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基于SVM的价值导向分类模型研究
1
作者 曹红宝 《现代信息科技》 2026年第1期132-137,共6页
以传统机器学习分类模型较缺乏经济学理论支撑为起点,提出了一种基于支持向量机(SVM)的价值导向分类模型(Value-Driven Classification,VDC)。通过深度结合马克思主义价值理论,该模型创新性地将数据样本类比为商品和劳动力,构建了特征... 以传统机器学习分类模型较缺乏经济学理论支撑为起点,提出了一种基于支持向量机(SVM)的价值导向分类模型(Value-Driven Classification,VDC)。通过深度结合马克思主义价值理论,该模型创新性地将数据样本类比为商品和劳动力,构建了特征价值量化体系和剩余价值波动计算模型,并利用核函数处理复杂特征。实验结果表明,该模型在保持与传统模型分类性能相当的同时,增强了理论解释性。这一成果不仅拓展了机器学习模型的理论基础,也为经济学量化研究提供了新方法,在经济学实证分析和市场预测等领域具有应用潜力。 展开更多
关键词 分类模型 价值 价值分类导向模型 PYTHON语言 支持向量机模型 核函数
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基于GOOSE-SVM的网络安全智能预警方法研究 被引量：1
2
作者 何岩 王聪 李岳峰 《微型电脑应用》 2025年第4期17-20,24,共5页
针对传统网络安全智能预警方法预警精度不高的问题,提出一种基于鹅优化算法-支持向量机(GOOSE-SVM)的网络安全智能预警方法。该方法采用GOOSE优化算法对SVM的惩罚系数和核函数参数进行优化,提升SVM的预测性能。将提出的方法应用于CICIDS... 针对传统网络安全智能预警方法预警精度不高的问题,提出一种基于鹅优化算法-支持向量机(GOOSE-SVM)的网络安全智能预警方法。该方法采用GOOSE优化算法对SVM的惩罚系数和核函数参数进行优化,提升SVM的预测性能。将提出的方法应用于CICIDS2017数据集的4种类型网络攻击数据,同时与SVM预警方法以及遗传算法-支持向量机(GA-SVM)预警方法进行比较。结果表明,同样的预警模型在不同类型的网络攻击检测中具有一定的差异,同时所提出的GOOSE-SVM网络安全智能预警模型具有更佳的预警性能,这对有效提升网络安全智能预警准确率、确保网络安全具有一定的实际指导价值。 展开更多
关键词 网络安全 智能预警 鹅优化算法—支持向量机 核函数 惩罚系数
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基于高斯分布和SVM模型的FY-2G卫星数据冰雹识别算法研究
3
作者 彭宇翔 刘涛 +5 位作者 杨静 周永水 李皓 唐辟如 李怀志 文继芬 《气象与环境科学》 2025年第6期81-89,共9页
基于高斯分布和支持向量机(SVM)模型,利用FY-2G卫星的7项反演产品,开展冰雹识别指标和算法研究。以贵州省2020—2022年30个冰雹日368组未降雹点与降雹点FY-2G卫星反演产品数据作为数据集,利用高斯分布获取定量化的冰雹识别指标,分别建立... 基于高斯分布和支持向量机(SVM)模型,利用FY-2G卫星的7项反演产品,开展冰雹识别指标和算法研究。以贵州省2020—2022年30个冰雹日368组未降雹点与降雹点FY-2G卫星反演产品数据作为数据集,利用高斯分布获取定量化的冰雹识别指标,分别建立L-SVM、RBF-SVM、S-SVM模型,开展冰雹识别研究。研究结果表明,基于高斯分布可建立云顶高度、云顶温度、过冷层厚度、光学厚度、液水路径、黑体亮温6项反演产品的定量化冰雹识别指标。基于三种核函数的SVM模型均能对降雹点和未降雹点进行有效识别冰雹,且准确率均超过了70%。其中,RBF-SVM模型对总样本和未降雹点样本识别准确率最高,分别是87.50%和91.85%;S-SVM模型对降雹点识别最准确(89.13%)。 展开更多
关键词 高斯分布 svm 冰雹识别 核函数 概率密度
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基于Kolmogorov数据挖掘技术和SVM模型的FY-2G卫星反演产品冰雹识别方法研究
4
作者 彭宇翔 唐辟如 +5 位作者 周永水 李皓 刘涛 张超 喻乙耽 郭茜 《干旱气象》 2025年第4期646-653,共8页
冰雹识别技术研究对提前防御和减轻冰雹灾害具有重要意义。本文基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型和Kolmogorov变量筛选过滤器,利用FY-2G卫星的7项反演产品开展冰雹识别方法研究。以贵州省2020—2022年30个冰雹日368组未... 冰雹识别技术研究对提前防御和减轻冰雹灾害具有重要意义。本文基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型和Kolmogorov变量筛选过滤器,利用FY-2G卫星的7项反演产品开展冰雹识别方法研究。以贵州省2020—2022年30个冰雹日368组未降雹点与降雹点FY-2G卫星反演产品数据作为数据集,分别基于Linear核函数、Radial Basis Function(RBF)核函数、Sigmoid核函数建立L-SVM模型、RBF-SVM模型、S-SVM模型开展冰雹识别,通过交叉检验提升模型冰雹识别结果的可靠性,并对识别准确率分布进行分析,利用Kolmogorov变量筛选过滤器优化模型输入参数。结果表明:3种核函数SVM模型均能对降雹点和未降雹点进行有效识别,且准确率均超过70%。其中,RBFSVM模型对总样本和未降雹点样本的识别准确率最高,分别为87.50%和91.85%;S-SVM模型对降雹点识别准确率最高(89.13%)。利用Kolmogorov变量筛选过滤器优化模型输入参数后,模型识别准确率有不同程度提升。对于未降雹点数据集,优化输入参数后RBF-SVM模型和S-SVM模型识别准确率均达92.93%;对于降雹点数据集,S-SVM模型识别效果最好;对于总数据集识别效果最好的是优化输入参数后的RBF-SVM模型。综合识别效果最好的是输入参数优化后的RBF-SVM模型,若识别降雹区域则主要关注S-SVM模型识别结果。 展开更多
关键词 svm Kolmogorov变量筛选过滤器 变量筛选 冰雹识别 核函数
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基于改进SVM的电力仪表通信故障智能检测方法
5
作者 谭秀辉 《通信电源技术》 2025年第12期4-6,共3页
电力仪表通信故障的及时检测对保障电力系统的稳定运行至关重要。提出一种基于改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的电力仪表通信故障智能检测方法。通过引入混合核函数和参数自适应调整机制,解决传统SVM在处理高维数据和非线... 电力仪表通信故障的及时检测对保障电力系统的稳定运行至关重要。提出一种基于改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的电力仪表通信故障智能检测方法。通过引入混合核函数和参数自适应调整机制,解决传统SVM在处理高维数据和非线性问题时的局限性。实验证明,所提方法的准确率达到98.5%,召回率为97.8%,F1值为98.1%,计算时间为120 s,显著优于对比方法。该研究为电力仪表通信故障检测提供一种高效、准确的解决方案,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 支持向量机(svm) 电力仪表 通信故障 智能检测 核函数优化
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基于遗传算法的SVM参数组合优化 被引量：47
6
作者 刘鲭洁 陈桂明 +1 位作者 刘小方 杨庆 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第4期94-96,100,共4页
核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子是影响SVM学习能力和泛化能力的关键因素。实际应用中选择上述SVM参数组合多依赖经验或人工尝试,通常很难选择到最优参数组合。提出一种基于遗传算法的SVM优化技术,针对优化对象设计二进制编码基... 核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子是影响SVM学习能力和泛化能力的关键因素。实际应用中选择上述SVM参数组合多依赖经验或人工尝试,通常很难选择到最优参数组合。提出一种基于遗传算法的SVM优化技术,针对优化对象设计二进制编码基因串和相应遗传算子,能够实现同时对上述三个参数组合的优化。在UCI标准数据库上的实验结果说明了提出方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 参数选择 编码 遗传算法
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基于Fisher准则和最大熵原理的SVM核参数选择方法 被引量：18
7
作者 周绍磊 廖剑 史贤俊 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期1991-1996,共6页
针对支持向量机(SVM)核参数选择困难的问题,提出一种基于Fisher准则和最大熵原理的SVM核参数优选方法.首先,从SVM分类器原理出发,提出SVM核参数优劣的衡量标准;然后,根据此标准利用Fisher准则来优选SVM核参数,并引入最大熵原理进一步调... 针对支持向量机(SVM)核参数选择困难的问题,提出一种基于Fisher准则和最大熵原理的SVM核参数优选方法.首先,从SVM分类器原理出发,提出SVM核参数优劣的衡量标准;然后,根据此标准利用Fisher准则来优选SVM核参数,并引入最大熵原理进一步调整算法的优选性能.整个模型采用粒子群优化算法(PSO)进行参数寻优.UCI标准数据集实验表明了所提方法具有良好的参数选择效果,优选出的核参数能够使SVM具有较高的泛化性能. 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 参数选择 FISHER准则 最大熵原理 粒子群优化算法
原文传递
基于SVM模型的单目红外图像深度估计 被引量：12
8
作者 席林 孙韶媛 +1 位作者 李琳娜 邹芳喻 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1311-1315,共5页
提出一种通过非线性学习模型来估计单目红外图像深度的算法。该算法首先通过逐步线性回归和独立成分分析(ICA)寻找对于红外图像深度相关性较强的特征,然后以具有核函数的非线性支持向量机(SVM)为模型基础,采用监督学习的方法对红外图像... 提出一种通过非线性学习模型来估计单目红外图像深度的算法。该算法首先通过逐步线性回归和独立成分分析(ICA)寻找对于红外图像深度相关性较强的特征,然后以具有核函数的非线性支持向量机(SVM)为模型基础,采用监督学习的方法对红外图像深度特征进行回归分析并训练,在训练过程中通过已知数据回归后的最小均方误差对模型参数进行修正,训练后的模型可对单目红外图像的深度分布进行估计。实验结果证明,利用该模型能较一致地估计单目红外图像的深度信息。 展开更多
关键词 红外图像 深度估计 svm 核函数 单目深度
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基于SVM和KNN的文本分类研究 被引量：16
9
作者 张华鑫 庞建刚 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2015年第5期73-77,共5页
本文在详细介绍文本自动分类流程的基础上,通过实验对SVM和KNN两种算法进行比较研究,实验结果表明:SVM算法使用多项式核函数的分类准确性高于使用径向基核函数的分类准确性,且多项式核函数的分类准确性随着参数q的增大而提高;SVM采用多... 本文在详细介绍文本自动分类流程的基础上,通过实验对SVM和KNN两种算法进行比较研究,实验结果表明:SVM算法使用多项式核函数的分类准确性高于使用径向基核函数的分类准确性,且多项式核函数的分类准确性随着参数q的增大而提高;SVM采用多项式核函数进行分类的准确性普遍高于采用KNN的分类准确性;采用多项式核函数的SVM和KNN两种算法对短文本的召回率高于对长文本的召回率。 展开更多
关键词 文本分类 KNN 支持向量机 核函数
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基于支持向量机(SVM)的民用飞机重着陆智能诊断研究 被引量：21
10
作者 聂磊 黄圣国 +1 位作者 舒平 王旭辉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期149-153,共5页
针对国内航空公司对于重着陆的判断方法存在的不足,提出采用支持向量机(SVM)建立重着陆的智能诊断模型;分析对重着陆产生影响的相关因素,在力学基础上揭示了重着陆的产生原理;利用快速存取记录器中记录的多个飞行参数的信息,采用B737机... 针对国内航空公司对于重着陆的判断方法存在的不足,提出采用支持向量机(SVM)建立重着陆的智能诊断模型;分析对重着陆产生影响的相关因素,在力学基础上揭示了重着陆的产生原理;利用快速存取记录器中记录的多个飞行参数的信息,采用B737机型的实际样本数据进行训练和验证。结果表明:该方法能有效判断出是否发生重着陆,其准确率高达92.86%,证明该重着陆智能诊断方法具有较强实际应用价值,为后续研究奠定了基础。 展开更多
关键词 重着陆 飞行品质监控 智能诊断模型 支持向量机(svm) 核函数
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基于小波包能量熵与SVM的模拟电路故障诊断 被引量：16
11
作者 肖玉飞 刘祖润 李目 《电子测量技术》 2011年第6期110-113,共4页
提出1种小波包能量熵与支持向量机结合的模拟电路故障诊断新方法。首先对待测电路的输出电压信号进行多层小波包分解,然后对分解信号进行单支重构,并对重构系数求取小波包能量熵,形成故障诊断的特征向量。将特征向量输入支持向量机,通... 提出1种小波包能量熵与支持向量机结合的模拟电路故障诊断新方法。首先对待测电路的输出电压信号进行多层小波包分解,然后对分解信号进行单支重构,并对重构系数求取小波包能量熵,形成故障诊断的特征向量。将特征向量输入支持向量机,通过选取恰当的核函数与多分类方法,对支持向量机进行训练,建立故障模式分类器,并在不同故障模式下对样本数据进行测试。仿真结果表明该方法能达到较高的诊断正确率。 展开更多
关键词 小波包能量熵 支持向量机 核函数 模拟电路 故障诊断
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基于修正核函数SVM的网络入侵检测 被引量：12
12
作者 井小沛 汪厚祥 聂凯 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1036-1040,共5页
支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能,在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象,以核函数所蕴含的黎曼几何为依据,引入一个伪一致性变换函数,... 支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能,在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象,以核函数所蕴含的黎曼几何为依据,引入一个伪一致性变换函数,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力,建立基于支持向量机的网络入侵检测系统,并对系统总体结构和运行机制进行了详细的描述。实验仿真表明,该系统可有效地提高入侵检测的准确率,改善由于数据集不平衡造成的支持向量机分类偏移的情况。 展开更多
关键词 入侵检测 支持向量机 修正核函数 不平衡数据 黎曼几何
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RBF核SVM及其应用研究 被引量：17
13
作者 燕孝飞 葛洪伟 颜七笙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第11期1996-1997,2011,共3页
因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用。阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中。根据自动羽绒识别系统的实... 因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用。阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中。根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本系统中参数的选取依据和选取过程,并且给出了的相关曲线变化图。通过研究,最后得到适合本系统的识别模型,从而提高了系统的总体识别率。同时,也验证了RBF-SVM的良好特性和其受参数的约束规律。 展开更多
关键词 支持向量机 径向基核函数 学习性能 羽绒识别 变化曲线 识别率
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一种基于免疫算子的SVM算法 被引量：6
14
作者 刘芳 梁雪峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第2期109-110,119,共3页
SVM是一种基于核函数的机器学习算法,因为它具有良好的推广性和较好的性能,所以成为近些年来大家所关注的热点,但是该算法存在两个问题:一、如何提高SVM的计算精度;二、如何减少计算时间。本文提出一种使用免疫算子的SVM算法,该算法不... SVM是一种基于核函数的机器学习算法,因为它具有良好的推广性和较好的性能,所以成为近些年来大家所关注的热点,但是该算法存在两个问题:一、如何提高SVM的计算精度;二、如何减少计算时间。本文提出一种使用免疫算子的SVM算法,该算法不但能够提高SVM的性能使其更加接近于实际问题,还能避免因问题太复杂使得结果不是最优解的情况。文中最后对样本进行了实验,结果说明了使用免疫算子的方法比经典方法在分类效果上有明显提高。 展开更多
关键词 机器学习算法 免疫算子 svm算法 神经网络 支撑矢量机 模式识别
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基于在线LS-SVM的网络预测控制系统 被引量：5
15
作者 雷必成 王万良 李祖欣 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2009年第2期163-169,共7页
针对网络控制系统(NCS)的鲁棒性,提出基于在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制方法.在LS-SVM的基础上,利用训练数据窗及训练数据阈值,推导出适合控制系统的在线训练方法.当在线LS-SVM的核函数取线性函数时,结合预测控制方法得到在... 针对网络控制系统(NCS)的鲁棒性,提出基于在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制方法.在LS-SVM的基础上,利用训练数据窗及训练数据阈值,推导出适合控制系统的在线训练方法.当在线LS-SVM的核函数取线性函数时,结合预测控制方法得到在线LS-SVM预测控制量的方程解,并将其应用于存在时延、丢包及包序错乱的NCS进行验证.仿真显示了该方法的快速性、准确性、鲁棒性. 展开更多
关键词 网络控制系统 预测控制 在线最小二乘支持向量机 核函数
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基于SVM的中文查询分类 被引量：2
16
作者 杨思春 高超 +1 位作者 戴新宇 陈家骏 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第9期946-950,共5页
在问答系统中用户的查询是以自然语言问句的形式出现的,查询分类对生成合适的答案有着重要的指导性作用。现有文献大多基于SVM统计学习模型实现查询分类。文章详细分析了中文查询分类的典型特征及其编码过程,并给出了LibSVM分类器的参... 在问答系统中用户的查询是以自然语言问句的形式出现的,查询分类对生成合适的答案有着重要的指导性作用。现有文献大多基于SVM统计学习模型实现查询分类。文章详细分析了中文查询分类的典型特征及其编码过程,并给出了LibSVM分类器的参数优化及核函数选取方法。比较了词袋特征（bag-of-word）和词性与词袋绑定特征（bag-of-word/pos）在LibSVM（RBF）、LibSVM（Linear）和Liblinear三个分类器上的分类精度。实验结果表明,在问题训练集规模较大、特征维数较高的情况下,Liblinear分类器具有更好的性能。同时,得出一个结论：bagof-word/pos特征对英文查询分类有一定的贡献;对于中文查询分类,虽然理论上增加特征有利于提高SVM分类器的精度,但由于绑定词性特征后可能会引入噪声,进而降低查询分类的精度。 展开更多
关键词 问答系统 查询分类 svm 核函数
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基于PCA和混合核函数QPSO_SVM频谱感知算法 被引量：13
17
作者 翟旭平 杨兵兵 孟田 《电子测量技术》 2016年第9期87-90,107,共5页
频谱感知是认知无线电系统的关键技术之一,针对基于支持向量机的频谱感知方法中核函数选取的单一性和核函数参数的不确定性,提出一种基于混合核函数支持向量机的频谱感知算法,将两种核函数混合构造新的核函数,采用量子粒子群算法对其中... 频谱感知是认知无线电系统的关键技术之一,针对基于支持向量机的频谱感知方法中核函数选取的单一性和核函数参数的不确定性,提出一种基于混合核函数支持向量机的频谱感知算法,将两种核函数混合构造新的核函数,采用量子粒子群算法对其中的参数进行优化,并引入主成分分析方法对样本进行降维并提取其全局特征。实验结果表明,该模型较传统方法在低信噪比下无线环境中的分类精度上有了明显提高,在信噪比为-10dB的无线环境中能完全识别出主用户,为频谱感知提供了一种可靠性高的设计方案。 展开更多
关键词 频谱感知 支持向量机 混合核函数 主成分分析
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SVM分类核函数及参数选择比较 被引量：289
18
作者 奉国和 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期123-124,128,共3页
支持向量机(SVM)被证实在分类领域性能良好,但其分类性能受到核函数及参数影响。讨论核函数及参数对SVM分类性能的影响,并运用交叉验证与网格搜索法进行参数优化选择,为SVM分类核函数及参数选择提供借鉴。
关键词 支持向量机 核函数 分类
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小波SVM核函数法在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：4
19
作者 高朋飞 许同乐 +2 位作者 侯蒙蒙 郎学政 李磊 《轴承》 北大核心 2013年第12期51-54,共4页
针对现有SVM核函数中参数选择存在盲目性的问题,提出了一种基于样本输入选择核参数的方法,并将新核函数与小波分析相结合,对滚动轴承进行故障诊断。首先,用小波降噪和分解提取出相应的小波尺度-能量谱,选取具有代表性的尺度谱作为输入样... 针对现有SVM核函数中参数选择存在盲目性的问题,提出了一种基于样本输入选择核参数的方法,并将新核函数与小波分析相结合,对滚动轴承进行故障诊断。首先,用小波降噪和分解提取出相应的小波尺度-能量谱,选取具有代表性的尺度谱作为输入样本,建立故障特征向量集;然后,应用新核函数进行训练,并利用交叉验证方法对参数进行优化,得到分类器的最佳模型;最后,利用该模型对未知故障轴承特征进行识别训练,进行故障诊断。与经过径向基核函数训练得到的模型比较发现,新模型具有更高的准确率,而且新核函数的参数仅依赖于输入样本,可以实现自适应调整。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波分析 能量谱 svm 核函数
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基于DAGSVM的高炉故障诊断研究 被引量：2
20
作者 王安娜 张丽娜 +1 位作者 高楠 孙静 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2006年第5期619-623,共5页
针对高炉故障诊断智能化程度低,对操作人员技术水平要求高等不足,提出了基于支持向量机的多类分类故障诊断方法.根据统计学原理,使用核函数将样本映射到高维空间进行训练.综合各种核函数的测试准确率,得到解决该问题的最佳核函数.通过... 针对高炉故障诊断智能化程度低,对操作人员技术水平要求高等不足,提出了基于支持向量机的多类分类故障诊断方法.根据统计学原理,使用核函数将样本映射到高维空间进行训练.综合各种核函数的测试准确率,得到解决该问题的最佳核函数.通过比较不同的多类分类算法,提出了基于DAGSVM的诊断模型.实验结果表明该算法具有较高的识别准确率.* 展开更多
关键词 故障诊断 支持向量机 核函数 多类分类 高炉
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