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鲁棒的光滑支持向量机
鲁棒的光滑支持向量机
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鲁棒的光滑支持向量机
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鲁棒平滑一类支持向量机
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鲁棒平滑一类支持向量机
模糊聚类光滑支持向量机
浏览：32
为了提高光滑支持向量机的分类速度和精度,构造一种模糊聚类光滑支持向量机(FCSSVM).运用模糊聚类将训练数据分解为若干子簇,通过引入 熵函数近似松弛向量的加函数,并利用最优解处权重向量的表达式导出精确光滑模型;定义测试样本的 最近邻子空间,以选择性集成策略组合若干近邻子空间中的分类决策函数.数值实验表明,FCSSVM的 分类精度高,迭代次数少,鲁棒性好,分类时间短.
基于鲁棒支持向量机的光谱解译 (2007年)
浏览：163
在传统基于线性光谱混合模型的光谱解译方法中，模型自身的不足以及在光谱解译过程中无关类别的参与都影响着解译效果。为此，提出一种基于支持向量机并结合空间信息的光谱解译方法。首先创建一种具有鲁棒特性的线性最小平方支持向量机(LLSSVM)，并将其应用于初次光谱解译；然后利用空间信息进行智能性纯像素判定、解译结果校正，并对混合像素进行相关类别选择；最后再次应用LLSSVM在相关类别内进行二次解译。仿真试验
求解广义支持向量机的光滑型算法
浏览：58
<p>提出一种求解支持向量机(SVMs) 的光滑型算法. 该算法基于其对偶优化模型的KKT系统, 提出一类新的光滑函数族, 将其KKT系统重构为一个光滑方程组, 并采用光滑型算法进行求解. 在适当的条件下, 该算法是全局收敛和局部超线性收敛的. 多个算例表明该算法非常有效, 具有广阔的应用前景.</p>
截断误差的光滑型支持向量顺序回归1
浏览：158
【摘要】支持向量顺序回归算法已成功应用于解决顺序回归问题，但其易受训练样本中野点的干扰。为此，提出一种截断误差的光滑型支持向量顺序回归(TLS-SVOR)算法。
鲁棒双子支持向量回归 (2014年)
浏览：88
针对传统支持向量回归机缺乏鲁棒性而鲁棒支持向量回归机稀疏性不理想，提出了新的支持向量回归方法（鲁棒双子支持向量回归）。为了求解的方便，该方法的损失函数由两个可微的凸函数构成，并且采用CCCP技术对其进行...
支持向量机理论与算法研究综述
浏览：46
统计学习理论(statistical learning theory，SLT)是一种小样本...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。
论文研究-基于遗传算法和最小二乘支持向量机可靠性分配.pdf
浏览：58
为了提高求解速度和鲁棒性，用最小二乘法对支持向量机进行算法优化,并用遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数优化;为了提高分配精度，用三角模糊数进行模糊处理;最后针对某系统的可靠性，采用遗传算法优化和模糊...
论文研究-基于支持向量机的NSCT域自适应图像水印算法.pdf
浏览：130
为进一步提升基于支持向量机水印算法的鲁棒性，提出基于支持向量机的NSCT域自适应图像水印算法。其主要思想是根据图像自身特征生成自适应水印序列，利用模糊核聚类、支持向量机对NSCT低频系数进行分类，选取适合嵌入...
光滑CHKS孪生支持向量回归机
浏览：154
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截断误差的光滑型支持向量顺序回归
浏览：152
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基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机
浏览：4
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支持向量回归机多项式光滑函数的逼近精度 (2013年)
浏览：114
为了解决支持向量回归机多项式光滑函数的逼近精度问题,根据该类光滑函数的复杂性,提出五步求的基本思路:首先把多项式光滑函数的逼近精度问题表示为一个求逼近函数的最大值问题,接着证明这个逼近函数是一个对称函数,然后分别求出逼近函数在[0,ε]和(ε,+∞)上的最大值,最后对这2个最大值进行比较,得出光滑函数的逼近精度。通过实例计算,结果证明了该方法的有效性和正确性,解决了无穷多个多项式光滑函数的逼近精度
ε-不敏感的光滑支持向量回归机的收敛性 (2010年)
浏览：72
ε-不敏感的光滑支持向量回归机采用快速的迭代方法进行求解，使回归性能及效率得到了提高，但并没有考虑该回归机的收敛性。针对该问题，采用集合论等方法，通过相关的理论推导，证明该光滑支持向量回归机对任意给定的惩罚参数都是全局收敛的，并给出它的收敛上界，为该光滑支持向量机提供了基本的理论支持。
鲁棒的加权孪生支持向量机
浏览：153
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SVM 支持向量机 使用支持向量机实现人脸的分类识别
浏览：96
并且使用实例证明SVM的分割线只由支持向量唯一缺点, 与线性回归/逻辑回归不一样, SVM对异常数据具有较强的**鲁棒性**. 第二个部分展示了如何使用支持向量机实现人脸的分类识别. 对输入的人脸图像, 使用 **PCA...
支持向量机回归算法与应用研究 Algorithm and Application Research of Support Vector Machine Reg
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以往大部分研究主要集中在支持向量机分类理论和应用上，近年来关于支持向量机回归(SVMR)的研究也显示出其优异的性能。作为一个新的理论和方法，支持向量机回归在训练算法和实际应用等方面有诸多值得深入探讨的课题...
基于鲁棒学习的最小二乘支持向量机及其应用
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基于鲁棒学习的最小二乘支持向量机及其应用，有好的研究价值
论文研究-新的稀疏支持向量回归机算法及实验研究.pdf
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支持向量回归机是一种解决回归问题的重要方法，其预测...在人工数据集和真实世界数据集上研究DSKR算法的性能，实验结果表明，DSKR算法可以通过调控支持向量的数目，提高支持向量回归机的稀疏性，且具有较好的鲁棒性。
隐空间光滑支持向量机matlab代码
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5星 · 资源好评率100%
导出隐空间光滑支持向量机，以粒子群算法选取参数
基于样条函数的光滑支持向量机模型 (2012年)
浏览：87
应用光滑函数改进支持向量机模型，得到无约束条件、可微的二次规划问题，从而可以采用快速的最优化算法求解光滑支持向量机模型。提出了一种广义三弯矩方法，用这个方法构造出新的五次样条光滑函数和七次样条光滑函数。证明了上述两个样条光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数；基于上述两个样条函数的光滑支持向量机模型的收敛精度也高于已有的各种光滑支持向量机模型。
多项式光滑的支持向量回归机 (2011年)
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光滑函数将不光滑的模型变为光滑模型,改善支持向量回归机的回归性能和效率,从而降低计算的复杂性. 寻找性能更好的光滑函数是研究光滑向量回归机的一个关键问题.本文用级数展开的方法得出了ε
基于光滑化方法的支持向量回归算法 (2006年)
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支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，由于其出色的泛化能力，在文本分类、手写识别、数据挖掘、生物信息学等领域中获得了较好的应用。提出了一种光滑支持向量回归算法，实验结果表明，它相对于其它回归训练方法有较快的收敛速度和较高的拟合精度。
多分类光滑支持向量机的人脸识别方法.pdf
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支持向量机训练算法的研究与优化
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很不错的资料 关于支持向量机算法方面的论文 很有参考的价值
(8条消息) 基于51单片机的超声波避障小车设计（含Proteus仿真）_鲁棒最小二乘支持向量机-.htm
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大数据-算法-支持向量机鲁棒性模型与算法研究.pdf
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鲁棒最小二乘支持向量机及其在软测量中的应用 (2012年)
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针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后...
论文研究-融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别.pdf
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为此，提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包（BoF-SURF）支持向量机（SVM）的手势识别方法。特征包模型中用快速鲁棒性特征（SURF）算法替换尺度不变特征变换（SIFT）算法提取特征，提高了实时性，并引入Hu矩...
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