国家自然科学基金(10371131)
- 作品数：28 被引量：247H指数：9
- 相关作者：邓乃扬田英杰杨志民经玲蔡春更多>>
- 相关机构：中国农业大学北京联合大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学生物学文化科学更多>>
- 改进的支持向量回归机被引量：16
- 2004年
- 标准的支持向量回归机中原始最优化问题的目标函数有两部分:一部分是衡量经验风险的,另一部分是衡量推广能力的。本文引入一个凸函数来代替衡量推广能力的部分,讨论了当这个凸函数取不同的形式时支持向量回归机的变形,这些模型不再要求核函数必须对称正定,从而为我们可以得到更灵活的回归曲面提供了有效的工具。
- 阎满富田英杰
- 关键词：支持向量回归机凸函数核函数统计学习理论
- 支持向量分类方法理论基础的改进(英文)被引量：6
- 2004年
- 支持向量机是通过求解对偶问题来解决原始问题的.针对线性决策函数f(x)=(w·x)+b,我们指出了其原有的逻辑系统中的错误,并通过严格的证明,对其理论基础作了改进.而且,对于阈值b,我们给出了一个新的简洁计算公式.
- 张春华田英杰张跃峰
- 关键词：逻辑系统阈值运筹学支持向量分类KKT条件
- 未确知机会约束规划被引量：13
- 2004年
- 研究未确知机会约束规划。首先给出未确知数的定义、运算及性质 ,在此基础上定义未确知事件的可靠度。最后 。
- 杨志民邓乃扬
- 关键词：数学规划模糊信息可靠度
- 支持向量机中的核参数选择问题
- 核函数中的参数选择是支持向量机中的一个很重要的问题,它直接影响模型的推广能力。通过最速下降法求LOO上界的极小点来确定核参数是一种新的核参数选择方法。由于该方法易陷入局部最优解,提出了一种基于混合遗传算法求解LOO上界极...
- 齐志泉田英杰徐志洁
- 关键词：混合遗传算法
- 基于支持向量回归的供应链合作伙伴核心竞争力评价被引量：2
- 2005年
- 供应链管理是一种先进、新颖的管理方法,在供应链中,科学的评价合作伙伴核心竞争力是优化选择最佳合作伙伴的关键。本文将基于支持向量回归的数据挖掘方法,用于核心竞争力综合评价研究中,给出应用实例,结果表明支持向量回归不仅具有较高的训练效率,而且有更高的精确度。
- 经玲孙立
- 关键词：供应链核心竞争力统计学习理论支持向量回归
- 加权线性支持向量分类机问题解的强二阶充分条件
- 2007年
- 支持向量机是数据挖掘的新方法。支持向量机所对应的优化问题解的二阶充分条件是研究其灵敏度分析的重要基础。很弱的假设对于作为其特例的线性可分支持向量机问题一定成立,线性可分支持向量机问题解一定具有强二阶充分条件的性质;在这个假设条件下,线性支持向量分类机问题的解具有二阶充分条件性质。研究表明线性支持向量分类机问题的解在很大程度上具有二阶充分条件的性质。
- 蔡春苗利峰邓乃扬
- 关键词：支持向量机数据挖掘支持向量分类机二阶充分条件
- 农业区地下水位动态变化预测的支持向量机模型被引量：4
- 2006年
- 当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的回归预测模型不能全面考虑多个变量。在地下水位动态变化预测中应用了一种新的方法支持向量机方法(SVM),该方法属于机器学习理论发展的最新阶段,具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况,以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象,运用支持向量回归模型,描述其地下水动态变化趋势。
- 经玲孙立
- 关键词：应用数学支持向量机地下水
- 模糊线性支持向量回归机被引量：10
- 2004年
- 该文研究了当训练点的输出为三角模糊数时,支持向量回归机的构建问题。首先将模糊回归问题转化为模糊分类问题,并将求模糊最优分类超平面问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题。利用基于模糊模拟的遗传算法求解带有模糊决策的机会约束规划,得到模糊最优分类超平面(模糊方程),解模糊方程得到模糊回归函数。在此基础上,得出模糊线性支持向量回归机(算法)。从而较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的模糊回归问题。最后,给出显示模糊线性支持向量回归机特点的模糊支持向量集的定义。
- 杨志民邓乃扬
- 关键词：模糊数
- 一种改进的支持向量分类方法及其应用被引量：21
- 2005年
- 提出了一种改进的支持向量分类方法——NN-SVM-KNN。用最近邻((NN)对训练集进行修剪,用支持向量机(SVM)进行分类,同时在分类过程中,判断待识样本是否落在间隔之外,若是直接用SVM分类,否则,用所有的支持向量作为训练集,进行K近邻分类。并把这种方法应用到个人信用评估中,和其它信用评估方法比较,得到了比较好的结果。
- 沈翠华刘广利邓乃扬
- 关键词：支持向量机信用评估最近邻
- 基于支持向量机的拟南芥基因表达数据分析(英文)被引量：3
- 2006年
- 针对拟南芥根部基因表达数据分析的问题,本文提出了一种新的基于距离度量学习的支持向机多分类算法．鉴于此问题的特殊性,本文通过最小化4分类机的LOO 误差来求得一个恰当的距离度量．并在此度量下找到若干个属于第5类(其它类)的训练点,从而构造出一个5分类机用来对所有基因分类．实验验证了此算法的可行性,并且比基因表达分析中传统使用的聚类方法更有效．
- 丁必为田英杰邓乃扬苏震蔡春
- 关键词：运筹学支持向量机拟南芥基因表达谱
