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Appli ca ti on of Posteriori Probability SVM in Enterprise Credit Assessment Model [PDF]
, 2008 摘要:在支持向量机 ( Support Vect orMachine)的分类问题中,训练样本的分类信息总是确定的,由此得到的分类指示函数也总是对新样本给出确定的分类信息,但是这种情况对一些不确定性问题并不恰当。利用贝叶斯规则,将样本的后验概率与传统支持向量机结合,得到了基于后验概率的支持向量机。在具体的算法上,引入了一个经验性的方法得到样本的后验概 率。以某评级机构提供的企业信用评估数据库为研究对象。 ABSTRACT: The classified information of the ...
夏鹏, 李翀
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Research on Feature Extraction for Face Color and Shape Classification for TCM Observation [PDF]
, 2017 在国务院发布的“中医药发展战略规划纲要（2016—2030年）”的指导下，近年来，我国中医信息处理技术研究开始有了新的发展，中医四诊的客观化与智能化研究也引起了广泛的关注。面诊作为中医临床必察之项，即通过目视观察患者面部状态判断内部脏腑器官的病变情况，主要依赖于医生的主观定性诊断。本文将计算机视觉技术与传统面诊理论结合起来，使用信息技术辅助手段从定量角度对面诊进行客观化研究。 本文所研究的内容围绕面诊领域中人脸颜色和形状特征提取两方面展开，主要工作有以下两项： （1 ...
上官文娟
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Gaoya dianqi, 2015 为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首先对高压断路器分合闸线圈电流进行分析,提取电流和时间特征量形成特征向量,然后用遗传算法对最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LS-SVM）参数进行优化,最后,将特征向量输入到优化后的最小二乘支持向量机中进行故障识别、分类。试验表明,该方法可以准确地识别断路器的多种故障类型,为断路器故障定位和状态检修提供了依据 ...
张卫正, 李永丽, 姚创
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The Application of Multi-category Support Vector Machine in Credit Rating and Study of Kernel Parameter Selection [PDF]
, 2009 支持向量机（SupportVectorMachine）是数据挖掘的新方法，也是一种小样本统计工具，它在解决小样本、非线性及高维的模式识别问题上具有其他机器学习方法难以企及的优势。在支持向量机二类分类方法的基础上，本文深入研究了多类分类的算法及其应用。 巴塞尔新资本协议希望并鼓励银行业发展内部信用评级系统，如何寻找到一种客观、可行的评级方法，如何构建内部评级系统，对国内银行从业者提出了新的要求和挑战。信用评级从科学的角度对信用度进行定性和定量分析，其本质是一个非线性的分类问题，用支持向量机可以很好地解决。
张晶晶
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Earth Science-Journal of China University of Geosciences, 2023 Zhijun Xu +3 more
semanticscholar +1 more source
Gaoya dianqi高压断路器是电网中的关键设备，机械缺陷是其主要故障类型，尽早发现潜在缺陷并及时进行维修意义重大。文中基于计算机视觉技术，提出一种采用角点跟踪法从动态图像中提取运动轨迹、支持向量机进行缺陷识别的高压断路器机械缺陷检测方法。首先，利用高速摄像机获取断路器操动机构的动作过程视频，通过角点跟踪算法获取拐臂角位移曲线；接着，通过主成分分析将高维特征向量降低为新空间中的低维特征向量；最后，利用支持向量机进行缺陷分类。实验测试结果表明，28组训练集、8组测试集的准确率分别为92.86%、87.5 ...
牛博 +7 more
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Gaoya dianqi, 2020 为了实现对电气设备放电声音的精准检测,文中筛选比较了多种经典的机器学习算法和新兴的卷积神经网络算法,以期得到识别效果最优的选择。首先对音频进行预处理,再通过将放电声与环境噪声和变电站正常工况背景声混合来模拟变电站真实工作环境,并使用梅尔频率倒谱系数提取特征,最后采用支持向量机等机器学习算法与卷积神经网络算法进行识别,选取识别效果最佳的算法并考察不同采样频率、采样时长等因素对识别效果的影响。实验结果表明,使用梅尔频率倒谱系数提取特征可以良好区分放电与环境噪声,支持向量机在一系列算法中识别放电声音能力最强 ...
孙汉文, 李喆, 盛戈皞, 江秀臣
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Research on Reservoir Prediction Automatic Optimization Model Based on Seismic Data [PDF]
, 2017 地震数据中蕴含着丰富的有关地下的地质构造、底层岩性和流体物性等信息，是储层预测的数据基础。但随着我国油气勘探开发的水平越来越高和勘探领域的不断延伸，地震属性数量和种类膨胀式增长，储层预测难度增大。数据挖掘是一种有效进行储层预测手段。本文基于数据挖掘中的特征降维方法和聚类分析构造了储层预测模型。 基于数据挖掘的储层预测模型在实际使用中经常需要人工设置参数。如果使用者不了解数据挖掘技术，设置参数是一个困难的事。储层预测模型参数选择的好坏对其预测结果有很大影响。储层预测模型一般会有多个参数 ...
鲍彬彬
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The Study and Application of Smooth Support Vector Machine Clustering Based on Minimum Spanning Trees [PDF]
, 2007 支持向量机(SupportVectorMachines，SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法，近年来在其理论研究和算法实现方面取得了突破性进展。SVM聚类方法是一种新的聚类算法,它利用核函数，通过映射把输入空间的样本点映射到高维特征空间中进行处理。其方法在性能上比经典算法有较大的改进，但传统SVM算法随着数据集的增加其时间复杂度呈指数级增加，如何减少该算法的时间复杂度从而应用于实际数据挖掘问题，正是现在研究的热点。本文针对支持向量机的聚类方法进行了研究 ...
耿代
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Gaoya dianqi, 2018 为了快速、准确地对柔性多端直流输电系统（VSC-MTDC）中电压源换流器（VSC）的故障进行诊断,提出了一种基于小波奇异熵（WSE）理论和相关向量机（RVM）的诊断方法。首先,在PSCAD/EMTDC中搭建了三端直流输电系统的仿真模型,并对电压源换流器的几种常见故障进行了仿真分析。其次,以VSC-MTDC直流侧电压作为故障信号源,利用小波奇异熵理论对仿真数据进行故障特征提取,将得到的故障特征向量作为相关向量机的输入样本。最后,利用相关向量机对换流器故障进行诊断,结果表明 ...
王翠翠 +3 more
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