基于特征选择和支持向量机的数字调制识别方法

针对基于决策树的数字调制识别方法在低信噪比和小样本情况下的不足,提出了一种改进的基于特征选择和支持向量机的数字调制识别算法。首先选择信号训练样本的循环谱截面作为备选特征集合,然后利用基于支持向量机的特征选择方法保留有效特征参数并训练分类器,最后将待识别信号选择后的特征输入支持向量机分类器,完成对ASK、MSK、PSK、QAM等4类信号的识别。仿真表明,本文算法在低信噪比和小样本情况下的识别性能优于基于决策树的调制识别方法。     

基于SVM和信息增益的属性选择算法研究

该文提出了一种新的属性选择的算法,即基于信息增益和支持向量机递归属性消除的属性选择算法。该算法保留了支持向量机的高精确性、高维健壮等优点,并通过将信息增益与其结合,克服了支持向量机由于建模时间长导致运行缓慢的缺点。该文还提出了基于接受者操作特征曲线下面积的选择属性数目的方法,并将其应用于个人信贷信用评价中,取得了良好的效果。     

基于SVM的GA及其在农业产业结构优化中的应用

针对遗传算法的特征,提出了通过支持向量机SVM构造遗传算法的适应度函数的新算法,该算法通过统计学习理论指导遗传算法的优化过程,然后又把基于支持向量机的遗产算法应用于农业产业结构优化布局中,结果表明基于支持向量机的遗产算法能较快地全局收敛.     

用支持向量机方法识别大肠杆菌启动子

为了进一步研究大肠杆菌启动子的识别算法,结合大肠杆菌基因分子生物学的有关理论,利用支持向量机(support vector machine,SVM)方法对启动子进行了识别.根据启动子的序列保守性,从每个启动子样本中选取了长65bases的序列作为正样本,从大肠杆菌编码区选取相应长度的序列作为负样本,建立了基于支持向量机的分类器;并讨论了应用SVM方法时,核函数参数的选择问题.实验结果表明,基于支持向量机的识别方法能更好地提取启动子保守序列的统计特征,正样本和负样本的相关系数可以达到81.62％.     

模拟电路故障诊断的改进分析

针对模拟电路故障诊断识别率较低的问题,文章结合模拟电路智能故障诊断流程的重要环节对特征选择、特征提取和诊断识别进行了改进分析。首先将支持向量机(support vectormachine,SVM)和传统特征选择算法相结合,改进了现有特征选择算法,接着将主成分分析(principle component analysis,PCA)和独立成分分析(independent component analysis,ICA)相结合提出双空间特征提取算法,并将双空间提取算法和融合特权信息支持向量机(SVM of learn-ing using privileged information,LUPI-SVM)算法相结合,提出基于双空间提取算法的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法。最后对改进后方法进行了应用分析,通过对两个典型电路的仿真测试,验证了改进后方法的可行性和有效性,改进后方法提高了模拟电路故障诊断的性能。     

基于SVM的中文微博观点句识别算法

针对中文微博中的海量文本,提出了利用领域观点词词典和支持向量机的方法对中文微博中的观点句进行识别.构建领域观点词词典,统计了表示中文微博观点句的5个特征,选取特征1,2,3,4进行观点句识别,并将基于支持向量机的3种不同特征组合识别算法与基于领域观点词词典的识别算法进行对比.算法对比结果表明,基于支持向量机的算法对微博观点句的识别效果较好,准确率68.75％,召回率48.71％,F值57.02％.     

车辆行车实时目标区域特征提取及分类训练

为了实现前方车辆智能实时检测,文中提出了一种基于梯度方向直方图特征和支持向量机的前方车辆检测的区域检测算法.采用一种改进Hough变换直线检测算法提取图像感兴趣区域;对图像感兴趣区域的梯度方向直方图(HOG)特征进行了提取,利用支持向量机(SVM)训练得到的分类器进行前方车辆的检测.实验结果表明:文中提出的区域检测算法能有效实时、准确检测前方车辆;车辆检测用时较梯度方向直方图和支持向量机直接检测算法降低了30%,识别率提高了1.6%.     

电力系统中长期负荷预测改进算法分析

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、天气和电价等实证数据对几种预测方法进行比较分析,算例结果表明,所提出的方法可以加快计算速度,并有效提高预测精度.     

模糊支持向量机在粮食安全预警中的应用

研究模糊支持向量机在粮食安全预警中的应用.首先给出模糊支持向量机(算法),用实例得出基于模糊支持向量机的粮食安全预警方法.并且将模糊支持向量机方法与支持向量机方法和模糊聚类方法相比较,显示出模糊支持向量机方法的优越性。     

遥感图像几何校正的支持向量机算法研究

针对目前遥感图像几何校正算法存在的不足,提出了一种新的遥感图像几何校正算法.引入支持向量机理论和方法,结合遥感图像近似几何校正基本原理,提出遥感图像几何校正的支持向量机算法和实现步骤;选择实验区,使用差分GPS实测地面控制点坐标,使用遥感图像处理软件量测地面控制点对应的影像坐标;使用聚类算法分别选择不同数量的控制点作为遥感图像几何校正的控制点,其余控制点作为检查点;分别使用近似几何校正算法、神经网络和支持向量机算法进行遥感图像的几何校正,并进行校正误差比较分析.算法测试表明:遥感图像几何校正的支持向量机算法具有校正误差小、泛化能力强等特点.     

粗糙集与支持向量机在肝炎诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集与支持向量机(SVM)的肝炎诊断方法.利用粗糙集对原始特征进行约减,得到多个特征子集,然后采用组选择算法进行二次约减,根据约减后的特征子集生成新的数据集,使用SVM对新的数据集进行训练和预测.采用UCI机器学习公共数据集,试验结果与数据分析表明,与SVM、神经网络(NN)、决策树所预测的结果对比,本...     

基于SVM特征选择的整经轴数预测算法

提出了一种基于改进支持向量机（SVM）特征选择算法及神经网络的整经轴数预测算法,该算法采用改进SVM算法选择影响整经轴数的关键特征,在此基础上利用前馈神经网络获得整经轴数的预测值. 在数值计算及实际制造企业的应用效果表明该算法有效,能满足实际棉纺生产过程整经轴数预测的需要.     

基于支持向量机和遗传算法的特征选择

支持向量机是一个具有多类分类能力的非线性分类器,利用特征集中的不同特征组合构成特征子集,所提供的数据在支持向量机上的平均正确分类率为目标函数值,利用遗传算法在整个特征组合空间中搜索能实现平均正确分类率最大化的最优特征子集。     

齿轮裂纹程度识别的有序分类算法

为识别齿轮裂纹的严重程度信息,提出一种基于有序分类的故障严重程度识别方法.将故障严重程度识别问题视为不同严重程度之间存在序结构,并且部分特征和故障严重程度之间存在单调依赖关系的有序分类问题,从有序分类出发,建立有序分类的故障严重程度识别模型.研究故障严重程度识别中的特征评价和特征选择问题,利用排序互信息指标区分原始特征集中的单调特征和非单调特征,提出单调特征和非单调特征混合存在情况下的有序分类特征选择算法.齿轮裂纹程度识别实验结果表明:提出的有序分类特征选择算法可以降低特征空间维数,能选择出分类能力强的故障特征子集,提高了故障严重程度识别的准确性.     

蚁群算法选择特征与WSVM融合的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测率,提出一种蚁群算法选择特征与加权支持向量机的网络入侵检测方法.利用蚁群算法选择网络数据的关键特征,计算信息增益获得各个特征权重,根据特征权重构建了加权支持向量机的网络入侵分类器,并通过KDD CUP 99数据集验证了其有效性.结果表明:该算法能够有效降低特征维数,提高网络入侵检测率和检测效率.     

自适应GA-SVM参数选择算法研究

支持向量机是一种非常有前景的学习机器，它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题．但是，SVM参数的选择大多数是凭经验选取，这种方法依赖于使用者的水平，这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果，而且采用人工的方法选择SVM参数比较浪费时间，这在很大程度上限制了它的应用．为了能够自动地获得最佳的SVM参数，提出了基于自适应遗传算法的SVM参数选取方法．该方法根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率，减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度，从而确保了SVM参数选择的准确性．将该方法应用于船用锅炉汽包水位系统建模，仿真结果表明由该方法所得的SVM具有较简单的结构和较好的泛化能力，仿真精度高，具有一定的理论推广意义．     

Fisher准则挑选特征的快速行人检测算法

为了提高窗口遍历行人检测算法的分类准确率及其窗口遍历速度,提出了Fisher准则挑选特征块的行人检测算法.定尺寸梯度方向直方图特征（Histogram of Oriented Gradi-ent,HOG）块的尺寸过小,只能描述细节特征,使用变尺寸的HOG特征来描述整体与局部特征.利用Fisher准则挑选出区分能力强的特征块最终作为样本的表述符,在窗口遍历检测中利用积分图加速HOG特征的求取,使用支持向量机作为窗口分类器.实验结果表明：行人检测准确率为94%,检测时间为197 ms.     

优化SVM在锅炉负荷预测中的应用

提出智能优化支持向量机算法来提高模型的预测能力和泛化能力。该算法针对支持向量机噪声敏感问题采用小波方法对数据集去噪;利用核主成分分析方法提取数据特征;采用量子粒子群算法优化支持向量机超参数。将该优化算法应用于锅炉负荷短期预测,实验结果表明,该优化算法预测精度较高,收敛速度较快,泛化性能优于其他预测方法,且工程实现容易。     

基于基因表达谱的白血病分子预测模型研究

采用生物信息学方法对肿瘤基因表达数据进行挖掘,以获取和肿瘤不同亚型相关的候选标志基因集合,应用机器学习方法从标志基因集合中提取出甄别肿瘤不同亚型的规则集,进而建立起肿瘤预测模型.利用Relief、信息增益和分类信息指数从不同角度挖掘蕴含在基因表达谱中的候选特征基因,抽取出候选特征基因公约集合.以对不同肿瘤组织样本的识别能力为依据,选取分类能力最强的一组基因集合作为特征基因.利用规则判定树提取出反映这些特征基因相互作用的规则集并以此构建肿瘤预测模型,并将此模型应用于白血病基因表达数据中,建立了白血病分子预测模型.研究表明,该模型得到的白血病标志基因对肿瘤临床诊断具有一定的参考价值.     

基于多群体遗传算法的人脸表情识别

人脸表情识别是目前比较活跃的研究课题。该文提出一种采用多群体遗传算法进化的支持向量机对人脸表情进行分类的新型算法。先提取人脸表情特征,然后采用多群体遗传算法自动选择最优的支持向量机核函数,最后用支持向量机的方法进行分类．在日本JAFFE人脸表情库上进行了仿真实验,并与其他方法进行了比较,该文提出的方法获得了更好的识别效果。