支持向量机在遥感图像分类中的应用研究综述

该文对多类分类支持向量机、模糊支持向量机、小波变换支持向量机及主动支持向量机在遥感图像分类中应用的情况进行了阐述及总结,并给出了支持向量机在遥感图像分类中应用的发展趋势。     

基于核函数的支持向量机分类方法

支持向量机是目前正在兴起的一种新的数据挖掘分类方法,阐述了支持向量机的理论基础及核函数,阐明了支持向量机分类的基本思想,分析了支持向量机的优缺点,对支持向量机在海量数据分类中的应用前景进行了展望。     

模糊支持向量机的研究与应用

模糊支持向量机是在支持向量机的基础上引入模糊隶属度函数发展而来,是对支持向量机的改进和完善,一定程度上解决了传统支持向量机算法对噪声和孤立点敏感的问题,被广泛应用于模式识别和人工智能领域。文章阐述了模糊理论和模糊支持向量机的研究现状及其发展,深入探讨了模糊理论中几种模糊隶属度函数的设计方法,并对几种模糊支持向量机的原理及特点进行了详细的分析,最后介绍了模糊支持向量机在各个领域中的应用及发展前景。     

无线传感器节点的故障诊断研究

无线传感器网络节点发生故障不仅消耗节点的能量和网络带宽,甚至会造成网络瘫痪。在分析无线传感器网络节点故障类别的基础上,分别使用相关向量机、支持向量机等算法对其进行研究,并用节点的特征值及相应的故障类型训练相关向量机及支持向量机的分类器。仿真结果表明,相关向量机比支持向量机和人工神经网络有更高的诊断精度。     

基于线性规划的分类支持向量机

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在分类问题上的运用,分析在结构风险中采用一般范数控制模型的复杂性问题,提出基于l1-范数和l∞-范数的两种线性规划支持向量机,包括线性支持向量机和非线性支持向量机.采用模拟数据对4种支持向量机进行数值试验,其中有3种是线性规划支持向量机(包括提出的两种支持向量机)和经典的二次规划支持向量机.实验结果表明,对线性支持向量机中3种支持向量机计算的模型参数均与理论值接近;对非线性支持向量机情形中l1-范数支持向量机具有最少的支持向量和较好的学习效果.     

基于支持向量机和纹理特征的人脸识别

提出了一种基于支持向量机和纹理特征的识别方法及框架模型。即在研究支持向量机理论的基础上,采用支持向量机的分类算法实现人脸识别系统的训练和测试,并将图像的纹理特征技术应用于人脸识别的预处理中。实验表明支持向量机和纹理特征相结合可以获得较好的识别率。     

基于支持向量机的磁共振脑组织图像分割

脑组织图像分割在医学图像分析中具有重要的理论和应用价值。由于支持向量机被看作是对传统学习分类器的一个好的替代,特别是在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能,因此可采用支持向量机方法对磁共振脑组织图像进行分割研究。为了验证支持向量机分割磁共振脑组织图像的效果,利用支持向量机进行了脑组织图像分割实验。实验结果表明:核函数及模型参数对支持向量机的分割性能有较大的影响;支持向量机方法适合作为小样本情况下的学习分类器;对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况下的图像(如医学图像)分割,支持向量机方法也是一个好的选择。     

贪婪支持向量机的分析及应用

支持向量机推广性能的分析是机器学习中的一项重要内容。依据可通过最小化本性支持向量个数来构造支持向量机的思路,结合稀疏学习,从贪婪方法的角度出发,提出了一种新的支持向量机,称之为贪婪支持向量机。利用UCI数据库中的乳腺癌数据集来测试贪婪支持向量机算法在平衡估计精确性和解的稀疏性方面的性能。针对设计的贪婪支持向量机,利用经验过程中的方法,得到这一类型支持向量机的推广性能。     

增量回归支持向量机改进学习算法

传统的支持向量机不具有增量学习性能,而常用的增量学习方法具有不同的优缺点,为了解决这些问题,提高支持向量机的训练速度,文章分析了支持向量机的本质特征,根据支持向量机回归仅与支持向量有关的特点,提出了一种适合于支持向量机增量学习的算法(IRSVM),提高了支持向量机的训练速度和大样本学习的能力,而支持向量机的回归能力基本不受影响,取得了较好的效果。     

用SVM和LS-SVM分析变压器故障诊断

介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型.将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高.试验结果表明,支持向量机和最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有很大的应用潜力.