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[期刊] 统计与决策  [作者] 韩兆洲  林少萍  郑博儒  
文章创新性地应用多类支持向量机技术,以深圳证券交易所中小企业板块信息技术行业的上市公司为例,分类识别这些中小企业的信用水平差异,并针对综合评价问题,提出相关政策建议。
[期刊] 统计与决策  [作者] 于瑛英  
支持向量机是在两分类的基础上发展起来的,如何将两分类成果推广到多分类中是支持向量机的一个重要问题。文章在聚类分类的基础上根据二叉树思想,提出了一种新的聚类算法来进行多分类。此方法充分利用二叉树中分两类的简便之处,将多类的聚类简化为点的聚类,从而避免了以往聚类方法中可能出现的同一类的点在聚类中变成不同类的问题,并结合选址问题中固定数目的配送点的选址算法,将原问题进行简化,对多分类问题提出了新的聚类算法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 胡奎  朱成文  
文章首先论述了支持向量机的基本理论,然后给出了基于支持向量机的多分类算法并将其应用于现代复杂体制雷达信号的分类。文章在Matlab环境下对雷达信号进行了模拟,在不同的分类参数组合下,用模拟数据检验了不同核函数的支持向量机多分类算法的效果。
[期刊] 资源科学  [作者] 田源  塔西甫拉提·特依拜  丁建丽  张飞  依力亚斯江·努尔麦麦提  韦建波  
遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情...
[期刊] 统计与决策  [作者] 尹占华  张文彬  王晓军  
文章设计了一种能够反映行业风险变化的预警系统,并在系统中采用了支持向量机和人工神经网络等多种模型同时对样本行业进行批量处理和交叉检验。实证结果显示,支持向量机较其它模型具有明显的预测效果,成本低且效率高,特别适合于对目标行业进行初步预警。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王建建  何枫  
文章对半监督三分类光滑支持向量机进行研究。首先,针对二叉树结构的分类顺序对分类精度影响的问题,提出采用基于类间相似方向数生成偏二叉树支持向量机的方法判别分类顺序。其次,将此判别方法应用于半监督三分类中,提出了基于类间相似方向数的半监督三分类光滑支持向量机算法。最后,进行五组数值试验。结果表明,与全监督三分类算法相比,本文算法得到的准确率相对要高,且能在已标记样本比例较少的情况下得到较高的准确率,从而表明了本文的半监督二叉树三分类光滑支持向量机具有优越性。
[期刊] 物流技术  [作者] 叶世杰  肖智  朱光福  
以供应链突发事件经济损失评估指标构建和评估方法改进为目标,首先根据实际中企业可用信息引入软集合方法构建评估指标,并验证以其进行供应链突发事件经济损失评估的可行性。然后,针对评估指标数据的小样本特点,将多类支持向量机方法作为软集合方法的映射函数,得到供应链突发事件经济损失与评估指标之间的关联性。最后,通过案例研究验证采用软集合多类支持向量机方法进行供应链突发事件经济损失评估的可行性和有效性。
[期刊] 中央财经大学学报  [作者] 杨国梁  张新新  杨敏慧  
本文在结构风险最小化的准则下,从提高样本外套期保值效率的视角,建立了基于支持向量机的套期保值新模型,并利用我国沪深300股票指数和沪深300股指期货仿真交易的历史数据进行了实证检验,并与基于最小二乘回归的套期保值模型进行了对比分析。实证结果表明本文提出的新套期保值技术能够有效提高样本外的保值效果,且该方法具有良好的鲁棒性,从而具有较好的理论和应用价值。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 袁玉萍  安增龙  
针对黑龙江垦区各农场农机装备水平不平衡差异问题,采用支持向量机多类分类和主成分分析相结合的方法进行研究。将农机装备水平分为3个等级水平,从总量、速度和均量3方面选取10个评价指标;采用主成分分析法确定5个主要合成指标;建立多类分类支持向量机新模型,把新模型转化成一个互补问题,利用Lagrangian隐函数进一步转化成一个强凸的无约束优化问题,采取快速牛顿算法进行求解;利用实证调研数据,从发展差异度的角度对黑龙江垦区98个农场农机装备水平的差异进行多指标分析,在分类的准确度和训练速度方面都有很好的表现。
[期刊] 农业经济  [作者] 孙超  孟军  
本文剖析了中国粮食价格波动的主要影响因素,在此基础上构建基于支持向量机(SVM)的模型进行粮食价格的预测研究。用1990-2008年中国粮食价格数据组成样本集,建立影响因素与粮食价格之间的SVM模型。利用SVM对输入和输出数据进行训练学习,逼近历史数据所隐含的函数关系,完成对新数据序列的映射关系,从而完成对未来年份粮食价格的预测,并与其它几种方法的预测效果进行比较。结果表明,SVM预测模型预测粮食价格的精度优于其他预测方法。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 赵冠华  
为了减少预测模型的训练样本数和训练时间,提高预测的正确率,将信息论中熵的概念和增长记忆算法引入企业财务困境预测,提出了一种基于熵的最小二乘支持向量机(LS-SVM)增长记忆算法,该算法不必每次都求解矩阵的逆,提高了算法的有效性;通过实验,给出了适合企业财务困境预测的离散的信息熵和核函数的表达式。将该算法与传统LS-SVM以及标准SVM的分析比较,可以看出,在ST前1~3年的不同时点上,基于熵的LS-SVM增长记忆算法无论是训练样本的数量还是运算时间,都显著优于传统的LS-SVM以及标准的SVM,证实了将信息熵和增长记忆算法应用于企业财务困境预测的有效性和优越性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 宋磊  
为了解决支持向量机算法在大样本处理的"过学习"现象,文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法,应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器,解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点;同时,提出了一种自组织选择性融合算法,根据终止法则找到最优复杂度的融合模型,自主更新各分类器并调整其分类性能,把各分类器的分类结果融合为最终的分类,有效解决了大样本多分类器融合受子样本分布状态影响、各分类器学习能力相差过大的缺点,从而提高了训练效率和分类效率。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王东波  苏新宁  朱丹浩  年洪东  
基于支持向量机学习模型,使用万方期刊数据库中医学、卫生的有关标题和摘要数据,对医学、卫生大类下的R7中的9个小类进行了自动分类研究。在中文信息处理知识和技术的基础上选取分类特征,在分类过程中主要采取了基于低密度多特征的训练方法。在互信息、卡方统计、交叉熵和证据权值4个不同的统计特征量的开放测试中,自动分类的查全率和准确率都取得了相对令人满意的结果。
[期刊] 征信  [作者] 张振敏  李翠  程志超  
随着小微企业在国家发展战略中的重要地位日益显现,小微企业信用评价问题受到广泛关注。基于这一背景,借鉴国内外信用评价技术,综合考虑小微企业开展信用评价的科学性和可实现性,构建包含小微企业所有者特征、小微企业特征和行业特征的3个一级指标、12个二级指标的信用评价指标体系。在此基础上,运用支持向量机方法,构建信用分类模型并对某商业银行数据进行验证,结果表明:该模型分类准确性高、性能良好,可为金融机构科学、有效开展小微企业信用评级提供可靠方法。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 杨志民  田英杰  
本模糊支持向量分类机的构建特点是,训练点输出的类型和最终的模糊分类函数的函数值均为反映其模糊类别的实数。以模糊系数规划为基础,将模糊分类问题转化为求解模糊系数规划问题,求出模糊系数规划的γ-最优规划,据此给出模糊支持向量分类机(算法);用2个例子说明该算法的合理性;最后给出模糊支持向量分类机中最佳阈值的确定方法。
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