Littérature scientifique sur le sujet « Least-squares support vector machine »
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Articles de revues sur le sujet "Least-squares support vector machine"
KITAYAMA, Satoshi, Masao ARAKAWA et Koetsu YAMAZAKI. « 1403 Least-Squares Support Vector Machine ». Proceedings of Design & ; Systems Conference 2010.20 (2010) : _1403–1_—_1403–5_. http://dx.doi.org/10.1299/jsmedsd.2010.20._1403-1_.
Texte intégralAdankon, M. M., M. Cheriet et A. Biem. « Semisupervised Least Squares Support Vector Machine ». IEEE Transactions on Neural Networks 20, no 12 (décembre 2009) : 1858–70. http://dx.doi.org/10.1109/tnn.2009.2031143.
Texte intégralZHENG, SHENG, YUQIU SUN, JINWEN TIAN et JAIN LIU. « MAPPED LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE REGRESSION ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 19, no 03 (mai 2005) : 459–75. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001405004058.
Texte intégralHwang, Changha, et Jooyong Shim. « Geographically weighted least squares-support vector machine ». Journal of the Korean Data and Information Science Society 28, no 1 (31 janvier 2017) : 227–35. http://dx.doi.org/10.7465/jkdi.2017.28.1.227.
Texte intégralChoi, Young-Sik. « Least squares one-class support vector machine ». Pattern Recognition Letters 30, no 13 (octobre 2009) : 1236–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2009.05.007.
Texte intégralHuang, Xiaolin, Lei Shi et Johan A. K. Suykens. « Asymmetric least squares support vector machine classifiers ». Computational Statistics & ; Data Analysis 70 (février 2014) : 395–405. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2013.09.015.
Texte intégralLiu, Dalian, Yong Shi, Yingjie Tian et Xiankai Huang. « Ramp loss least squares support vector machine ». Journal of Computational Science 14 (mai 2016) : 61–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.jocs.2016.02.001.
Texte intégralvan Gestel, Tony, Johan A. K. Suykens, Bart Baesens, Stijn Viaene, Jan Vanthienen, Guido Dedene, Bart de Moor et Joos Vandewalle. « Benchmarking Least Squares Support Vector Machine Classifiers ». Machine Learning 54, no 1 (janvier 2004) : 5–32. http://dx.doi.org/10.1023/b:mach.0000008082.80494.e0.
Texte intégralZhang, Yong Li, Yan Wei Zhu, Shu Fei Lin, Xiu Juan Sun, Qiu Na Zhang et Xiao Hong Liu. « Algorithm of Sparse Least Squares Support Vector Machine ». Advanced Materials Research 143-144 (octobre 2010) : 1229–33. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.143-144.1229.
Texte intégralDong, Zengshou, Zhaojing Ren et You Dong. « MECHANICAL FAULT RECOGNITION RESEARCH BASED ON LMD-LSSVM ». Transactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering 40, no 4 (novembre 2016) : 541–49. http://dx.doi.org/10.1139/tcsme-2016-0042.
Texte intégralThèses sur le sujet "Least-squares support vector machine"
Zigic, Ljiljana. « Direct L2 Support Vector Machine ». VCU Scholars Compass, 2016. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/4274.
Texte intégralLi, Ke. « Automotive engine tuning using least-squares support vector machines and evolutionary optimization ». Thesis, University of Macau, 2012. http://umaclib3.umac.mo/record=b2580667.
Texte intégralKhawaja, Taimoor Saleem. « A Bayesian least squares support vector machines based framework for fault diagnosis and failure prognosis ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/34758.
Texte intégralErdas, Ozlem. « Modelling And Predicting Binding Affinity Of Pcp-like Compounds Using Machine Learning Methods ». Master's thesis, METU, 2007. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/3/12608792/index.pdf.
Texte intégralPai, Chih-Yun. « Automatic Pain Assessment from Infants’ Crying Sounds ». Scholar Commons, 2016. http://scholarcommons.usf.edu/etd/6560.
Texte intégralYoldas, Mine. « Predicting The Effect Of Hydrophobicity Surface On Binding Affinity Of Pcp-like Compounds Using Machine Learning Methods ». Master's thesis, METU, 2011. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12613215/index.pdf.
Texte intégralTREVISO, FELIPE. « Modeling for the Computer-Aided Design of Long Interconnects ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2022. https://hdl.handle.net/11583/2973429.
Texte intégralMelo, Davyd Bandeira de. « Algoritmos de aprendizagem para aproximaÃÃo da cinemÃtica inversa de robÃs manipuladores : um estudo comparativo ». Universidade Federal do CearÃ, 2015. http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=16997.
Texte intégralNesta dissertaÃÃo sÃo reportados os resultados de um amplo estudo comparativo envolvendo sete algoritmos de aprendizado de mÃquinas aplicados à tarefa de aproximaÃÃo do modelo cinemÃtico inverso de 3 robÃs manipuladores (planar, PUMA 560 e Motoman HP6). Os algoritmos avaliados sÃo os seguintes: Perceptron Multicamadas (MLP), MÃquina de Aprendizado Extremo (ELM), RegressÃo de MÃnimos Quadrados via Vetores-Suporte (LS-SVR), MÃquina de Aprendizado MÃnimo (MLM), Processos Gaussianos (PG), Sistema de InferÃncia Fuzzy Baseado em Rede Adaptativa (ANFIS) e Mapeamento Linear Local (LLM). Estes algoritmos sÃo avaliados quanto à acurÃcia na estimaÃÃo dos Ãngulos das juntas dos robÃs manipuladores em experimentos envolvendo a geraÃÃo de vÃrios tipos de trajetÃrias no volume de trabalho dos referidos robÃs. Uma avaliaÃÃo abrangente do desempenho de cada algoritmo à feito com base na anÃlise dos resÃduos e testes de hipÃteses sÃo executados para verificar se hà diferenÃas significativas entre os desempenhos dos melhores algoritmos.
Padilha, Carlos Alberto de Araújo. « Uma abordagem multinível usando algoritmos genéticos em um comitê de LS-SVM ». reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2018. http://hdl.handle.net/10183/174541.
Texte intégralMany years ago, the ensemble systems have been shown to be an efficient method to increase the accuracy and stability of learning algorithms in recent decades, although its construction has a question to be elucidated: diversity. The disagreement among the models that compose the ensemble can be generated when they are built under different circumstances, such as training dataset, parameter setting and selection of learning algorithms. The ensemble may be viewed as a structure with three levels: input space, the base components and the combining block of the components responses. In this work is proposed a multi-level approach using genetic algorithms to build the ensemble of Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), performing a feature selection in the input space, the parameterization and the choice of which models will compose the ensemble at the component level and finding a weight vector which best represents the importance of each classifier in the final response of the ensemble. In order to evaluate the performance of the proposed approach, some benchmarks from UCI Repository have been used to compare with other classification algorithms. Also, the results obtained by our approach were compared with some deep learning methods on the datasets MNIST and CIFAR and proved very satisfactory.
SEDAGHAT, MOSTAFA. « Modeling and Optimization of the Microwave PCB Interconnects Using Macromodel Techniques ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2022. https://hdl.handle.net/11583/2973989.
Texte intégralLivres sur le sujet "Least-squares support vector machine"
missing], [name. Least squares support vector machines. Singapore : World Scientific, 2002.
Trouver le texte intégralLeast squares support vector machines. River Edge, NJ : World Scientific, 2002.
Trouver le texte intégralVandewalle, Joos, Bart De Moor, Tony Van Gestel, Jos De Brabanter et Johan A. K. Suykens. Least Squares Support Vector Machines. World Scientific Publishing Company, 2003.
Trouver le texte intégralO. Görgülü et A. Akilli. Egg production curve fitting using least square support vector machines and nonlinear regression analysis. Verlag Eugen Ulmer, 2018. http://dx.doi.org/10.1399/eps.2018.235.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Least-squares support vector machine"
Pelckmans, K., I. Goethals, J. D. Brabanter, J. A. K. Suykens et B. D. Moor. « Componentwise Least Squares Support Vector Machines ». Dans Support Vector Machines : Theory and Applications, 77–98. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/10984697_3.
Texte intégralZhang, Xiaoou, et Zexuan Zhu. « Sparse Multi-task Least-Squares Support Vector Machine ». Dans Neural Computing for Advanced Applications, 157–67. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-7670-6_14.
Texte intégralLi, Yang, et Wanmei Tang. « A least Squares Support Vector Machine Sparseness Algorithm ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 346–53. London : Springer London, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-2386-6_45.
Texte intégralWu, Fangfang, et Yinliang Zhao. « Least Squares Littlewood-Paley Wavelet Support Vector Machine ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 462–72. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11579427_47.
Texte intégralLi, Lijuan, Youfeng Li, Hongye Su et Jian Chu. « Least Squares Support Vector Machines Based on Support Vector Degrees ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 1275–81. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11816157_160.
Texte intégralGan, Liang-zhi, Hai-kuan Liu et You-xian Sun. « Sparse Least Squares Support Vector Machine for Function Estimation ». Dans Advances in Neural Networks - ISNN 2006, 1016–21. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11759966_149.
Texte intégralLópez, Jorge, Álvaro Barbero et José R. Dorronsoro. « Momentum Acceleration of Least–Squares Support Vector Machines ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 135–42. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21738-8_18.
Texte intégralGijsberts, Arjan, Giorgio Metta et Léon Rothkrantz. « Evolutionary Optimization of Least-Squares Support Vector Machines ». Dans Annals of Information Systems, 277–97. Boston, MA : Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1280-0_12.
Texte intégralLi, You-Feng, Li-Juan Li, Hong-Ye Su et Jian Chu. « Least Squares Support Vector Machine Based Partially Linear Model Identification ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 775–81. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11816157_94.
Texte intégralZhang, Yongli, Yanwei Zhu, Shufei Lin et Xiaohong Liu. « Application of Least Squares Support Vector Machine in Fault Diagnosis ». Dans Communications in Computer and Information Science, 192–200. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27452-7_26.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Least-squares support vector machine"
« Least squares support vector machine ensemble ». Dans 2004 IEEE International Joint Conference on Neural Networks. IEEE, 2004. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2004.1380924.
Texte intégralYugang Fan, Ping Li et Zhihuan Song. « Dynamic Least Squares Support Vector Machine ». Dans 2006 6th World Congress on Intelligent Control and Automation. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/wcica.2006.1713313.
Texte intégralKong, Rui, et Bing Zhang. « A Fast Least Squares Support Vector Machine classifier ». Dans 2008 Chinese Control and Decision Conference (CCDC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ccdc.2008.4597413.
Texte intégralJafar, Nurkamila, Sri Astuti Thamrin et Armin Lawi. « Multiclass classification using Least Squares Support Vector Machine ». Dans 2016 International Conference on Computational Intelligence and Cybernetics (CYBERNETICSCOM). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/cyberneticscom.2016.7892558.
Texte intégralYanhui, Zhang, Liu Binbin et Pan Zhongming. « Biofouling estimation with least squares support vector machine ». Dans 2016 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icinfa.2016.7831980.
Texte intégralYongsheng Sang, Haixian Zhang et Lin Zuo. « Least Squares Support Vector Machine classifiers using PCNNs ». Dans 2008 IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems (CIS). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/iccis.2008.4670890.
Texte intégralXia, Xiao-Lei. « A novel sparse least-squares support vector machine ». Dans 2012 5th International Conference on Biomedical Engineering and Informatics (BMEI). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/bmei.2012.6513100.
Texte intégralGaobo, Chen, et Chen Xiufang. « Combining partial least squares regression and least squares support vector machine for data mining ». Dans 2011 International Conference on E-Business and E-Government (ICEE). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icebeg.2011.5881755.
Texte intégralJing, Lv, et Zhang Yanqing. « Colleges Employment Forecasting by Least Squares Support Vector Machine ». Dans 2012 International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/iccsee.2012.455.
Texte intégralRichhariya, B., et M. Tanveer. « Universum least squares twin parametric-margin support vector machine ». Dans 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn48605.2020.9206865.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Least-squares support vector machine"
Puttanapong, Nattapong, Arturo M. Martinez Jr, Mildred Addawe, Joseph Bulan, Ron Lester Durante et Marymell Martillan. Predicting Poverty Using Geospatial Data in Thailand. Asian Development Bank, décembre 2020. http://dx.doi.org/10.22617/wps200434-2.
Texte intégral