检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2008年第17期44卷 40-42页

作者：冼广铭曾碧卿华南师范大学南海校区计算机工程系广东佛山528225

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点... 详细信息

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点。分析了ε-支持向量回归机理论算法及其在图像去噪中的应用,使用ε-支持向量回归机对图像进行滤波并且与最小值滤波、均值滤波和维纳滤波等常用的滤波方法相比较,还比较了SVM各种核函数对不同噪声的滤波效果和分析了不同阶数的Multi-nomial核的滤波效果。实验结果表明了ε-支持向量回归机能够有效地去除噪声,不但信噪比较高而且比较清晰,同时具有良好的稀疏性。

关键词： ε-支持向量回归机 ε不敏感损失函数图像去噪

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考虑梯度信息的ε-支持向量回归机

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自动化学报 2014年第12期40卷 2908-2915页

作者：周晓剑南京邮电大学管理学院南京210023

传统的ε-支持向量回归机(ε-support vector regression,ε-SVR)只是根据样本点处的响应值来构建模型,并没考虑样本点处的梯度信息.如果样本点处的梯度信息容易获得或者获得的成本并不高,那就应该将梯度信息应用到模型的构建中.已有的... 详细信息

传统的ε-支持向量回归机(ε-support vector regression,ε-SVR)只是根据样本点处的响应值来构建模型,并没考虑样本点处的梯度信息.如果样本点处的梯度信息容易获得或者获得的成本并不高,那就应该将梯度信息应用到模型的构建中.已有的基于梯度信息的ε-支持向量回归机模型的构建是从泰勒展开的角度着手,简单地将梯度信息插入到泰勒展开式中;本研究另辟蹊径,并没有去估计样本点邻域内的函数值,而是将梯度信息作为第二类变量融入到核矩阵中直接构建优化模型,使模型的构建更为简捷直观,并据此得到一种新的基于梯度信息的ε-支持向量回归机(Gradient-enhancedε-support vector regression,GESVR)模型.所提模型通过了常用分析函数及精算领域中的生命表数据的验证,实验表明,与传统的ε-SVR相比,考虑梯度信息的GESVR模型显著地提高了其预测精度.

关键词： ε-支持向量回归机元模型梯度信息计算机实验设计仿真优化

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基于ε-支持向量回归机的小菜蛾预警模型

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安徽农业科学 2010年第23期38卷 12528-12529页

作者：宋婷婷崔英玲冯德军杨敬锋日照职业技术学院山东日照276826 广东瑞图万方科技股份有限公司广东顺德528305 广东融讯信息科技有限公司广东广州510656

基于ε-支持向量回归机算法建立了小菜蛾在多发季节的预测模型,通过对广东省蔬菜小菜蛾试验数据进行分析,结果表明,在选择惩罚因子c为43、核函数参数κ为0.2的情况下,ε-支持向量回归机预警模型取得了较好的预测结果。

关键词：预警小菜蛾 ε-支持向量回归机

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最小二乘法、ε-支持向量回归机与最小二乘支持向量回归机的对比研究

最小二乘法、ε-支持向量回归机与最小二乘支持向量回归机的对比...

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作者：李扬华东师范大学

学位级别：硕士

统计学习理论是由Vapnik等人根据统计学方法建立的一套机器学习理论.以统计学习理论为基础,发展出来的新的机器学习方法——支持向量机,在机器学习领域迅速成为了研究热点之一.支持向量机因其在各种小样本、非线性、高维数、局部极小点... 详细信息

统计学习理论是由Vapnik等人根据统计学方法建立的一套机器学习理论.以统计学习理论为基础,发展出来的新的机器学习方法——支持向量机,在机器学习领域迅速成为了研究热点之一.支持向量机因其在各种小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题中表现出的优越性,具备着广泛的研究和应用前景.回归问题,作为机器学习领域中的一个典型问题,是支持向量机的一个重要应用.用于回归的支持向量机,我们称之为支持向量回归机,其中最基本的支持向量回归机为ε-支持向量回归机(ε-SVR).而在传统统计学用来解决回归问题的方法之中,最为常见和最典型的方法是最小二乘回归算法(简称最小二乘法,LS).在支持向量回归机中,又存在一种变形,称为最小二乘支持向量回归机(LS-SVR).我们需要比较最小二乘法、ε-支持向量回归机、最小二乘支持向量回归机三者的特点,以帮助我们更深入地理解支持向量回归机的用法,以及在实际问题中所起的作用,并更好地将其应用于实际问题之中.本文做了如下几方面的研究:1.在参数C变化时,ε-支持向量回归机、最小二乘支持向量回归机分别与最小二乘法具有的联系;2.在实际问题中,在一元线性回归问题、带干扰点问题、多元线性回归问题下ε-支持向量回归机、最小二乘支持向量回归机、最小二乘法三者回归效果的对比;3.在非线性回归问题下ε-支持向量回归机、最小二乘支持向量回归机、最小二乘法回归效果的对比.得到的若干结论有:1.当C→0时,ε-支持向量回归(ε-SVR)、最小二乘支持向量回归机(LSSVR)都有w→0;当C→∞时,最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)等价于最小二乘法(LS);2.对一元线性回归问题,最小二乘法(LS)和最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的回归效果相近,并且优于ε-支持向量回归机(ε-SVR);对干扰点,ε-支持向量回归机(ε-SVR)的抗干扰能力强于最小二乘法(LS)和最小二乘支持向量回归机(LS-SVR);对多元线性回归问题,最小二乘法(LS)和最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的回归效果优于ε-支持向量回归机(ε-SVR);3.对非线性回归问题,ε-支持向量回归机(ε-SVR)回归效果优于最小二乘法(LS)和最小二乘支持向量回归机(LS-SVR).

关键词：最小二乘法 ε-支持向量回归机最小二乘支持向量回归机

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支持向量回归机不敏感因子ε对运动建模的影响

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中国造船 2011年第3期52卷 46-51页

作者：张心光邹早建上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院上海200240 上海交通大学海洋工程国家重点实验室上海200240

通过对仿真Z形试验数据的分析,应用具有不同不敏感因子ε的ε-支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)辨识了船舶操纵运动二阶线性响应模型中的K,T等操纵性指数,并利用回归得到的响应模型进行了Z形试验的数值模拟。通过比较采... 详细信息

通过对仿真Z形试验数据的分析,应用具有不同不敏感因子ε的ε-支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)辨识了船舶操纵运动二阶线性响应模型中的K,T等操纵性指数,并利用回归得到的响应模型进行了Z形试验的数值模拟。通过比较采用不同不敏感因子ε所得首向角和转艏角速度的预报结果,表明可以通过调节不敏感因子ε值来控制样本输入中支持向量的个数与ε-SVR的回归精度。

关键词：船舶舰船工程船舶操纵性响应模型参数辨识 ε-支持向量回归机不敏感因子ε

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基于支持向量回归机模型的股市预测研究

基于支持向量回归机模型的股市预测研究

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作者：田静北京交通大学

学位级别：硕士

股票作为金融市场最主要的金融工具之一,其价格波动能否预测、以及用何种方法进行预测,一直以来都是金融领域研究的焦点问题之一。国内外对股票价格波动进行预测的模型种类很多,依据其建模理论不同,可将这些预测模型分为两大类：一类是... 详细信息

股票作为金融市场最主要的金融工具之一,其价格波动能否预测、以及用何种方法进行预测,一直以来都是金融领域研究的焦点问题之一。国内外对股票价格波动进行预测的模型种类很多,依据其建模理论不同,可将这些预测模型分为两大类：一类是以统计原理为基础的结构计量模型；另一类是以神经网络、遗传算法、支持向量机等为基础的智能预测模型。本文主要将基于ε-支持向量回归机模型运用于股市预测当中,以期能给投资者科学的投资信息。首先,本文介绍了支持向量机理论,并重点阐述了支持向量回归机的原理,然后通过引入ε-不敏感损失函数,建立基于ε-支持向量回归机的股市预测模型。在实证分析部分,通过选取上证综合指数和四川长虹、民生银行在一段时间内的真实数据,并运用LIBSVM软件,对其进行了实例研究,并对预测误差分别进行分析比较。最后,通过与传统的BP神经网络方法进行对比,验证了ε-支持向量回归机模型的可行性和有效性。如何有效、准确地对股市进行预测,提高投资收益是当前无论投资者还是专家学者都迫切关注的问题。本文研究的基于ε-支持向量回归机的股市预测模型,不仅在理论上通俗易懂,在实证检验中预测效果也较好。可以说,本文所做工作,对我国股票市场的预测有一定成效,对投资者进行正确投资也有一定的作用。

关键词：股市预测支持向量机 ε-支持向量回归机 BP神经网络

来源：评论

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支持向量回归机在装备维修器材消耗预测中的应用

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物流技术 2008年第8期27卷 246-247,250页

作者：王宏焰高崎王家鹏军械工程学院装备指挥与管理系河北石家庄050003

首先介绍了ε-支持向量回归机(ε-SVR)的基本原理,而后把它引到装备维修器材的消耗分析当中,建立了预测模型,并结合例子进行仿真实验。仿真结果表明,模型可行、准确。

关键词：装备维修器材 ε-支持向量回归机消耗预测

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支持向量回归机在装备维修器材消耗预测中的应用

支持向量回归机在装备维修器材消耗预测中的应用

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第六届中国工业企业物流论坛

作者：王宏焰高崎王家鹏军械工程学院装备指挥与管理系河北石家庄050003

首先介绍了ε-支持向量回归机(ε-SVR)的基本原理,而后把它引到装备维修器材的消耗分析当中,建立了预测模型,并结合例子进行仿真实验.仿真结果表明,模型可行、准确.

关键词：军用装备维修器材 ε-支持向量回归机消耗分析预测模型仿真实验

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支持向量机在钻井工程数据拟合中的应用

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计算机工程与应用 2006年第21期42卷 178-179,213页

作者：陈华范宜仁邓少贵中国石油大学(华东) 山东东营257061

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,在小样本数据的拟合中已获得了很好的效果。对于常见的支持向量回归机方法:ε-支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机进行了归纳总结,并给出了一具体应用案例。

关键词：支持向量机拟合 ε-支持向量回归机最小二乘支持向量回归机

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ε-支持向量回归方法在红外测温标定实验中的应用

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红外技术 2009年第4期31卷 199-201,214页

作者：陈亮孙坚中国计量学院机电工程学院浙江杭州310018

为了处理红外测温标定实验所得到的数据和建立温度灰度标定数学模型,介绍了ε-支持向量回归机基本原理及其在红外测温标定实验中的应用。在黑体温度从30～72℃变化过程中,采集22组实验样本,其中17组为训练样本,其余为预测样本。在数据... 详细信息

为了处理红外测温标定实验所得到的数据和建立温度灰度标定数学模型,介绍了ε-支持向量回归机基本原理及其在红外测温标定实验中的应用。在黑体温度从30～72℃变化过程中,采集22组实验样本,其中17组为训练样本,其余为预测样本。在数据处理时引进ε-支持向量回归机方法,且通过训练样本与预测样本在MATLAB下拟合出模型曲线。与传统的最小二乘法比较,ε-支持向量回归方法具有较高的精度,可以成为一种红外测温标定实验数据处理方法。

关键词：红外测温标定 ε-支持向量回归机曲线拟合

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