使用opencv扩展模块进行机器学习SVM进行手写数字分类

产品评论的情感倾向性分析是一个很有研究价值的领域，可以帮助客户、商家进行决策。针对产品评论中的属性词和情感词在文本中的各种关系，制定了8组特征选择规则，利用SVM算法训练模型来判断属性词和情感词的搭配识别，进而依据情感词及否定词等分析属性特征的情感倾向。实验结果表明：提出的基于SVM的搭配识别方法，在识别属性特征与情感词的搭配方面具有不错的分类效果。

SVM_支持向量机基本原理及应用 详细介绍了SVM算法

交通流量预测是智能交通系统中非常重要的研究领域,传统的预测方法在交通流量预测中有着非常广泛的应用。但是,在短时交通流量预测中,由于其影响因素错综复杂,传统的预测方法对于短时交通流量不能很好地进行预测。随着机器学习和数据挖掘各种理论的不断提出及完善,机器学习和数据挖掘与交通流量预测的结合是智能交通系统未来发展的一个重要方向。本文利用SVM(supportvectormachine)构建了短时交通流量预测模型,并利用遗传算法(geneticalgorithm)对SVM的惩罚参数C和核参数。进行优化,同时比较S

用matlab实现的fsvm（模糊支持向量机算法），每个训练样本多加了模糊丽都标签。

基于麻雀算法的SVM分类，SSA-SVM 分类问题 智能优化算法、改进分类器SVM

官方网站 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 参考网页 http://baike.baidu.com/view/598089.htm 实现语言：C语言 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软件可以解决C-SVM分类、-SVM分类、-SVM回归和-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。

针对齿轮箱振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获得大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对齿轮箱故障的振动信号进行分析,进行EEMD分解得到相对平稳的本征模态IMF,并计算每个IMF的能量熵,将其作为支持向量机的输入特征向量以判断齿轮箱的工作状态和故障类型。

文章针对SVM中的参数选择问题，提出了利用遗传算法进行优化的方法，并将其应用于商业银行的个人信用评估中，构建了个人信用评估GA-SVM模型；通过对GA适应度函数的设置来控制个人信用评估中给商业银行造成较大损失的“取伪”误判的发生；模型的应用结果表明，GA-SVM模型能够对样本数据进行较好的分类，并且“取伪”误判得到了控制。

基于frede blaabjerg方法的基本空间矢量pwm，并用spwm实现了我的计算解释。 此方法不包括直流链路补偿，因此不平衡电流输出。