支持向量机（SVM）的研究进展

支持向量机（SVM）的研究进展
万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
支持向量机(SVM)的研究进展
作者：李晓宇，张新峰，沈兰荪，LI Xiao-yu，ZHANG Xin-feng， SHEN Lan-sun
作者单位：北京工业大学,信号与信息处理研究室,北京,100022
刊名：
测控技术
英文刊名：MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
年，卷(期)：2006，25(5)
被引用次数：13次
参考文献(30条)
1.Vapnik V Statistical learning theory 1998
2.瓦普尼克.张学工统计学习理论的本质 2000
3.Domeniconi C.Gunopulos D Incremental support vector machine construction 2001
4.Osuna E Training support vector machines:An application to face detection 1997
5.Platt J C Sequential minimal optimization:A fast algorithm for training support vector
machines.Advance in kernel methods-support vector learning 1999
6.Xu P.Chan A K Support vector machines for multi-class signal classification with unbalanced samples 2003
7.Jeronimo Arenas-Gsrcia.Femando Perez-Cruz Muli-class support vector machines:A new approach 2003
8.Schōlkopf B.Smoda A J Learning with kernels 2002
9.Chew H G.Bogner R E.Lim C C Duali-support vector machine with wirer rate and training size biasing 2001
10.Sehōlkopf B.Plat J C.Shawe-Taylor J Estimating the support of a high-dimensional distribution 2001(07)
11.Lin ChunFu.Wang ShengDe Fuzzy support vector
machines 2002(02)
12.张金泽.单甘霖模糊超球支持向量机[期刊论文]-军械工程学院学报 2005(03)
13.Joachims T Transductive inference for text classification using support vector machine 1999
14.陈毅松.汪国平.董士海基于支持向量机的渐进直推式分类学习算法[期刊论文]-软件学报 2003(03)
15.范昕炜支持向量机算法的研究及其应用[学位论文] 2003
16.马永军.李孝忠.王希雷基于模糊支持向量机和核方法的目标检测方法研究[期刊论文]-天津科技大学学报2005(03)
17.吴涛核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用[学位论文] 2003
18.AYAT N E.CHERIET M.REMAKI L KMOD-a new support vector machine kernel with moderate decreasing for pattern recognition,application to digit image recognition 2001
19.AMARI S-I.WU S An information-geometrical method for improving the performance of support vector machine classifier 1999
20.Chapelle O.Vapnik V.Bacsquest O Choosing multiple parameters for support vector machine 2002(01)
21.Baesens B.Viaene S.Gestel T V An empirical assessment for kernel type performance for least squares support vector machine classifiers 2000
22.Soares C.Brazdil P.Kuba P A meta-learning method to select kernel width in support vector regression 2004
23.陆阳.王海燕.田娜组合核函数支持向量机在水中目标识别中的应用[期刊论文]-声学技术 2005(03)
24.孙丽华中文文本自动分类的研究 2002
25.Guo Guodong.Li Stan Z.Chan Kapluk Face recognition by support vector machines 2000
26.吴艳冬复杂背景的人脸检测与定位[学位论文] 2002
27.Shen Lansun.Wei Baoguo.Cai Yiheng Image analysis for tongue characterization 2003(03)
28.沈兰荪中医舌象分析技术的研究[期刊论文]-世界科学技术-中医药现代化 2003(01)
29.沈兰荪.王爱民.卫保国图像分析技术在舌诊客观化中的应用[期刊论文]-电子学报 2001(12A)
30.王爱民用于舌诊客观化的图像分析技术的研究[学位论文] 2001
相似文献(2条)
1.学位论文张浩然支持向量机算法及应用研究2003
该文在分析了支持向量机的基本理论和基本性质的基础上,针对目前在支持向量机算法研究中国归支持向量机实现算法较薄弱这个问题,提出了回归支持向量机在线和离线学习算法,最后用支持向量机来系统建模.该文的主要工作如下:1.为了加快支持向量机的学习速度,设计了标准支持向量机的改进序列优化(SMO)算法,并计论了算法中的设计参数选择问题.2.为了简化支持向量机的学习算法,该文对标准支持向量机作改动,提出了一种回归Lagrange支持向量机,它具有比标准支持向量机更简洁的对偶表达方式,随后设计了一个多变量更新算法来求解对偶问题中的非负二次型规划问题.3.为了提高支持向量机的鲁棒性,该文给出了一种具有鲁棒损失函数的变异支持向量机,并推导出其对偶优化问题的表达形式,在此基础上设计了局部梯度算法,并分析了算法的收敛性条件,给出了学习步长的选择依据,最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机比标准支持向量机具有更好的学习性能.4.为了解决在线学习问题,该文设计了支持向量机的在线学习算法,5.探讨了基于支持向量机的系统建模问题.
2.学位论文田鹏智能优化算法在发酵过程建模中的应用研究2009
发酵过程是一种复杂的生物、物理、化学变化过程。

随着社会的发展，发酵工业越来越引起人们的重视，发酵工业生产规模也不断扩大。

提高产品质量，降低能耗，降低生产成本，对现今大规模发展的发酵工业具有重大的意义。

对发酵工业而言，发酵过程的建模和优化
是势在必行的。

发酵过程的建模是发酵工程的一个基本问题，它是为发酵过程的控制和优化服务的，准确的模型有利于得到更好的控制策略和优化方法。

近年来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、遗传算法及群体智能算法等，通过模拟或揭示某些自然现象或过程而得到发展，其思想和内容涉及数学、生物进化、人工智能、神经科学和量子统计学等方面，为解决复杂工程问题提供了新的思路和手段。

本文针对微生物发酵过程的建模问题，以谷氨酸发酵过程为研究对象，采用支持向量机回归算法建立软测量模型，对发酵过程中的三个重要变量进行预测。

标准的支持向量机学习算法问题可以归结为一个受约束的二次型规划问题。

本文针对支持向量机大规模训练中算法收敛速度慢、复杂程度高等问题，提出利用求解带约束问题的粒子群算法(LPSO)求解其中的二次规划问题，针对LPSO算法中的早熟收敛问题，提出了一种基于聚类分析的粒子群算法(CLPSO)算法。

CLPSO算法保证了微粒种群的多样性，使微粒能够有效地进行全局搜索。

实验和仿真结果表明，利用CLPSO训练的支持向量机软测量模型能够较准确的输出估计值。

引证文献(13条)
1.朱海洲.贾银山基于支持向量机的遥感图像分类研究[期刊论文]-科学技术与工程 2010(15)
2.沈丽民.李军显基于支持向量机的雷达高分辨距离像识别[期刊论文]-弹箭与制导学报 2009(2)
3.马宁.潘晨.曹宁基于SVM分类与回归的图像去噪方法[期刊论文]-兰州理工大学学报 2009(1)
4.路远.吴清江基于模糊支持向量机的步态身份识别研究[期刊论文]-福建电脑 2009(1)
5.李军显.沈丽民.杨硕一种基于SVM的雷达目标识别算法[期刊论文]-通信技术 2009(1)
6.甘新玲.鲁明羽.唐焕玲.李永面向循证医学网络文献的SVM分类方法[期刊论文]-广西师范大学学报(自然科学版) 2008(3)
7.丁海勇.卞正富基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类[期刊论文]-计算机工程与设计 2008(8)
8.孙林.付静基于二叉树的支持向量机旋转机械故障诊断方法[期刊论文]-机械 2008(3)
9.丁海勇.卞正富支持向量机理论及其在遥感图像处理中的应用[期刊论文]-计算机工程与设计 2008(5)
10.袁胜发.褚福磊支持向量机及其在机械故障诊断中的应用[期刊论文]-振动与冲击 2007(11)
11.罗瑜.易文德.何大可.林宇大规模训练集的快速缩减[期刊论文]-西南交通大学学报 2007(4)
12.司光宇.张兴旺.万庆英.李佳佳SVM算法在油质量浓度检测和光谱水质分析中的应用[期刊论文]-大庆石油学院学报 2006(5)
13.徐国锋能源供需结构复杂性建模方法研究及应用[学位论文]硕士 2006
本文链接：/Periodical_ckjs200605003.aspx 授权使用：北方工业大学(bfgyds)，授权号：6019bfbe-0354-485e-8e95-9e40016c8fbc
下载时间：2010年12月2日。