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[发明专利]一种自适应SVM近似模型参数优化方法-CN201611044162.0在审
发明人：赵天枝;葛建立;曹杰;王雪嫣;孙全兆;杨国来;王浩 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-11-24 - 公布日： 2018-06-01 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应SVM近似模型参数优化方法，用于提高SVM近似模型的精度，步骤如下：使用最优拉丁超立方试验设计方法结合对物理模型的分析，获得训练样本集和测试样本集；以测试样本集的相对误差作为适应度值，使用遗传算法，优化SVM近似模型的参数，获得最优参数SVM近似模型；以测试样本集的相对误差作为准则，采用贪婪算法，更新训练与测试样本；在新样本的基础上构造新的SVM近似模型，迭代多次直到SVM近似模型满足精度要求本发明有效解决了SVM近似模型参数难以选择和精度难以提升的问题，大幅度提高工程上复杂物理模型分析的效率，工程意义显著。
近似模型测试样本集参数优化物理模型相对误差自适应拉丁超立方试验设计训练样本集测试样本工程意义精度要求贪婪算法遗传算法有效解决最优参数适应度新样本迭代分析更新优化

[发明专利]一种基于嵌入式裸机的SVM分类算法应用的实现方法-CN201910904919.6在审
发明人：李彬;高志宇;韩瑞雪;王喆;于开宇 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七0七研究所
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于嵌入式裸机的SVM分类算法应用的实现方法，包括如下步骤：S1在上位机平台进行数据训练生成SVM模型；S2上位机通过通讯接口将模型数据下载到嵌入式裸机：S3嵌入式裸机基于SVM模型对实时数据进行处理分类本基于嵌入式裸机的SVM分类算法应用的实现方法，先通过在上位机平台上进行数据训练生成SVM模型，将生产的模型数据通过通讯接口下载到嵌入式裸机上，从而避免了由于嵌入式裸机无法搭载python平台，而不能再嵌入式裸机上进行SVM分类算法的应用开发，从而扩展了SVM分类算法的应用开发范围。
嵌入式上位机平台模型数据数据训练通讯接口应用开发下载实时数据上位机应用分类生产

[发明专利]一种CNN-SVM模型的构建及倾向性分类方法-CN201610633439.7有效
发明人：张艳;涂曼姝;颜永红 -专利权人：中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司
申请日： 2016-08-04 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种CNN‑SVM模型的构建方法，所述方法包括：从社交媒体上抓取基于某一事件的所有评论和转发信息，构建训练样本集；建立包含卷积层、采样层和分类层的CNN模型，利用训练样本集训练CNN模型的各层参数；将训练好参数的CNN模型中的卷积层、采样层与SVM分类器联合在一起，构成CNN‑SVM模型；将训练样本集输入CNN‑SVM模型，训练SVM分类器的参数；所述CNN‑SVM模型构建完成。基于CNN‑SVM模型，本发明还提供了一种倾向性分类方法，并构建转发树，能够对含有转发文本的待分类评论进行准确分类。本发明的倾向性分类方法可以提高分类的正确率。
一种 cnn svm 模型构建倾向性分类方法

[发明专利]基于PSO-SVM算法和图像识别的围岩质量在线分级方法-CN201910769555.5有效
发明人：陈帅;荆留杰;李鹏宇;杨晨;简鹏;张娜;鞠翔宇 -专利权人：中铁工程装备集团有限公司
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于PSO‑SVM算法和图像识别的围岩质量在线分级方法，其步骤为：选择实时获取的围岩地质参数和掘进参数作为输入指标；利用岩渣图像拍摄装置对TBM皮带机上的岩渣进行图像拍摄，利用图像识别处理方法获取岩渣的粒度分布；基于PSO‑SVM智能算法构建围岩分级理论下的SVM学习模型，将学习样本数据输入SVM学习模型；利用PSO算法优化SVM学习模型的参数，利用优化参数建立SVM预测模型，将检验样本数据组成的样本训练集输入到SVM预测模型，得到围岩实时分级输出结果。
基于 pso svm 算法图像识别围岩质量在线分级方法

[发明专利]一种基于图像识别的车辆定损系统及方法-CN201310080716.2在审
发明人：冯宇 -专利权人：四川天翼网络服务有限公司
申请日： 2013-03-13 - 公布日： 2013-09-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的车辆定损系统及方法，它包括图像采集设备和后台处理单元；后台处理单元包括模数转换器、数字信号处理器和图像识别模块；图像识别模块包括SVM分类器训练模块、SVM分类器识别模块和数据库；各典型样本分别输入SVM分类器训练模块，SVM分类器训练模块输出SVM分类器模型；数字信号处理器输出的待判别图像样本输入至SVM分类器识别模块，SVM分类器识别模块加载已训练完成的SVM分类器模型，得到并输出车辆定损结果
一种基于图像识别车辆系统方法

[发明专利]一种基于SVM的新型地沟油检测方法及检测装置-CN201910084360.7在审
发明人：陈奇;何理旭;陈贤龙;袁章;黄金霞;余亚东;龚平 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVM的新型地沟油检测方法及检测装置，采集已知油样的电导率、折光率和酸价值，所述油样包括正常油和非正常油；通过上位机将S1中的电导率、折光率和酸价值数据生成数据文件，将该数据文件分为训练集和测试集；上位机建立SVM模型，并将训练集导入SVM模型进行训练，再使用测试集对训练好的SVM模型进行测试，判断SVM模型建立的正确性；使用训练好的SVM模型对待测油样进行分析处理，输出处理结果。
油样电导率地沟油检测检测装置数据文件测试集上位机训练集折光率分析处理价值数据输出处理再使用采集测试

[发明专利]温度受控、热辅助磁性存储器件-CN200510009079.5有效
发明人： F·A·佩尔纳;M·K·巴塔查里亚 -专利权人：惠普开发有限公司
申请日： 2005-02-17 - 公布日： 2005-08-24 - 主分类号： G11C11/15 文献下载
摘要：在一特定实施例中，有一个SVM单元阵列(202)，所述每个SVM单元的特征在于具有可改变的磁化取向并且包括其中矫顽力随着温度的升高而减小的材料。另外，配备有与所述阵列(202)的SVM单元基本相似并非常接近的至少一个参考SVM(RSVM)单元(204)。所配备的反馈控温控制器(206)对应于温度从所述参考SVM单元(204)接收反馈电压，并调节施加给所述RSVM单元(204)和SVM单元的功率。本发明还提供一种相关联的方法。
温度受控辅助磁性存储器件

[发明专利]一种基于代价敏感结构化SVM的目标跟踪方法-CN202010216816.3有效
发明人：袁广林;孙子文;夏良;秦晓燕;李从利;陈萍;李豪;琚长瑞 -专利权人：中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代价敏感结构化SVM的目标跟踪方法。方法为：首先建立用于目标跟踪的代价敏感结构化SVM模型，根据拉格朗日乘子法，将代价敏感结构化SVM模型转化为对偶问题；然后采用对偶坐标下降原理求解代价敏感结构化SVM模型，估计目标的状态；最后采用多尺度目标跟踪方法进行评估本发明解决了现有基于结构化SVM进行目标跟踪方法中存在的easy pair和hard pair不平衡问题，提高了基于结构化SVM的目标跟踪算法的准确度和成功率。
一种基于代价敏感结构 svm 目标跟踪方法

[发明专利]一种基于支持向量机的电网大数据隐私保护分类挖掘方法-CN201510933664.8在审
发明人：叶云;余勇;石聪聪;曹宛恬;郭骞;范杰;高鹏;李尼格;俞庚申;冯谷;怀梦迪 -专利权人：国网智能电网研究院;国家电网公司
申请日： 2015-12-15 - 公布日： 2016-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于支持向量机的电网大数据隐私保护分类挖掘方法，包括：训练样本数据集合；支持向量机SVM凸包样本抽样；获得支持向量机SVM分类数据挖掘结果模型；对支持向量机SVM分类数据挖掘结果模型进行隐私保护；支持向量机SVM分类数据挖掘结果模型安全对外发布。本发明提供的技术方案能够广泛应用于对智能电网大数据进行高效的SVM隐私保护分类数据挖掘的相关的很多应用场景。
一种基于支持向量网大数据隐私保护分类挖掘方法

[发明专利]SVM分类器、利用SVM分类器识别车辆图像的方法和装置-CN200610055051.X有效
发明人：文学志;孙雷 -专利权人：沈阳东软软件股份有限公司;阿尔派株式会社
申请日： 2006-02-28 - 公布日： 2007-09-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种SVM分类器、利用SVM分类器识别车辆图像的方法和装置。按多种车辆识别特征将训练样本分类，分别对SVM分类器进行训练，得到对应于所述多种特征的各个SVM分类器，在进行车辆图像识别时，提取待识别图像所具有的特征，将待识别图像分派到与该特征对应的SVM分类器，对车辆图像进行识别
svm 分类利用器识车辆图像方法装置

[发明专利]一种基于玉米粒碰撞声信号多域融合的PSO-SVM优化方法-CN201710491362.9有效
发明人：郭敏;孙雪华;马苗;肖冰;赵志博;裴炤 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G01N29/44 文献下载
摘要：本发明提供一种基于玉米粒碰撞声信号多域融合的PSO‑SVM优化方法，包括对玉米粒碰撞声信号时域特征、频域特征和希尔伯特域特征进行提取以及构建PSO‑SVM分类器。通过利用PSO算法对SVM参数进行优化，构建PSO‑SVM分类器，可以对送入到PSO‑SVM分类器中的玉米粒碰撞声信号的时域、频域和希尔波特域的特征进行分类识别，以获得更高的玉米颗粒完好粒、霉变粒和虫蛀粒的识别率
一种基于玉米碰撞信号融合 pso svm 优化方法

[发明专利]一种基于SVM技术的P2P流量识别和分类方法-CN201110178382.3无效
发明人：陈峰;孙知信 -专利权人：句容博通科技咨询服务有限公司
申请日： 2011-06-29 - 公布日： 2013-01-02 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明发明的一种基于SVM技术的P2P流量识别和分类方法，涉及对P2P流量的识别和分类，包含以下步骤：建立基于二维SVM机制的P2P流量识别模型步骤、对SVM算法的改进步骤、P2P流量统计特性的分析步骤以及基于流量统计特性和改进SVM的P2P流量识别与分类步骤。该方法对SVM技术进行了优化，能够有效的对P2P流量进行识别和分类。
一种基于 svm 技术 p2p 流量识别分类方法

[发明专利]基于线性支持向量机的分类方法及装置-CN201310746140.9在审
发明人：兰亮;曾嘉;袁明轩 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-12-30 - 公布日： 2015-07-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明基于线性支持向量机的分类方法，包括：获取训练数据中各样本点的贡献值，所述贡献值表示所述样本点对获取线性支持向量机SVM模型的重要程度；根据所述各样本点的贡献值选取所述训练数据中部分样本点进行目标函数优化，确定所述线性SVM模型；根据所述线性SVM模型，预测对测试数据的分类结果。本发明实施例根据训练数据中各样本点对获得线性SVM的模型的贡献大小，确定子训练数据，并根据此子训练数据确定线性SVM的模型，加快线性SVM算法的收敛速度。
基于线性支持向量分类方法装置

[发明专利]一种SVM风电功率预测方法-CN201610716412.4在审
发明人：肖峰;陈国初 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2016-08-24 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种SVM风电功率预测方法，基于SVM，即支持向量机，采用基于改进果蝇算法的SVM模型(MFOA‑SVM)对风电功率进行预测，其中包括以下步骤：第一步：确定所需要的适应度函数；第二步:初始化果蝇算法中种群大小和迭代次数，选择好SVM相关参数；第三步：建立SVM训练模型并进行预测，计算适应度函数(预测结果与实际值的均方根误差)，得到每一代群组规模中最佳的参数值，并记录下来；第四步：更新果蝇群体位置，重复第二步直到达到最大迭代次数
一种 svm 电功率预测方法

[发明专利]一种基于SVM算法对短时交通路况预测的方法-CN201710433951.1在审
发明人：吴建龙;史柯 -专利权人：东方网力科技股份有限公司
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于SVM算法对短时交通路况预测的方法，所述方法通过SVM的非线性回归进行预测路况值，根据之前邻近时段的路况值去训练SVM模型，进而预测下个时段的路况值，并根据路况值转化为拥堵等级完成短时各道路交通拥堵状况的预测,本发明采用了动态调整参数的办法去得到SVM模型，确定出核函数最优参数，从而达到提高预测精度，减小误差的效果；基于SVM的非线性回归进行预测路况值，根据之前邻近时段的路况值去训练SVM模型，进而预测下个时段的路况值
一种基于 svm 算法交通路况预测方法