验证的方法进行支持向量机参数选择。将基于最小二乘支持向量机的软测量模型应用于轻柴油凝固点的预估。结果表明最小二乘支持向量机是软测量建模的一种非常有效的方法。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 软测量 建模 交叉验证
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支持向量机在地下水位预报中的应用研究 被引量：117
14
作者 王景雷 吴景社 +1 位作者 孙景生 齐学斌 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期122-128,共7页
针对地下水系统结构不甚清晰、基础资料不完备条件下区域地下水位预报问题,在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,探讨了支持向量机方法在区域地下水位预报中的应用,经过与人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有速度快、... 针对地下水系统结构不甚清晰、基础资料不完备条件下区域地下水位预报问题,在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,探讨了支持向量机方法在区域地下水位预报中的应用,经过与人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有速度快、泛化能力强的特点,可很好地克服神经网络的过学习问题。 展开更多
关键词 支持向量机 地下水位 预报
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基于聚类分析和支持向量机的滑坡易发性评价 被引量：137
15
作者 黄发明 殷坤龙 +2 位作者 蒋水华 黄劲松 曹中山 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期156-167,共12页
在将支持向量机(support vector machine,SVM)等机器学习模型用于区域滑坡易发性评价时,大都随机或主观地选取非滑坡栅格单元,不能保证所选的非滑坡栅格单元是真正的"非滑坡"。为解决此问题,提出基于聚类分析和SVM的滑坡易发... 在将支持向量机(support vector machine,SVM)等机器学习模型用于区域滑坡易发性评价时,大都随机或主观地选取非滑坡栅格单元,不能保证所选的非滑坡栅格单元是真正的"非滑坡"。为解决此问题,提出基于聚类分析和SVM的滑坡易发性评价模型。该模型首先用自组织映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络对滑坡易发性进行聚类分析;然后从极低易发区中选择非滑坡栅格单元,确保所选非滑坡栅格单元是高概率的"非滑坡";最后采用SVM模型基于已知滑坡、所选非滑坡和环境因子对滑坡易发性进行评价。将提出的SOM-SVM模型用于三峡库区万州区滑坡易发性评价,并将得到的易发性结果与随机选取非滑坡的单独SVM模型结果做对比。结果显示SOM-SVM模型具有比单独SVM模型更高的成功率和预测率,表明SOM神经网络能更准确地选取非滑坡栅格单元。 展开更多
关键词 边坡工程 滑坡易发性 非滑坡栅格单元 自组织映射神经网络 支持向量机
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基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述 被引量：135
16
作者 裴洪 胡昌华 +3 位作者 司小胜 张建勋 庞哲楠 张鹏 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1-13,共13页
随着科学技术的发展和生产工艺的进步,当代设备日益朝着大型化、复杂化、自动化以及智能化方向发展。为保障设备安全性与可靠性,剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测技术受到了普遍关注,同时得到了广泛应用。传统的统计数据驱动方... 随着科学技术的发展和生产工艺的进步,当代设备日益朝着大型化、复杂化、自动化以及智能化方向发展。为保障设备安全性与可靠性,剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测技术受到了普遍关注,同时得到了广泛应用。传统的统计数据驱动方法受模型的选择影响明显,而机器学习具有强大的数据处理能力,并且无需确切的物理模型和专家先验知识,因而机器学习在剩余寿命预测领域表现出了广阔的应用前景。鉴于此,详细分析和阐述了基于机器学习的设备剩余寿命预测方法。根据机器学习模型结构的深度,将其分为基于浅层机器学习的方法和基于深度学习的方法。同时疏理了每类方法的发展分支与研究现状,并且总结了相应的优势和缺点,最后探讨了基于机器学习的剩余寿命预测方法的未来研究方向。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 机器学习 神经网络 支持向量机 深度学习
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支持向量机研究进展 被引量：123
17
作者 顾亚祥 丁世飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第2期14-17,共4页
基于统计学习理论的支持向量机(Support vector machines,SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法... 基于统计学习理论的支持向量机(Support vector machines,SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法进行了比较深入的分析和比较,指出了各自的优点及其存在的问题,并且着重介绍了目前研究的新进展———模糊SVM和粒度SVM。接着论述了SVM主要的两方面应用———分类和回归。最后给出了今后SVM研究方向的预见。 展开更多
关键词 支持向量机 训练算法 模糊支持向量机 粒度支持向量机
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混沌时间序列的支持向量机预测 被引量：99
18
作者 崔万照 朱长纯 +1 位作者 保文星 刘君华 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期3303-3310,共8页
根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论 ,基于支持向量机的强大的非线性映射能力 ,建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型 ,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型 ,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的... 根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论 ,基于支持向量机的强大的非线性映射能力 ,建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型 ,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型 ,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的关系进行了探讨 .最后利用Mackey Glass时间序列和变参数的Ikeda时间序列对该模型进行了验证 ,结果表明 ,该预测模型能精确地预测混沌时间序列 ,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果 . 展开更多
关键词 维数 混沌时间序列 混沌动力系统 相空间 非线性映射 延迟 变参数 支持向量机 统计学习理论 预测模型
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基于支持向量机的网络入侵检测 被引量：79
19
作者 李辉 管晓宏 +1 位作者 昝鑫 韩崇昭 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期799-807,共9页
将统计学习理论引入入侵检测研究中 ,提出了一种基于支持向量机的入侵检测方法 (SVM BasedID) 针对入侵检测所获得的高维小样本异构数据集 ,将SVM算法在这种异构数据集上进行推广 ,构造了基于异构数据集上HVDM距离定义的RBF形核函数 ,... 将统计学习理论引入入侵检测研究中 ,提出了一种基于支持向量机的入侵检测方法 (SVM BasedID) 针对入侵检测所获得的高维小样本异构数据集 ,将SVM算法在这种异构数据集上进行推广 ,构造了基于异构数据集上HVDM距离定义的RBF形核函数 ,并基于这种核函数将有监督的C SVM算法和无监督One ClassSVM算法用于网络连接信息数据中的攻击检测和异常发现 ,通过对DARPA数据的检测试验结果表明提出的方法是可行的。 展开更多
关键词 入侵检测 统计学习理论 支持向量机 异构数据集
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基于支持向量机的机械故障诊断方法研究 被引量：86
20
作者 张周锁 李凌均 何正嘉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1303-1306,共4页
针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器.这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障... 针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器.这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器,不必进行信号预处理以提取特征量,便可实现多故障的识别和诊断.测试结果表明,当数据样本中含有26%的噪声时,故障分类器仍然能正确分类多种故障.这种诊断方法具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点. 展开更多
关键词 故障诊断 支持向量机 机械故障 多故障分类器 智能诊断方法 故障分类
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