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一种基于支持向量机的LED照明智能控制系统，所述系统包括光照、色温数据传感单元、传感器数据处理与分类单元、脉宽调制控制单元以及LED照明驱动单元。以及提供一种LED照明智能控制方法，包括如下步骤：步骤一：对于当前光环境的数据采集；步骤二：样本数据的预处理；步骤三：支持向量机的训练与测试；步骤四：基于健康照明的光环境数据库的建立；步骤五：控制光照、色温数据输出。本发明通过闭环的反馈提高了LED照明智能控制系统的稳定性，对不同的光环境具有良好的环境适应性，并且结合了医学健康数据，实现对当前的LED照明环境进行科学性、智能化的调控。

基于半监督深度非平行支持向量机的智能医疗诊断方法和装置，其方法包括：1)构建和预处理医学数据集；2)增广有监督样本和无监督样本；3)计算重构损失和一致性损失；4)使用置信度筛选高质量伪标签；5)构建分类任务损失函数，其中采用类似“一对余”来处理多分类学习问题；6)构建模型总体损失函数；7)构建医疗诊断分级评估决策函数；8)针对新的医疗样本，预测该样本的分级评估结果。

基于分位数加权稳健支持向量机的姿势估计方法，包括：1)构建基于传感数据的姿势估计数据集；2)对人体姿势估计数据集进行处理。采用“一对余”策略来处理多分类学习问题，即将个类别分类问题，划分为个二分类学习子问题；3)使用分位数法筛选出异常点，然后使用kNN方法计算权重值；4)根据不均衡度和噪声信息，分别设计类内权重矩阵和类间权重矩阵；5)构建基于分位数加权的稳健支持向量机优化模型；6)根据优化问题求解线性方程组；7)获得最优稳健支持向量机姿势类别超平面；8)构建姿势估计决策函数；9)根据手持设备的传感数据，预测人体姿势类别。

本发明公开了一种基于支持向量机回归的晶体图像直线轮廓检测方法，包括采用CCD照相机采集单晶硅生长过程中的边缘轮廓线图像，对该边缘轮廓线图像进行预处理，构建关于直线角度的过完备字典，用LS-SVR的对偶优化模型求解出与直线角度所对应的稀疏表示系数，求出直线的角度；引入稀疏约束项来优化原始对偶优化模型以提高直线角度的精确度；构建一个直线偏移量的过完备字典，再根据对偶优化模型解出直线的偏移量。本发明能在样本点很少的情况下拟合直线，很好的解决高维数据，在最小二乘支持向量机的原始对偶优化模型中加入了稀疏约束项，进一步提高了算法的鲁棒性，能够准确的估计晶体生长中的中心轴的变化情况，并控制生长中的晶体中心轴位置。

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于支持向量机的文本分类方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：获取语料集；将所述语料集输入至预设的词向量提取模型中，得到每个词的低维词向量；将每个词的低维词向量输入至自注意力层，计算每个词的低维词向量的加权词向量；将每个词的加权词向量输入至支持向量机层中进行高维映射，得到每个词的高维词向量；基于预设的多类SVM损失函数对多个词的高维词向量进行分类预测，得到分类结果。本申请通过支持向量机层提前将每个词的加权词向量同步到了高维空间，查询线性可分的分类超平面，加快了分类的过程，进而提高了文本分类的效率。

本发明公开了一种基于支持向量机的粒子滤波联合跟踪方法。本发明通过建立基于全局灰度特征的支持向量机判别模型，将粒子采样得到的候选目标进行分类，输出可靠性靠前的候选粒子，作为块稀疏生成模型的输入；构建基于块稀疏表示的生成模型，对输入的候选目标进行遮挡处理，并与参考信息进行相似度度量；同时通过更新支持向量机的训练样本与块稀疏模型的参考信息保持对目标表观变化的更新，以实现稳定跟踪。