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1.
为了实现供应链金融信用风险的科学定量管理,建立了一种AdaBoost集成的支持向量机(SVM)算法。该方法首先采用SVM方法对信用风险数据进行分类学习,建立基学习器;接着通过AdaBoost集成算法对基学习器迭代训练,生成最终的供应链金融信用风险评估模型。实证结果表明,AdaBoost集成SVM分类器较模糊积分SVM集成等方法具有更高的分类准确率,因此该模型具有很好的应用前景。  相似文献   
2.
基于SVM下的创新识别模式为视角,立足于河南企业科技创新能力评价的实际需求,构建河南科技创新能力评价模型。SVM在解决小样本、非线形及高维模式识别问题具有独特优势,主要从知识创造能力、知识获取能力、企业创新能力、创新环境、创新绩效等识别指标,建立科学的评价指标体系,对河南企业的科技创新能力进行客观而准确的测度和评价。实证研究表明:支持向量机在河南科技创新能力识别中的效果良好,表现出SVM对有限样本的良好泛化能力,足见SVM方法的科学性、合理性和前瞻性。  相似文献   
3.
日本金融服务贸易自由化及其影响的实证分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
从日本经济的发展历程来看,金融服务贸易自由化对其化工产业及其电子信息行业的发展都起到了至关重要的作用。本文依据1985~2008年的日本相关数据,制度性量化指标量化金融服务贸易自由化程度以及估计金融服务贸易自由化程度对人力资本吸收程度、技术吸收程度以及日本经济增长的影响,结论发现金融服务贸易自由化程度越高,人力资本吸收速度越快,技术吸收速度增加对经济增长产生正效应。  相似文献   
4.
建筑业出现的严重信用危机成为亟待解决的问题。在建立了初始建筑企业评价指标体系,对各评价指标进行相关性分析的基础上,建立最终的评价指标体系。采用基于统计学理论和结构风险最小化准则的支持向量机(SVM)方法进行信用评价,选用径向基核函数,使用10-折交叉检验,grid搜索确定最优参数。在此基础上建立建筑企业信用评价模型,并对其预测准确性进行分析。  相似文献   
5.
针对传统神经网络存在网络结构难于确定、过学习以及局部极小等问题,研究了基于支持向量机(SVM)的模式识别问题。通过对棋盘这种典型非线性二值问题的分类研究,分析了支持向量机的分类与泛化能力。支持向量机在分类和泛化能力方面远远优于传统神经网络。最后将支持向量机用于对两类飞机目标的分类识别,通过多组蒙特卡罗试验,获得了较好的识别结果。支持向量机在目标识别中有巨大潜力和广阔前景。  相似文献   
6.
该文提出了一种将支持向量机(SVM)与神经网络相结合的方法,得到一种新型的级联型组合分类器.此组合分类器先利用神经网络或SVM对人脸图像进行预分类,得到不同性别的两类人脸图像;然后分别针对其中某一类人脸图像进行K-I。变换以提取有效特征,再使用SVM进行细分,得到最终的识别结果.应用该组合分类器方法在本文整合得到的人脸样本库上进行测试,结果显示该方法不但可以有效地提高识别速度,而且还可以在一定程度上提高识别率,因此方法是有成效和有价值的.  相似文献   
7.
在分析网络故障诊断的工作原理的基础上,提出基于多类支持向量机处理网络故障的方法,这种方法只需要小样本训练故障分类器便可进行多故障的识别和诊断。实验表明:利用本方法实现的系统在进行网络故障诊断时可取得较好的效果。  相似文献   
8.
近年溢油事故频发,海洋污染日益严重。利用合成孔径雷达(SAR)卫星可以有效跟踪由海上溢油事故导致的油膜扩展情况。利用最大冗余最小相关-支持向量机(mRMR_SVM)算法进行SAR图像溢油识别,为溢油事故决策支持提供重要前提。首先采用mRMR提取最优特征向量集,对输入值进行降维; 然后采用SVM算法解决油膜图像分类问题,同时选择径向基函数(RBF)为核函数;使用训练集训练该模型,调整模型参数;以测试集特征向量作为输入,利用训练好的模型进行溢油识别。实验结果表明,mRMR_SVM模型对SAR图像的油膜和类油膜识别有效,准确率为96.875%.  相似文献   
9.
我国证券市场经过数十年的发展,在不断的探索中渐渐成熟,但与发达国家的股票市场相比,还有不完善的地方。如我国证券市场的市值,并没有较好地与经济增长同比增长及契合实体经济的发展。通过研究2002-2017年的历史数据,使用支持向量机(SVM)预测证券市场的价格变化,通过误差统计分析,得出我国市场(上证交易所)与美国证券市场(纳斯达克综合指数)相比,更具不稳定性的结论。因此,可以利用套利价值(VaP)作为一种直观度量市场成熟度的参考指标。  相似文献   
10.
为了解决通信辐射源个体中标签获取难问题,引入半监督机器学习理论,提出了一种基于预测置信度进行迭代的半监督学习算法(Improved Transductive Support Vector Machine Iterative Algorithm Based on the Confidence of Prediction,CP-TSVM)。该方法在TSVM算法的基础上,充分利用无标签样本,根据预测结果置信度进行迭代,能够大幅度减少分类器的运算量。计算机仿真表明,在有标签样本数目占总样本2%的情况下,CP-TSVM较TSVM算法在保证识别准确率的同时,模型训练时间缩短近60 s。  相似文献   
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