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针对传统多输入多输出(MIMO)支持向量机(SVM)没有考虑多个输出端之间依赖关系的问题,提出了一种新的基于主曲线的MIMO SVM算法。该算法基于所有输出端的模型参数位于一个流形上的假设,首先在现有的多维支持向量回归机(M-SVR)的基础上,构建一个流形正则化的优化目标,其中正则项为输出端模型参数到通过所有参数集合中间的主曲线的投影距离;其次,由于该优化目标为非凸,采用交替优化的方法,交替计算模型参数和参数集合的主曲线,直至收敛。采用仿真数据和实际的载荷识别工程数据进行验证,结果表明,与M-SVR和SVM单独建模方法相比,该算法可有效提高预测精度和数值稳定性。 相似文献
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标签均值半监督支持向量机(meanS3VM)在图像分类中随机选取少量无标记样本训练分类器的正确率较低,且其参数取值使结果波动性较大,针对这一问题,提出基于均值漂移(mean shift)的meanS3VM图像分类方法。以mean shift平滑图为分类对象,以降低图像特征多样性;在每个平滑区域随机选取一个样本作为无标记样本,以保证其携带对分类有用的信息而得到高效的分类器;探讨并改进参数取值方法,网格寻优敏感参数,参数ep结合支持向量机(SVM)预分类和mean shift结果估计,以获取更好更稳定的结果。实验结果表明,所提方法对普通和加噪图像的分类正确率比改进参数取值的原算法分别平均提高1和5个百分点以上,获得了更高的时间效率,且有效避免了分类结果的波动性,适用于图像分类。 相似文献
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在支持向量机多分类方法基础上,提出了一种改进的有向无环图支持向量机( Directed
Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM) 手势识别方法。首先根据Kinect 采集到
的场景深度信息将前景和背景分开,分割得到手,然后提取其特征向量,利用特征向量训练多
个SVM 两分类器,采用DAG 拓扑结构构成DAGSVM 多分类器,并对其结构排序进行改进。
实验证明,与其他支持向量机多分类方法相比,改进后的DAGSVM 分类器能够达到更高的识
别率,并将这个手势识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。 相似文献
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Bartosz SwiderskiAuthor VitaeJaros?aw KurekAuthor Vitae Stanislaw OsowskiAuthor Vitae 《Decision Support Systems》2012,52(2):539-547
The paper presents the new approach to the automatic assessment of the financial condition of the company. We develop the computerized classification system applying WOE representation of data, logistic regression and Support Vector Machine (SVM) used as the final classifier. The applied method is a combination of a classical binary scoring approach and Support Vector Machine classification. The application of this method to the assessment of the financial condition of companies, classified into five classes, has shown its superiority with respect to classical approaches. 相似文献
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在人脸识别方面,传统的特征提取方法大都是线性方法,不能很好保持样本的拓扑结构。分类方面,支持向量机能够尽量提高学习的泛化能力,防止过学习,是一种很好的分类器。提出了一种基于SNPE和SVM的人脸识别方法。采用有监督模式确定NPE算法中的K值。SNPE算法旨在保持数据的局部流型结构,而且相对于近期提出的LLE算法,它能够适用于训练样本和测试样本,具有更大的实用型。结合两分类支持向量机级联模型进行人脸识别,在ORL人脸数据库上实验表明,算法具有稳健性、快速性等优点,实验效果令人满意。 相似文献
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提出了一种基于增量式拉普拉斯嵌入和支持向量机的图像识别方法,该方法首先利用增量式拉普拉斯特征映射对数据点进行维数约减和特征提取;再应用以统计学习理论为基础的支持向量机对图像进行分类识别.在降维过程中,该方法能够最优保持原始空间数据点的局部信息,克服了PCA降维算法从全局考虑而丢失局部信息的缺点,并且对测试集的嵌入坐标增量式计算的特点很好地减少了运算量.实验证明,该方法的图像识别率明显高于传统的PCA线性降维方法,具有可行性. 相似文献
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基于投影寻踪和支持向量机的模式识别方法* 总被引:1,自引:0,他引:1
由于支持向量机(SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种基于投影寻踪(PP)和支持向量机的模式分类方法.利用PP方法把高维数据转换到低维子空间,同时用加速遗传算法获得最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征,然后在低维空间中用SVM对特征向量进行分类识别,并将其应用到银行信贷风险评估中.选用2005年度80家贷款申请企业的数据样本,对该模型进行验证,通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于模式识别的有效性及优越性. 相似文献
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Support vector tracking 总被引:13,自引:0,他引:13
Avidan S 《IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence》2004,26(8):1064-1072
Support Vector Tracking (SVT) integrates the Support Vector Machine (SVM) classifier into an optic-flow-based tracker. Instead of minimizing an intensity difference function between successive frames, SVT maximizes the SVM classification score. To account for large motions between successive frames, we build pyramids from the support vectors and use a coarse-to-fine approach in the classification stage. We show results of using SVT for vehicle tracking in image sequences. 相似文献
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基于支持向量机的遥感图像舰船目标识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高分辨率遥感图像舰船目标识别问题,提出了一种基于支持向量机的舰船目标分类方法。支持向量机(SVM)是一类新型机器学习方法,基于结构风险最小化归纳原则,具有出色的学习能力。与传统的方法相比,支持向量机不但结构简单,而且技术性能特别是泛化能力明显提高。该文简要介绍了有关统计学习理论和支持向量机算法,将支持向量机应用于遥感图像舰船目标识别,并同传统的舰船识别方法进行了相关的对比实验,实验结果说明本文提出的分类器在识别性能上明显优于其它传统分类器,具有更高的识别性能率。 相似文献
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传统的分类算法大都建立在平衡数据集的基础上,当样本数据不平衡时,这些学习算法的性能往往会明显下降.对于非平衡数据分类问题,提出了一种优化的支持向量机(SVM)集成分类器模型,采用KSMOTE和Bootstrap对非平衡数据进行预处理,生成相应的SVM模型并用复合形算法优化模型参数,最后利用优化的参数并行生成SVM集成分类器模型,采用投票机制得到分类结果.对5组UCI标准数据集进行实验,结果表明采用优化的SVM集成分类器模型较SVM模型、优化的SVM模型等分类精度有了明显的提升,同时验证了不同的bootNum取值对分类器性能效果的影响. 相似文献
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为了去除集成学习中的冗余个体,提出了一种基于子图选择个体的分类器集成算法。训练出一批分类器,利用个体以及个体间的差异性构造出一个带权的完全无向图;利用子图方法选择部分差异性大的个体参与集成。通过使用支持向量机作为基学习器,在多个分类数据集上进行了实验研究,并且与常用的集成方法Bagging和Adaboost进行了比较,结果该方法获得了较好的集成效果。 相似文献