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《2005年中国智能自动化会议论文集》2005年
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智能数学与支持向量机

周星宇  王思元  
【摘要】:本文以机器学习为背景,在智能数学的基础上,引入FuzzySet、VagueSet、集对分析理论,提出了模糊支持向量机、Vague支持向量机、集对支持向量机数学模型,并阐明它们之间的关系,最后展望它们在社会经济中的发展与应用。
【作者单位】:北京交通大学电气工程学院 武汉理工大学
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 崔伟东,周志华,李星;支持向量机研究[J];计算机工程与应用;2001年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 苏发慧;;模糊支持向量机在粮食安全预警中的应用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2009年02期
2 宰松梅;贾艳辉;丁铁山;温季;郭冬冬;;基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究[J];安徽农业科学;2010年01期
3 刘洋;程礼;范家栋;;基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析[J];长沙航空职业技术学院学报;2007年04期
4 廖德勇;姜长生;;基于多特征信息的支持向量机数据关联算法[J];弹箭与制导学报;2006年S4期
5 曹锋;张代远;;文本分类技术研究[J];电脑知识与技术;2009年32期
6 胡罡;李兆敏;李鹏华;张超;;基于向量机氮气泡沫辅助蒸汽吞吐注入参数优化[J];辽宁石油化工大学学报;2011年01期
7 林伟;;基于粗糙集与覆盖算法的概率模型的通信信号分类方法[J];四川兵工学报;2012年06期
8 乌玲瑛;徐奂;蔡喨喨;严力蛟;;基于机器学习的水稻发育期预测模型构建[J];扬州大学学报(农业与生命科学版);2012年03期
9 毕韶丹,张向东,关宏宇;支持向量机算法用于C_(60)溶解度的研究[J];沈阳理工大学学报;2005年02期
10 王海燕,田娜,黄德民,帅高山;基于SVM超优平面的水中目标识别分类技术[J];水雷战与舰船防护;2003年01期
中国重要会议论文全文数据库 前6条
1 吴静珠;刘翠玲;孙晓容;;支持向量机在近红外光谱检测技术中的应用研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
2 李军;张云起;;运用支持向量机进行营销风险识别[A];中国企业运筹学[C];2009年
3 李优;;支持向量机在组块识别中的应用[A];第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集[C];2006年
4 周小平;晏蒲柳;;基于支持向量机的网络故障在线诊断方法研究[A];第九届全国青年通信学术会议论文集[C];2004年
5 程静;邱玉辉;;Web Mining中的网页分类[A];第十八届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2001年
6 修非;吴霜;付立冬;鲍玉斌;王大玲;;基于灰度-单元差分共生矩阵的医学图像的检索与分类[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨波;植物类中药寒热药性与化学成分相关性的文献研究[D];山东中医药大学;2010年
2 梁海波;基于陀螺冗余的微惯性系统关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
3 袁文华;高压共轨喷油系统多学科设计优化及智能控制研究[D];湖南大学;2010年
4 吴涛;构造性知识发现方法研究[D];安徽大学;2003年
5 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
6 赵春燕;QSAR研究在生命分析化学和环境化学中的应用[D];兰州大学;2006年
7 胡元奎;可变光照和可变姿态条件下的人脸图像识别研究[D];中国科学技术大学;2006年
8 宋华军;基于支持向量机的目标跟踪技术研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2006年
9 汪东;基于支持向量机的选时和选股研究[D];上海交通大学;2007年
10 马卫平;线性和非线性方法在QSAR/QSPR研究中的应用[D];兰州大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张艳杰;基于支持向量机的人力资源管理风险预测研究[D];河北工程大学;2010年
2 张鑫;基于支持向量机的能源管理系统短期负荷预测[D];长春工业大学;2010年
3 刘璐;基于支持向量机的精馏塔故障诊断研究[D];华东理工大学;2011年
4 刘凤龙;高压直流输电系统故障诊断方法研究[D];昆明理工大学;2010年
5 田露;基于多特征数据融合的离线中文笔迹鉴别研究[D];河南大学;2011年
6 杨紫娟;骨质疏松治疗仪的诊断及疗效评估系统的研究[D];兰州理工大学;2011年
7 鄢波;基于小波包与符号分析方法的汽轮机转子故障诊断研究[D];华南理工大学;2011年
8 钟传智;基于视觉的工件探伤系统设计与实现[D];电子科技大学;2011年
9 李娜;基于模糊C均值及粒子群参数优化的支持向量机故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2011年
10 彭浩林;基于内容的敏感信息过滤系统研究[D];武汉科技大学;2011年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 张铃;支持向量机理论与基于规划的神经网络学习算法[J];计算机学报;2001年02期
4 阎辉,张学工,李衍达;支持向量机与最小二乘法的关系研究[J];清华大学学报(自然科学版);2001年09期
5 朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
6 孙延风,梁艳春;支持向量机的数据依赖型核函数改进算法[J];吉林大学学报(理学版);2003年03期
7 朱永生,张优云;支持向量机分类器中几个问题的研究[J];计算机工程与应用;2003年13期
8 朱家元,吴伟,张恒喜,董彦非;一种新型的多元分类支持向量机[J];计算机工程;2003年17期
9 赵洪波;赵丽红;;支持向量机学习算法—序列最小优化(SMO)[J];绍兴文理学院学报(自然科学版);2003年04期
10 张健,李艳,朱学峰,黄道平,史步海;基于支持向量机的蒸煮过程卡伯值软测量[J];计算机测量与控制;2004年02期
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1 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
2 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
3 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
4 顾锦荣;刘华强;孙预前;;遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[A];第七届长三角气象科技论坛论文集[C];2010年
5 李巍华;刘雯;;基于主元分析和直推式支持向量机的齿轮早期故障诊断[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
6 刘碧森;钟守铭;陈华富;;基于支持向量机与粗糙集理论的信息处理[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
7 杜金香;冯西安;马艳;;支持向量机在DOA估计中的稳健性研究[A];2011'中国西部声学学术交流会论文集[C];2011年
8 周星宇;王思元;;智能数学与支持向量机[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
9 郭小荟;马小平;;基于EMD近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
10 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 马爱平;全球首套智能铁路监测网络亮相[N];科技日报;2010年
2 ;爱普生拓优科梦:新振荡器传感器构建智能环保新生活[N];中国电子报;2008年
3 涵薏;上海海事大学研发出智能渔船识别系统[N];上海科技报;2010年
4 索尼(中国)有限公司 文军;如何有效实现智能视频监控[N];计算机世界;2008年
5 Ira Winkler;智能电网也要防黑客[N];计算机世界;2009年
6 吴爱珍;智能电网[N];苏州日报;2010年
7 赵毅;六三一所拓展智能交管连获重大突破[N];中国航空报;2004年
8 郑晓春;以色列开发手持式智能食品检测装置[N];中国食品报;2010年
9 柳明珠;居家是否需要智能新风[N];商务时报;2007年
10 肖春飞;电脑高手研制出智能泡茶系统[N];中国食品质量报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
2 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
3 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
4 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
5 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
6 周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年
7 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
9 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
10 薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
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1 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
2 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
3 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
4 张成学;隐私保护线性规划和支持向量机新算法[D];山东科技大学;2011年
5 李新;支持向量机的核方法及其多核聚类算法的研究[D];中国海洋大学;2010年
6 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 杨振章;基于支持向量数据描述的分类识别算法研究[D];杭州电子科技大学;2009年
8 李靖;基于支持向量机的基因表达数据降维方法的研究[D];苏州大学;2011年
9 刘柳;基于支持向量机和模糊后处理的遥感图像分类研究[D];华中科技大学;2010年
10 朱健康;基于支持向量机的音乐自动分类[D];天津大学;2010年
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