序贯最小优化相关论文
统计学习理论是一种专门研究有限样本情况下机器学习规律的理论,它不仅考虑了对推广能力的要求,而且追求在现有有限信息的条件下得......
大量数据下支持向量机(SVM)的训练算法是SVM研究的一个重要方向和广大研究者关注的焦点。该文回顾了近几年来这一领域的研究情况。......
介绍了一种对样本集取样的方法,并在此基础上对序贯最小优化(sequential minimal optimization,SMO)算法进行了改进,提出了取样序......
采用Zoutendijk最大下降方向法,对基于函数逼近的工作集选择方式进行了分析,并进行严格的数学推导.研究指出了目前二次逼近工作集......
煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于......
本文首先概要介绍了支持向量机的理论背景,然后结合目前一些主要的SVM训练方法以及它们之间的联系,比较了各种算法的优缺点.重点阐......
人眼检测是计算机人脸识别的重要部分。复杂环境下人眼定位容易受到光照以及人不同姿态的影响。为了解决复杂环境下的人眼定位问题......
为了将单类支持矢量机应用于机械系统的在线故障检测，提出一种双阈值单类支持矢量机在线检测算法。该算法引入序贯最小优化算法以提......
针对标准序贯最小优化（sequential minimal optimization,SMO）算法采用可行方向工作集选择策略所带来的缓存命中率低下问题,给出了SM......
提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提......
高的计算复杂度限制了双边加权模糊支持向量机在实际分类问题中的应用。为了降低计算复杂度,提出了应用序贯最小优化算法(SMO)解该......
为了克服传统支持向量机训练速度慢、计算资源需求大等缺点，本文应用最小二乘支持向量机算法来解决分类问题。同时，本文指出了决策导......
提出一种最小二乘支持向量机的序贯最小分类分解算法。针对最小二乘支持向量机,通过对核函数的相关变换,将二阶的误差信息归结到优......
为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障，实现基于不完整信息的状态决策，建立了基于v-支持向量分类器的单类支......
在基于小波边缘检测和SMO算法的基础上进行车型图像识别，首先将待识别目标进行二维小波分解，获取不同尺度下的小波系数，然后对其进行......
为了解决Keerthi改进的序贯最小优化（SMO）算法在处理非平衡数据集时，整体分类性能较低、稳定性差等问题，对两个类别施加不同的惩罚系数......
针对序贯最小优化（SMO）训练算法具有计算速度快、无内负荷的特点,将其移植到模糊一类支持向量机（1-FSVM）中。1-FSVM算法融入层次型偏二......
支持向量机(Support Vector Machines, SVMs)是基于统计学习理论以及结构风险最小化原则的新一代通用机器学习方法。它在解决小样......
飞行器包括航天飞机、运载火箭、航空固定翼飞行器和低空旋翼直升机等等。飞行器健康管理技术对于监测飞行器关键部件工作状态、评......
手势识别技术作为最有前景的一种自然人机交互模式已经成功应用于一些领域。可靠的手势识别技术多依赖特定的硬件实现,而这种自然......
