半模糊超球支持向量机多类分类方法研究

针对支持向量机在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球支持向量机分类方法.该方法首先利用半模糊核聚类方法对样本进行预处理,完成边缘样本的选取,进而以所选样本为训练样本进行超球支持向量机训练,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比标准支持向量机多类分类方法具有更高的速度和精度.     

财务风险预警的支持向量机应用

本文给出了财务评价指标体系及其量化方法,利用支持向量机的分类能力建立财务风险预警的模型.对上市公司的财务数据进行训练和评估.证明基于支持向量机的财务风险预警模型的可行性和实用性,实验表明支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力.     

基于支持向量机和遗传算法的R&D项目中止决策诊断

为了克服传统的机器学习方法在R&D项目管理领域应用存在的局限性,本文探讨了支持向量机应用于R&D项目中止决策的可行性和有效性问题,提出了一种基于支持向量机和遗传算法的R&D项目中止决策诊断方法,并以收集到的R&D项目两类样本问题为例,应用该方法进行了实证研究,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于最优支持向量机模型的经营失败预警研究

根据中国资本市场的实际和样本数据特点,设计一套从样本准备到模型参数优化、再到模型比较的集成解决方案,对上市公司经营失败进行预警,通过实验分析参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响,寻求最优的支持向量机模型.实证结果表明,经营失败预警应用中,参数和核函数的选择对预警模型有较大影响,基于最优支持向量机模型的预测效果优于统计方法和神经网络方法,支持向量机适合中国上市公司分行业小样本的实际.特别处理事件作为经营失败样本切分标准对模型产生一定影响.     

基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究

本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。     

基于集成支持向量机的企业财务业绩分类模型研究

要想正确预测公司财务业绩,首先必须选择合适的预测方法。现有文献所采用的财务业绩预测模型普遍存在着泛化能力不强的问题。本文提出用支持向量机方法来预测我国上市公司的财务业绩。为了提高预测准确率,本文还用AdaBoost算法对支持向量机进行了改进(集成支持向量机)。在支持向量机核函数的选择上,我们采用了实验法,即对每个核函数及其相关参数的预测效果都进行了测算,以期找出最适用的预测模型。实证结果表明,径向基核函数(rbf)的效果最好,支持向量机方法预测准确率远远高于其它方法。     

基于LS-SVM的电子政务评估模型研究

在确立了电子政务网站评估指标体系的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电子政务网站评估模型.研究了新型支持向量机算法一最小二乘支持向量机,并确定支持向量学习决策模式;对华东地区某些科技网站建设水平进行了评估.结果表明,基于最小二乘支持向量机的电子政务网站评估是有效的、可行的.     

不确定性支持向量分类预警算法

支持向量分类从理论上可以保证好的预警外推能力。但历史警度的确定是一个十分棘手的问题。论文提出了不确定性支持向量分类预警方法。将支持向量分类预警问题转化为各个历史样本的惩罚系数的合理变化,从而大大减少了约束的个数,体现了专家决策在预警系统的作用。不仅实现了专家意见的综合,而且是对SVM理论本身的拓广。证明了模糊支持向量机是不确定性支持向量分类的特例,从而给出了模糊支持向量机的确切含义。数据试验表明,未确知支持向量分类预警方法具有一定的实际应用价值。     

基于小波包和最小二乘支持向量机的短时交通流组合预测方法研究

基于小波在处理非线性、非平稳随机信号的优势以及支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中的优势。笔者探讨结合小波包和最小二乘支持向量机的组合预测方法在交通流短时预测中的应用。首先介绍小波包和最小二乘支持向量机的基本原理,然后提出基于小波包和最小二乘支持向量机的交通流短时组合预测方法,并以北京市快速路的实测交通流量来验证效果,结果表明其可行性和有效性。     

锅炉受热面污染部位诊断

基于最小支持向量机,提出了一种快速、有效的锅炉受热面污染部位诊断的方法。以不同受热面出口烟气温度为特征参数,建立了最小支持向量机污染部位诊断模型。利用此模型可以有效诊断锅炉受热面污染情况,并进行仿真测试,证明了该方法的有效性。     

基于支持向量机的R&D项目过程质量度量

过程质量度量是项目质量控制中的基础。本文针对R＆D项目的质量特性,构建了R＆D项目过程质量状况的评价指标体系,将支持向量机(SVM)技术应用于R＆D项目过程质量度量。实证研究结果表明该方法可很好地应用于R＆D项目的过程质量管理。     

考虑样本不平衡的多准则库存分类加权支持向量机方法及其参数选择

针对ABC库存分类中存在的样本类别不平衡问题,提出了一种基于加权支持向量机的多准则库存分类方法,通过引入类权重因子来解决由于训练集中的类别差异引起的分类结果偏向多样本类的问题.实例研究中,通过一致测试、独立测试以及交叉校验方法进行学习,结果表明加权支持向量机比传统支持向量机具有更小的错分率和更好的稳定性.     

基于改进支持向量机的上市公司财务困境判别研究

针对上市公司财务困境判别研究的不足,本文构建了财务困境判别的双隶属模糊支持向量机模型,使每个训练样本依双隶属度同时隶属于两个类别;考虑到财务困境判别研究中两类样本非平衡的问题,本文构建了一种基于非平衡数据的改进支持向量机模型。实证结果表明,与已有的支持向量机模型相比,本文构建的改进支持向量机模型在对上市公司财务困境进行判别时精度更高,具有良好的应用价值。     

基于SVM求解不均衡数据集分类的主观权重约束方法

支持向量机(SVM)的二类分问题中针对不平衡数据集可以通过减少样本信息的不对称性和改进算法来解决。本文针对中小企业中有财务风险与无财务风险样本的不平衡性问题,使用一种带有主观权重约束条件的支持向量机新模型对样本进行分类。实验表明新模型确实提高了财务风险企业即少类样本的识别性能,是一种类别不均衡学习(class imbalance learning)的新方法。     

基于增量支持向量回归机的股价预测模型研究

随着越来越多的人加入到股票投资中,有效的股票预测方法就显得尤为重要。本文结合增量学习思想,利用支持向量回归机对上证综合指数的收盘价进行预测,并同神经网络方法进行比较分析。实证研究发现,基于增量支持向量回归机的股价预测模型表现较佳,为股价预测模型研究提供一种新的方法,进而为投资者提供一定的参考信息。     

基于支持向量机的企业自我实现能力综合评价方法

在企业自我实现能力指标体系的基础上,提出了一种基于支持向量机的企业自我实现能力综合测评方法,该方法具有方便、准确、可靠、快速等特点。实证分析和该方法与BP算法仿真结果的比较表明,支持向量机方法更有效。     

基于数据挖掘的企业合作伙伴的寻求方法研究

企业竞争日趋激烈,如何在竞争中立于不败之地成为企业必须要解决的问题. 通过构建 企业联盟,有效组织企业的业务流程,达到资源共享,充分发挥企业的核心竞争力,将各企业的 资源有效整合,从而迅速占领市场,是企业的成功之道. 寻找理想的合作伙伴是企业联盟成败 的关键因素. 文章介绍了基于支持向量机的数据挖掘方法,建立了基于支持向量机的合作伙伴 寻求模型,挖掘潜在的理想合作伙伴,研究表明,用支持向量机方法来发现理想合作伙伴是可 行的.     

分类中的类重叠问题及其处理方法研究

类重叠问题是数据挖掘与机器学习领域的瓶颈问题之一.如果其中还存在类不均衡问题时,情况变得更加复杂.有鉴于此,本文在已有文献基础上归纳了三种类重叠学习算法及提出一种新的方法:分隔法,并首次将支持向量数据描述算法用于实际数据的重叠样本识别,对类重叠问题及其与类不均衡问题的相互影响进行了系统研究.在真实数据上采用五种分类器的实验结果表明:1)多数情况下“分隔法”是表现最佳的类重叠学习算法;2)分隔法通常对基于分界面而非规则的分类器更为有效;3)分隔法在类不均衡问题中表现很好,当基础分类器为支持向量机时尤为突出.最后针对支持向量机的实验结果给出了理论分析.     

应急管理中的突发事件分类分级研究

本文从系统的角度对应急管理中突发事件分类分级的思路和方法进行了研究．重点针对突发事件发生前或处置过程中的变化情况，把突发事件的分类分级与资源保障程度紧密联系起来，突出了时间因素对分类分级的影响。通过分类分级可以确定突发事件发生发展及状态转移的状况．为建立突发事件处置预案提供依据。     

基于SVM的建设项目风险识别方法研究

支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有良好的推广性和分类精确性。在项目风险管理中,风险识别是很重要的一个步骤,如果风险不能被识别,那么我们就不能对风险进行转移、控制或管理。针对该问题,本文提出了一种新的风险识别方法-支持向量机,利用该方法对项目风险识别进行了研究,并取得了很好的识别效果。