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为了更准确地解析青鳉鱼在突发污染环境中的行为变化趋势,提出了一种基于One-Class SVM模型的青鳉鱼异常行为识别方法。以青鳉鱼的生理及行为特征作为观测指标,将采集到的暴露在不同类型和浓度特征污染物下的青鳉鱼行为强度信号作为经验数据,利用直方图统计和主成分分析(PCA)对行为强度数据进行降维,实现行为特征提取,基于One-Class SVM构建模型,并以五水合硫酸铜和三氯酚作为特征污染物进行暴露实验对算法进行验证。结果表明,One-Class SVM模型可以准确地识别正常行为和污染物暴露时发生的异常行为;对于有机污染物最快可在10 min内完成预警,重金属污染物可在1 h内完成预警,并且污染物浓度越高,模型的识别效果越好。识别方法可对水源突发性水质污染进行更有效的监测和预警,也可为水污染应急决策提供技术支撑。 相似文献
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赵青 《商业经济(哈尔滨)》2011,(22):24-27
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
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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
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刘国光 《黄石理工学院学报》2005,21(1):17-20
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
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胡莲 《河南金融管理干部学院学报》2014,(11):19-22
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
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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
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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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