统计学习理论论文

论文摘要目前，能源短缺和环境污染已经成为全球性的两大难题，而风能的开发利用将是缓解这两大难题的有效途径。作为双馈式风力发电系统的核心部件，风电变流器主要用于保证在风速变化时系统...

论文摘要近几年,用学习理论解决数据分析问题已成为统计学的研究趋势之一。问题规模与复杂性日增的现实,需要更具效率的学习方法。本篇博士论文在统计学习理论的框架下,应用核方法,提出几...

论文摘要医学图像分割是医学图像研究的热点问题之一。尽管目前的分割方法达到了一定效果,但是以往的分割技术多是基于传统统计学理论的方法和样本数目趋于无穷大时的渐进理论,在对待高维特...

论文摘要在机器学习、模式识别和智能信息处理的实际应用领域,经常需要处理不平衡数据的分类问题,具体地说,不平衡数据的分类问题是指某类样本数量明显少于其他类别样本的情况,如：异常数...

论文摘要统计学习理论具有强大的理论基础,支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)作为一种常用的学习方法又是建立在结构风险最小化原理(Structura...

论文摘要伴随着互联网的普及和电子商务应用的广泛深入,人们在享受网上冲浪的同时,也陷入了信息过载的困境,用户在大量的信息中难以找到自己需要的信息,商家也难以掌握网络上对自家商品的...

论文摘要基于知识的诊断方法是一种很有前途的方法,尤其是在非线性系统领域。它的智能化技术和丰富的专家知识给用户提供了一个简单易用而又可靠的系统。然而,故障样本数的不足,制约着这项...

论文摘要失业问题始终是当今世界各国社会经济发展的重大问题,它既是综合性的经济问题,又是复杂的社会问题。同时,失业是宏观经济中特别重要的三个指标之一,因此研究我国城镇失业率具有积...

论文摘要Vapnik于1995年提出支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)这一针对分类和回归问题的统计学习理论,是利用线性函数假设高维特征空间的学习系统...

论文摘要图像分类是人们获取信息的一种重要的手段,传统的分类方法是以经验风险最小化为归纳原则,只有当训练样本数趋于无穷时,其性能才能达到理论上的最优。然而在遥感影像分类中训练样本...

论文摘要支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是Vapnik等人于1995年首次提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势.其主...

论文摘要支持向量机是由Vapnik等人提出的一种新的学习机器,它建立在统计学习理论基础之上,是处理小样本学习的有效工具,在文本自动分类、信号处理、手写数字识别、通讯等领域得到了...

论文摘要统计学习理论研究的是与利用经验数据进行机器学习相关的一般理论,由于对样本数目有限的情况进行了比较系统的考虑,其实用性比传统统计学理论更好。在此基础上发展起来的支持向量机...

论文摘要人脸识别是一种新型的生物特征识别技术,与指纹识别、虹膜识别类似,可作为人的身份唯一性认证的重要手段。人脸识别以人像为分析基础,只需采用廉价的取像装置。人像获取具有操作方...

论文摘要支持向量机是在统计学习理论基础上发展出来的一种非常有效的新机器学习方法。困扰很多学习方法的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等实际问题,支持向量机方法都可以很好...

论文摘要大地水准面精化是大地测量、地球物理等学科研究的重要内容,同时也是一项重要的基础测绘项目,是当今大地测量学研究的热点。利用GPS定位技术、水准测量技术以及现代地球重力场的...

论文摘要金融时间序列的特点:(1)产生过程的随机性、复杂性;(2)多数含有噪声;(3)数据间具有较强的非线性。近年来,人们将神经网络、混沌理论、遗传算法以及系统理论和当代应用数...

论文摘要支持向量机(SupportVectorMachines,简称SVM)是由Vapnik等人于上世纪末提出的一种新的机器学习技术,它是统计学习理论的核心部分,具有全局最优、...

论文摘要支持向量机是基于统计学习理论的一种非常有效的学习方法。支持向量机方法较好地解决了许多学习方法面临的小样本、非线性和局部极小点等问题,具有很好的应用前景。结构损伤识别对于...

论文摘要支持向量机是一种新的机器学习算法,以统计学习理论作为其理论基础,它的训练等价于解决一个二次规划问题,采用结构风险最小化原则,具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特...