检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工程大学学报 2015年第3期36卷 312-316页

作者：高珏李海森徐超朱培逸哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001 常熟理工学院电气与自动化工程学院江苏常熟215500

针对近红外光谱模型存在的鲁棒性问题,在模型建立时引入模糊隶属度,提出了一种自动生成模糊隶属度的方法。建立光谱样本的数据域描述函数,引入信任因子和舍弃因子,通过映射关系得到模糊隶属度函数,参数寻优后自动生成每个样本的模糊隶... 详细信息

针对近红外光谱模型存在的鲁棒性问题,在模型建立时引入模糊隶属度,提出了一种自动生成模糊隶属度的方法。建立光谱样本的数据域描述函数,引入信任因子和舍弃因子,通过映射关系得到模糊隶属度函数,参数寻优后自动生成每个样本的模糊隶属度。在此基础上建立了基于FSVM的苹果糖度回归模型。试验结果表明,对比常规的MLR、PLSR和SVM模型,FSVM模型在训练样本变化和高斯噪声、乘性噪声、基线漂移、基线倾斜和波长漂移这5种噪声的分别作用下表现出最佳的性能。模糊隶属度的引入提高了近红外光谱模型的泛化能力和抗噪能力,改善了模型的鲁棒性。

关键词：鲁棒性模糊隶属度近红外光谱建模噪声数据域描述

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

模糊最小二乘支持向量机回归研究及应用

引用

计算机系统应用 2014年第8期23卷 105-108页

作者：孙政潘丰江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室无锡214122

针对传统支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,导致建模精度不高的问题,将模糊集理论引入到最小二乘支持向量机回归中,建立一种基于数据域描述的模糊最小二乘支持向量机回归的数学模型,该方法将样本映射到高维空间,在高维空... 详细信息

针对传统支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,导致建模精度不高的问题,将模糊集理论引入到最小二乘支持向量机回归中,建立一种基于数据域描述的模糊最小二乘支持向量机回归的数学模型,该方法将样本映射到高维空间,在高维空间中寻找最小包含超球,然后根据样本到超球心的距离确定模糊隶属度的大小,通过仿真实验验证,该算法提高了支持向量机回归的训练精度,将此模型应用于谷氨酸发酵过程菌体浓度预测,结果表明此方法的有效性.

关键词：最小二乘支持向量机回归数据域描述谷氨酸发酵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种数据域描述的加权支持向量回归算法

引用

计算机工程与应用 2009年第35期45卷 24-27页

作者：吴水亭西南交通大学经济管理学院成都610031 西南交通大学智能控制开发中心成都610031

针对支持向量回归中由于噪声和孤立点带来的过拟合问题,提出了一种基于支持向量数据域描述的加权系数函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定其加权系数。将提出的加权系数模型用于加权支持向量回归中,一维数据集仿... 详细信息

针对支持向量回归中由于噪声和孤立点带来的过拟合问题,提出了一种基于支持向量数据域描述的加权系数函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定其加权系数。将提出的加权系数模型用于加权支持向量回归中,一维数据集仿真表明,提出的模型可以有效减小回归误差,提高支持向量回归算法的抗噪声能力。

关键词：支持向量回归数据域描述加权系数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

模糊与双重正则化支持向量机的研究及应用

模糊与双重正则化支持向量机的研究及应用

引用

作者：秦传东西安电子科技大学

学位级别：博士

近年来，支持向量机（Support Vector Machine）作为数据挖掘中的一种新方法得到了比较充分的发展与应用.它是以最优化理论为依托，主要用来探求一些不能通过原理分析从观测数据（样本）中得到的分类或回归的规律，然后利用这些规律去... 详细信息

近年来，支持向量机（Support Vector Machine）作为数据挖掘中的一种新方法得到了比较充分的发展与应用.它是以最优化理论为依托，主要用来探求一些不能通过原理分析从观测数据（样本）中得到的分类或回归的规律，然后利用这些规律去分析海量数据中无法观测到的数据现象。在线性和非线性优化理论的支持下，SVM具有拟合精度高、选择参数少、推广能力强和全局最优等特点。它较好地解决了数据挖掘中的小样本、高噪声、多野点、高维数的分类和回归实际问题并成为机器学习领域新的研究热点，被广泛应用到模式识别、函数拟合和密度估计等领域。本文主要针对数据分析中的肿瘤特征基因提取、模糊隶属度在支持向量机中应用、不平衡数据的分类、双重正则化支持向量机的性质与应用等问题进行研究，主要研究工作如下： 1研究了支持向量机对小样本、高维数的肿瘤特征基因的提取问题.根据结肠癌肿瘤基因表达谱样本的高维数、小样本和高噪声等特点，提出用Bhattacharyya距离对肿瘤基因进行测量，滤除与分类无关的基因，然后用肿瘤基因对支持向量机模型的敏感度进行二次提取。并用它的归一化值对重要基因赋权，形成只有少数重要致病肿瘤基因的新样本集.最后，把支持向量机应用于对新样本集的特征基因进行分析与测试。实验证明这种分析方法提高了肿瘤诊断的准确率。 2针对不平衡数据集中类不平衡比比较大的分类问题，利用样本点的特性建立类不平衡调节因子和模糊隶属度，提出平衡模糊支持向量机.首先计算样本协方差矩阵，求得类不平衡调节因子，然后计算各样本点的模糊隶属度，得到各样本对分类超平面的贡献率.类平衡调节因子和模糊隶属度同时对分类器的误差项产生影响，结果表明：这种平衡模糊支持向量机对类不平衡比较大的分类问题具有很好的分类效果. 3由于样本中存在很多孤立点或噪声，从而在分析过程中导致支持向量机易产生过学习问题。通过分析模糊支持向量机和临近支持向量机的特点，借鉴它们的优点：模糊隶属度和临近超平面，提出了一种基于数据域描述的模糊隶属度数据处理方法。考虑了样本点到类中心的距离与样本对分类贡献率的关系。这种数据预处理方法的应用使分类问题变得更为清晰和准确。结果表明：采用新的模糊隶属度模糊临近支持向量机算法有较高的识别率，但也耗费了较多的训练时间。 4尽管SSVM通过应用Sigmoid积分光滑函数将有约束条件的标准支持向量机问题转化为无条件约束而且可微的凸优化问题，但没有考虑样本集中的野点和噪声对分类超平面的影响，而且Sigmoid积分光滑函数在拐点处的精确度没有多项式光滑损失函数好。本文通过引用多项式光滑损失函数和模糊隶属度组成一种模糊光滑支持向量机.模糊隶属度考虑每个样本点到对分类超平面的贡献率，野点和噪声的贡献率被赋予一个很小的值，影响很小。多项式光滑函数使得无约束可微的优化问题可以选择用BFGS算法和NA算法来求解。实验结果表明这些修改在结果中起到积极的作用。 5针对标准L2范数支持向量机和L1范数支持向量机在肿瘤基因分类分析中表现出的优缺点，在利用Bhattacharyya距离剔除部分对分类无关紧要的特征基因从而得到少数高相关至关重要特征基因的基础上，一种双重正则化支持向量机被应用到DNA微阵列分类中。用二次多项式损失函数把这种有约束的优化问题改变为无约束且可微的优化问题，再用BFGS算法来求解.通过对两种肿瘤特征基因数据集实验分析知，该算法对肿瘤特征基因分类具有较强的可行性和有效性。总之，支持向量机理论经过十多年的发展，已经积累了比较坚实的基础，本文主要在现有理论的基础上探求模糊隶属度对几种分类支持向量机的影响和怎样利用数据预处理方法对一些高维数、小样本的数据集进行特征选择。当然笔者也希望将这些方法能够应用到其它的智能优化算法中，希望进一步提高算法的性能。

关键词：支持向量机模糊隶属度数据域描述双重正则化光滑因子 B氏距离特征基因统计学习理论最小二乘支持向量机大规模样本集不平衡分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

个性化受限域问答系统研究

个性化受限域问答系统研究

引用

作者：赵兴昆明理工大学

学位级别：硕士

个性化受限域问答系统是面向特定领域,以自然语言的方式提问,并返回符合用户兴趣答案的检索系统。个性化在整个系统中起着关键的作用,本文将结合领域问答的特点,围绕个性化特征空间的构建、用户模型、及个性化领域问答检索等关键技术展... 详细信息

个性化受限域问答系统是面向特定领域,以自然语言的方式提问,并返回符合用户兴趣答案的检索系统。个性化在整个系统中起着关键的作用,本文将结合领域问答的特点,围绕个性化特征空间的构建、用户模型、及个性化领域问答检索等关键技术展开研究,主要完成了以下特色研究工作： (1)构建了一种面向受限域问答系统的个性化特征空间。首先通过分析领域文本的特点,利用卡方统计、依存路径、领域知网等方法,构建出领域基础维度特征空间,然后基于集成学习-偏执支持向量枫(EL-BSVM)对社会化媒体中用户的短文本进行分类,筛选出用户兴趣的领域文本,并利用改进的TF-IDF算法构建用户兴趣维度的特征空间,最后整合基础维度组成个性化的特征空间,实验结果表明该特征空间具有很好的描述能力。 (2)提出了一种基于多核支持向量数据域描述(MSVDD)的受限域个性化用户模型。针对个性化受限域问答系统中用户特征空间异构、样本规模多变的问题,首先利用向量空间模型将用户的兴趣文档表示为用户偏好矩阵,然后利用多核支持向量数据域描述对偏好矩阵进行建模,构建出包络所有用户偏好的最小超球体,最后利用ROC曲线和AUC面积对用户模型进行评估,结果表明该方法具有很好的效果。 (3)提出了基于用户模型的个性化受限域问答检索算法。该算法首先利用MSVDD方法建立用户模型,并推导出文档到用户模型的空间距离,在此基础上定义个性化隶属度排序函数,然后结合具有平滑属性的语言检索模型,构建出适用于领域问答的个性化检索算法。实验结果表明,该算法能有效的提高改善用户的个性化体验,提高检索的准确度。 (4)以旅游领域作为受限领域,设计并实现了个性化旅游问答检索原型系统。对个性化受限域问答系统技术的进一步研究提供了基础平台。

关键词：个性化受限域问答系统特征空间用户模型数据域描述

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于数据域描述的图像压缩方法

引用

模式识别与人工智能 2007年第5期20卷 643-648页

作者：佘青山苏宏业张英褚健浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室杭州310027

提出一种基于数据域描述的自适应加权支持向量回归图像压缩算法.先将一幅灰度图像分割成不重叠的方块,每个方块数据经过离散余弦变换得到对应的频率域系数,然后根据样本到高维特征空间最小包含超球球心的距离构建相应的加权函数模型,最... 详细信息

提出一种基于数据域描述的自适应加权支持向量回归图像压缩算法.先将一幅灰度图像分割成不重叠的方块,每个方块数据经过离散余弦变换得到对应的频率域系数,然后根据样本到高维特征空间最小包含超球球心的距离构建相应的加权函数模型,最后将确立的模型应用到基于加权支持向量回归的图像压缩方案中.实验结果表明,与同类的图像压缩算法相比,该算法在预测性能和压缩效果方面获得较明显提高.

关键词：数据域描述加权支持向量机(w—SVM) 离散余弦变换图像压缩

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于1类SVM的高分辨雷达真假目标识别

引用

信号处理 2010年第5期26卷 746-752页

作者：廖东平国防科技大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所长沙410073

本文将高分辨雷达目标检测问题等效为真假目标识别问题,并针对现有的高分辨雷达目标检测算法的缺陷,借鉴处理异常值问题的思想,首次将1类SVM引入高分辨雷达目标检测之中,为解决高分辨雷达目标检测问题提供了一条崭新的思路。同时针对现... 详细信息

本文将高分辨雷达目标检测问题等效为真假目标识别问题,并针对现有的高分辨雷达目标检测算法的缺陷,借鉴处理异常值问题的思想,首次将1类SVM引入高分辨雷达目标检测之中,为解决高分辨雷达目标检测问题提供了一条崭新的思路。同时针对现有的1类SVM对数据域描述的不足,结合高分辨雷达目标数据分布的特点,提出了一种聚类式的1类SVM模型,通过对训练的正类样本的聚类分组,用多个小的超球来代替原来的1个大的超球,从而更准确的实现了对数据域的描述。最后针对存在多类真目标的情况,提出了对每一类真目标分别进行处理的方法,以满足后续真目标类型识别的需要。雷达实测数据实验结果表明本文算法是有效的。

关键词：高分辨雷达目标检测真假目标识别 1类SVM 数据域描述

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据域描述的模糊支持向量回归

引用

信息与控制 2005年第1期34卷 1-6页

作者：张英苏宏业褚健浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

针对支持向量机中由于噪声和孤立点带来的过拟合问题,提出了一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定其模糊隶属度.将提出的隶属度模型用于模糊支持向量回归中,二维数据集仿真... 详细信息

针对支持向量机中由于噪声和孤立点带来的过拟合问题,提出了一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定其模糊隶属度.将提出的隶属度模型用于模糊支持向量回归中,二维数据集仿真以及工业PTA氧化过程中4-CBA浓度预测的实例表明,提出的模型可以有效减小回归误差,提高支持向量机抗噪声的能力.

关键词：支持向量机数据域描述模糊隶属度建模

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊支持向量机的赖氨酸发酵软测量

基于模糊支持向量机的赖氨酸发酵软测量

引用

第二十七届中国控制会议

作者：孙玉坤王博丁慎平江苏大学电气信息工程学院

生物发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程。某些发酵过程关键生物参数（如菌体浓度、基质浓度、产物浓度）难以实时在线检测,大大限制了先进控制技术在生化过程中的应用。以红霉素发酵过程为研究对象,建立基于最小二乘支持向量机... 详细信息

生物发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程。某些发酵过程关键生物参数（如菌体浓度、基质浓度、产物浓度）难以实时在线检测,大大限制了先进控制技术在生化过程中的应用。以红霉素发酵过程为研究对象,建立基于最小二乘支持向量机的软测量模型。针对支持向量机中由于噪声和异常点带来的过拟合问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机,提出了一种基于支持向量数据域描述的模糊最小二乘支持向量机模型。仿真实例说明能够对赖氨酸发酵过程中不可在线测量的关键变量进行软测量,达到了较高的测量精度。

关键词：支持向量机数据域描述模糊隶属度赖氨酸软测量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

回归型模糊最小二乘支持向量机

引用

西安电子科技大学学报 2007年第5期34卷 773-778页

作者：吴青刘三阳杜喆西安电子科技大学理学院陕西西安710071

为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据... 详细信息

为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据特征空间中样本与超球球心的距离确定它们的隶属度,减少了奇异点(噪声)的影响;把所要求解的约束凸二次优化问题转化为正定线性方程组,并采用快速Cholesky分解的方法求解该方程组.实验结果表明该方法在不牺牲训练速度的前提下,比支持向量机和最小二乘支持向量机具有更高的预测精度.

关键词：最小二乘支持向量机模糊隶属度数据域描述

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：