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支持向量机理论与算法研究综述 被引量：904
1
作者 丁世飞 齐丙娟 谭红艳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期2-10,共9页
统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是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。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为... 统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是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。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点。该文系统介绍了支持向量机的理论基础,综述了传统支持向量机的主流训练算法以及一些新型的学习模型和算法,最后指出了支持向量机的研究方向与发展前景。 展开更多
关键词 FSVM GSVM 统计学习理论 支持向量机 训练算法 TSVMs
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支持向量机训练算法综述 被引量：97
2
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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支持向量机理论及算法研究综述 被引量：200
3
作者 汪海燕 黎建辉 杨风雷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期1281-1286,共6页
介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的... 介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的研究。 展开更多
关键词 支持向量机 统计学习理论 训练算法 模糊支持向量机 多分类支持向量机 模式识别
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BP 网络用于水文预测的几个问题探讨 被引量：116
4
作者 刘国东 丁晶 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期65-70,共6页
近年来人工神经网络（ＡＮＮ）在水文分析和水文预测中的应用越来越广泛，然而应用人工神经网络的ＢＰ模型进行水文预测却存在网络结构的确定、收敛准则的选择、训练速度较慢和预测精度等问题，本文通过两个实例发现训练样本的复杂性对... 近年来人工神经网络（ＡＮＮ）在水文分析和水文预测中的应用越来越广泛，然而应用人工神经网络的ＢＰ模型进行水文预测却存在网络结构的确定、收敛准则的选择、训练速度较慢和预测精度等问题，本文通过两个实例发现训练样本的复杂性对ＢＰ网络结构有较大影响，讨论了收敛准则选择的问题，给出加快训练速度的几项改进措施，实例表明ＢＰ网络是一种精度较高的水文预测模型． 展开更多
关键词 BP网络 水文预测 训练法 收敛 模型
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支持向量机研究进展 被引量：123
5
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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支持向量机训练和实现算法综述 被引量：56
6
作者 王晓丹 王积勤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第13期75-78,175,共5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,支持向量机已成为目前研究的热点,并在模式识别、回归分析、函数估计等领域有了广泛的应用。该文在介绍了支持向量机的目前研究、应用状况和新进展的基础上,对支持向... 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,支持向量机已成为目前研究的热点,并在模式识别、回归分析、函数估计等领域有了广泛的应用。该文在介绍了支持向量机的目前研究、应用状况和新进展的基础上,对支持向量机训练和实现算法进行了综述,最后指出了进一步研究和应用亟待解决的一些问题。 展开更多
关键词 支持向量机 优化算法 训练算法
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基于BP神经网络的故障诊断方法 被引量：49
7
作者 张绪锦 谭剑波 韩江洪 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期61-66,共6页
提出了一种表示故障的模型 ,然后为其建立了基于 BP(逆向传播 )模型的神经故障诊断网络 ,给出了该网络的训练算法和故障诊断步骤 ,并提供了在雷达系统设备上对某些部件的仿真调试诊断实例 .
关键词 BP神经网络 故障诊断 雷达 监控系统
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神经网络基于粒子群优化的学习算法研究 被引量：44
8
作者 刘洪波 王秀坤 孟军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第4期638-640,共3页
研究神经网络基于粒子群优化的学习算法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,并与遗传算法进行了比较结果表明,神经网络基于粒子群优化的学习算法简单容易实现,而且能更快地收敛于最优解.
关键词 神经网络 粒子群优化 学习算法
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支持向量机训练算法比较研究 被引量：15
9
作者 白亮 老松杨 胡艳丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第17期79-81,84,共4页
论文介绍了一种年轻的机器学习方法——支持向量机,详细论述了目前主要的支持向量机的训练算法,包括:二次规划算法,分解算法和增量算法。通过实验验证了普通二次规划算法的缺陷,比较了三种典型的SVM分解训练算法的性能,说明了其相对于... 论文介绍了一种年轻的机器学习方法——支持向量机,详细论述了目前主要的支持向量机的训练算法,包括:二次规划算法,分解算法和增量算法。通过实验验证了普通二次规划算法的缺陷,比较了三种典型的SVM分解训练算法的性能,说明了其相对于二次规划算法的优点和对SVM训练问题的适用性,指出了训练速度优劣的原因。最后指出了未来支持向量机训练算法研究的方向。 展开更多
关键词 支持向量机 训练算法
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BP网络的全局最优学习算法 被引量：18
10
作者 徐宜桂 史铁林 杨叔子 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1996年第1期73-75,共3页
一、概述自从1985年。
关键词 神经网络 学习算法 全局最优解
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一种基于VSM文本分类系统的设计与实现 被引量：19
11
作者 李凡 林爱武 陈国社 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期53-55,共3页
阐述了一个基于改进向量空间模型的中文文本分类系统的设计与实现 ,包括对该系统的结构、预处理、特征提取、训练算法 ,分类算法等关键技术的介绍 .通过引入结构层次权重系数来改进文本特征项权重 ,同时提出一种新的训练算法和文本相似... 阐述了一个基于改进向量空间模型的中文文本分类系统的设计与实现 ,包括对该系统的结构、预处理、特征提取、训练算法 ,分类算法等关键技术的介绍 .通过引入结构层次权重系数来改进文本特征项权重 ,同时提出一种新的训练算法和文本相似度域值计算方法 .实验结果证明 :该分类系统能有效地提高文本分类效果 ,开放性测试的平均准确率在 80 %以上 ,且平均查全率达到了 86 % . 展开更多
关键词 文本分类 向量空间模型 特征提取 结构层次权重系数 训练算法 分类算法
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基于神经网络的自适应厚度控制 被引量：8
12
作者 刘建昌 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 1999年第11期33-36,共4页
板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程，厚度自动控制（ＡＧＣ）是轧制过程自动化的重要组成部分。提出一种基于神经网络的自适应厚度自动控制（ＮＮＡ－ＡＧＣ）方案，提出适于过程控制的网络激励函数和改进的ＢＰ网络训练算法。仿真... 板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程，厚度自动控制（ＡＧＣ）是轧制过程自动化的重要组成部分。提出一种基于神经网络的自适应厚度自动控制（ＮＮＡ－ＡＧＣ）方案，提出适于过程控制的网络激励函数和改进的ＢＰ网络训练算法。仿真结果表明：ＮＮＡ－ＡＧＣ系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能；新的网络激励函数和训练算法切实满足过程控制的需要。 展开更多
关键词 AGC 神经网络 训练算法 自适应控制 轧制
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BP网络的权值诱导与层次训练算法 被引量：13
13
作者 胡建军 黄安贻 张仲甫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1998年第1期60-63,共4页
BP神经网络以其结构简单、工作状态稳定等特点,成为当前应用最广的一种神经网络模型,应用范围包括识别分类、非线性映射、复杂系统仿真等方面。但是,BP网络也存在局部极小、收敛速度慢、网络结构选取困难等缺点。对此。
关键词 神经网络 权值诱导 层次训练算法
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用混合遗传算法实现神经网络快速训练 被引量：6
14
作者 肖本贤 昂卫兵 王群京 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2001年第5期901-906,共6页
快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算... 快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。 展开更多
关键词 神经网络 训练算 遗传算法 混合遗传算法 BP算法
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支持向量机训练算法及其应用 被引量：9
15
作者 王平 毛剑琴 《信息与电子工程》 2005年第4期309-314,共6页
支持向量机是在统计学习理论基础上提出的一种新的机器学习方法。由于其出色的学习性能,该技术已成为机器学习界的研究热点,并成功地应用在模式识别、时间序列预测、非线性系统辨识、控制及其它方面。本文简要介绍了支持向量机训练算法... 支持向量机是在统计学习理论基础上提出的一种新的机器学习方法。由于其出色的学习性能,该技术已成为机器学习界的研究热点,并成功地应用在模式识别、时间序列预测、非线性系统辨识、控制及其它方面。本文简要介绍了支持向量机训练算法及其应用,并且讨论了未来的发展方向。 展开更多
关键词 数理统计学 支持向量机 综述 训练算法
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基于差异进化算法的人工神经网络快速训练研究 被引量：10
16
作者 王刚 高阳 夏洁 《管理学报》 2005年第4期450-454,共5页
神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理、模式识别等领域。而遗传算法则是模拟生物的进化现象(选择、交叉、变异等),来... 神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理、模式识别等领域。而遗传算法则是模拟生物的进化现象(选择、交叉、变异等),来表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。由于神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此将两种方法相互结合,必能达到取长补短的目的。将近年来提出的遗传算法的一种——差异进化算法DE(DifferentialEvolution)与原有的LM算法相结合,构造了DE-LM算法,并通过实例验证了它具有收敛速度快和不易陷入局部最小的特点。 展开更多
关键词 差异进化算法 人工神经网络 学习算法
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基于BP神经网络的森林火环境预测方法 被引量：11
17
作者 曾孝平 刘敬 +2 位作者 刘德 李永华 蒲秀娟 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期73-76,共4页
提出了一种基于BP神经网络的森林火环境预测新方法。该方法研究大气环流指数与森林火险的关系,将已有大气环流指数和森林火险等级数据对BP神经网络进行训练,利用BP网络反传学习,通过抑制性反馈和兴奋性前馈作用实现自组织学习,完成大气... 提出了一种基于BP神经网络的森林火环境预测新方法。该方法研究大气环流指数与森林火险的关系,将已有大气环流指数和森林火险等级数据对BP神经网络进行训练,利用BP网络反传学习,通过抑制性反馈和兴奋性前馈作用实现自组织学习,完成大气环流指数与森林火环境指数关系的非线性映射,对大量数据实现特征选择和森林火环境预测。它对春季和夏季的预测准确率分别为 89%和 82%,试验结果表明该方法的正确性和可行性。 展开更多
关键词 BP神经网络 训练算法 环流指数 森林火环境指数
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一种神经网络自学习控制结构与算法 被引量：5
18
作者 朱刚 周贤伟 +2 位作者 张凯 尤昌德 胡保生 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第4期568-571,共4页
关键词 神经网络 自学习控制 训练算法
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用B样条神经网络设计自适应模糊控制器 被引量：8
19
作者 濮卫兴 陈来九 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期448-454,共7页
本文提出一种可用于设计自适应模糊控制器的模糊化Ｂ样条神经网络，并给出了合适的训练算法．由于这种网络在每次训练时仅需对少量权重进行调整，因此构成的模糊控制器学习速率快，可应用于过程控制中．本文最后以电厂中过热汽温的控制... 本文提出一种可用于设计自适应模糊控制器的模糊化Ｂ样条神经网络，并给出了合适的训练算法．由于这种网络在每次训练时仅需对少量权重进行调整，因此构成的模糊控制器学习速率快，可应用于过程控制中．本文最后以电厂中过热汽温的控制为例，说明本文的设计方法是有效的． 展开更多
关键词 B样条 神经网络 自适应模糊控制 控制器
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基于大规模数据的支撑矢量机的训练和分类 被引量：7
20
作者 汪西莉 刘芳 焦李成 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期123-127,共5页
支撑矢量机是一种基于统计学习理论的、新颖且有强的泛化性能的学习方法 ,可看作是一种训练多项式神经网络或径向基函数分类器的新方法 .支撑矢量机可用于模式识别、回归估计、求解线性算子方程等 .介绍了支撑矢量机的分类机理 ,并针对... 支撑矢量机是一种基于统计学习理论的、新颖且有强的泛化性能的学习方法 ,可看作是一种训练多项式神经网络或径向基函数分类器的新方法 .支撑矢量机可用于模式识别、回归估计、求解线性算子方程等 .介绍了支撑矢量机的分类机理 ,并针对大规模数据讨论其训练和分类中存在的问题及典型的解决方法 . 展开更多
关键词 支撑矢量机 大规模数据 训练算法 分类速度
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