基于核聚类的手写金融汉字识别方法

根据手写体金融汉字的特点，利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组，对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类，并用这些二值分类器组成决策树的结点，构成一个决策分类树。给出了金融汉字的分组方法和决策树的生成算法，提出利用交叠系数来控制交叠，可以克服错分积累，提高分类准确率。实验结果表明，采用该方法，手写体金融汉字识别的速度和正确率都达到了实用的要求。     

基于半模糊核聚类算法的收视率预测研究

收视率是电视行业重要的指标之一,对电视机构运营决策具有重要参考价值。针对收视率数据影响因素众多,变化趋势复杂等特点,提出了一种基于半模糊核聚类的超球支持向量机分类方法,基于半模糊核聚类生成模糊类,在其边缘样本信息基础上,利用超球支持向量机进行多类分类,从而有效提高分类器性能。实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度。     

一种新的基于ART的支持向量机多类分类方法

基于支持向量机的二值分类原理，提出了一种由自适应共振理论方法与支持向量机相结合的改进型多类分类方法,此方法改进了传统支持向量机的一对一多类分类方法；对于每个二值分类器的结果进行决策时没有采用投票原则，而是采用自适应共振理论网络融合二值分类器的输出信息，从而克服了当分类器输出结果接近于O时投票法容易出现决策错误和票数相同时无法决策的不足．此算法已应用于玻璃的分类．仿真实验证明，此方法具有较好的分类效果．     

融合无监督和监督学习策略生成的多分类决策树

提出了一种融合无监督和监督两种学习策略生成多分类决策树的方法．它首先利用无监督聚类方法能够发现待分类样本之问的内在联系和规律的特点，确定出最为符合多类样本分布特征的决策树的树型，继而利用监督学习支持向量机的方法对样本进行准确的分类，通过采用核函数和不对称的Lagrangian系数限制条件，支持向量机很好的解决了样本特征空间上的线性不可分性和决策树型确定过程中出现的训练样本不对称性的影响、该方法具有较高的计算效率和准确性，在实验申取得了比较好的结果．     

多类分类预选取的SVM在语音识别中的应用

支持向量机在训练过程中,将很多时间都浪费在对非支持向量的复杂计算上,特别是对于大规模数据量的语音识别系统来说,支持向量机在训练时间上不必要的开销将会更加显著。核模糊C均值聚类是一种常用的典型动态聚类算法,并且有核函数能够把模式空间的数据非线性映射到高维特征空间。在核模糊C均值聚类的基础上,结合了多类分类支持向量机中的一对一方法,按照既定的准则把训练样本集中有可能属于支持向量的样本数据进行预选取,并应用到语音识别中。实验取得了较好的结果,该方法有效地提高了支持向量机分类器的学习效率和泛化能力。     

超球体多类支持向量机理论

目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练.因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路.     

基于决策树对支持向量机的医学图像分类新方法

针对传统对支持向量机多类分类算法（Multi-TWSVM）中出现的模糊性问题,提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机（GA-DTTSVM）多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决策树,通过构建决策树可以分离样本的模糊区域,提高模糊区域样本的识别率。在决策树的每个节点上用对支持向量机（TWSVM）训练分类器,最后用训练的分类器进行分类和预测。实验结果表明,与决策树对支持向量机（DTTSVM）多类分类算法以及Multi-TWSVM相比,GA-DTTSVM多类分类算法具有较高的分类精度和较快的训练速度。     

结合支持向量机与C均值聚类的图像分割

针对支持向量机进行图像分割时需要用户设定训练样本问题，提出一种根据图像特征使用C均值聚类算法自动获取支持向量机训练样本的方法。首先将图像分成几个区域，对每个区域利用小波分解去掉含有图像边缘的区域，然后对剩余的平滑区域计算能量均值作为特征值，使用C均值聚类算法对平滑区域分类，将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本，最后用训练后的分类器对图像进行分割。实验结果表明提出的方法取得了很好的分割结果，同时用一幅有代表性的图像进行支持向量机训练，所产生的分类器可以应用于所有该类图像，因此可以很容易应用到体数据的分割中。     

层次聚类LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

文中借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,并针对容差模拟电路的故障诊断问题,在利用核主元分析法提取其故障特征的基础上,采用所构造的层次聚类最小二乘支持向量机对模拟电路的软故障进行了诊断,并与常用的1对1、1对多算法进行比较,结果表明该方法简化了分类器的结构,缩短了训练测试时间,提高了故障识别率。     

基于类间可分性度量的支持向量机决策树

采用支持向量机解决多类分类问题一般通过多个两类分类器的组合来求解,如何组合这些两类分类器就是该方法的关键.提出一种改进的支持向量机决策树多类分类模型,该模型通过引入类间可分性度量来确定决策树结构,以类间可分性度量的高低来决定不同类别在决策树中的位置,将容易分离的类尽可能早地划分出来.最后通过一组实验证明了该模型的有效性.     

模糊C均值与支持向量机相结合的增强聚类算法

针对传统重复聚类算法精度不高、消耗资源较大的缺点,提出了一种模糊C均值(FCM)与支持向量机(SVM)相结合的增强聚类算法。该算法思路是先将实例数据集利用FCM粗分为C类,然后使用SVM再对每一类进行细化分类,实现中提出了基于完全二叉树的决策级联式SVM模型,以便达到增强聚类的目的。针对使用FCM迭代聚类的过程中有可能会出现新的特征使原有的聚类失去平衡性的问题,提出了使用划分的思想对数据集进行预处理来消除这种不利影响。利用鸢尾属植物真实数据集对相关算法进行实验对比分析,结果表明该算法能够克服精度低的缺点,并节约了系统资源,可以提高聚类的质量。     

基于对支持向量机的多类分类算法在入侵检测中的应用

针对基于传统支持向量机(SVM)的多类分类算法在处理大规模数据时训练速度上存在的弱势,提出了一种基于对支持向量机(TWSVM)的多类分类算法。该算法结合二叉树SVM多类分类思想,通过在二叉树节点处构造基于TWSVM的分类器来达到分类目的。为减少二叉树SVM的误差累积,算法分类前首先通过聚类算法得到各类的聚类中心,通过比较各聚类中心之间的距离来衡量样本的差异以决定二叉树节点处类别的分离顺序,最后将算法用于网络入侵检测。实验结果表明,该算法不仅保持了较高的检测精度,在训练速度上还表现了一定优势,尤其在处理稍大规模数据时,这种优势更为明显,是传统二叉树SVM多类分类算法训练速度的近两倍,为入侵检测领域大规模数据处理提供了有效参考价值。     

基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别

提出了一种基于遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分类器分布在各个结点上,构成多类支持向量机,减少了分类器的数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能选出适合于识别的玉米种子特征并能对玉米种子进行正确地识别。     

改进的决策树SVM在脑电识别中的应用

为了识别3类意识任务,提出了一种改进的决策树支持向量机(SVM)算法.该方法将决策树与支持向量机结合构造多类SVM分类器,为了降低由决策树引起的"误差累积"效应,用基于类分布的可分离性测度来决定决策树走向.通过对2005国际脑机接口(BCI)竞赛中IDIAP研究协会提供的一组数据进行分析,分类最高准确率达到了80.8%,明显高于传统多类SVMs,表明了该算法的有效性.     

基于K均值聚类和粒子群优化的多核SVM图像分割

图像分割是图像理解和计算机视觉的重要内容.针对单核SVM在进行图像分割过程中不能兼顾分割精度高和泛化性能好的问题,提出一种基于K均值聚类和优化多核SVM的图像分割算法.该算法首先运用K均值聚类算法自动选取训练样本,然后提取其颜色特征和纹理特征作为训练样本的特征属性,并使用其对构造的多核SVM分割模型进行训练,最后用粒子群优化算法对多核核参数、惩罚因子以及核权重系数联合寻优,使生成的多核SVM具有更好的分割性能.实验结果表明,本文方法在有效提取图像目标细节的同时,获得了更高的分割精度,与基于单核的SVM分割模型相比,具有更强的泛化能力.     

一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法

为提高多类支持向量机的分类效率,提出了一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法。该混合二叉树中的每个内部结点对应一个分割超平面,该超平面通过计算两个距离最远的类的质心而获得,即该超平面为连接两质心线段的垂直平分线。每个终端结点(即决策结点)对应一个支持向量机,它的训练集不再是质心而是两类(组)样本集。该分类模型通常是超平面和支持向量机的混合结构,其中超平面实现训练早期的近似划分,以提升分类速度;而支持向量机完成最终的精确分类,以保证分类精度。实验结果表明,相比于经典的多类支持向量机方法,该算法在保证分类精度的前提下,能够有效缩短计算时间,提升分类效率。     

二叉树多类SVM在网络入侵检测中的应用

本文在考察现有多类分类支持向量机(SVM)算法后,提出了一种基于二叉树结构的多分类器融合思想,融合过程充分考虑了类别之间的区分度,从而建立一颗相对优化的二叉树SVM的多类分类算法,并把改进后的多类SVM应用于入侵检测中以提高系统性能。在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明了本方法的有效性。     

一种新的分裂层次聚类SVM多值分类器

提出一种分裂层次聚类SVM分类树分类方法.该方法通过融合模糊聚类技术和支持向量机算法,利用分裂的层次聚类策略,有选择地重新构造学习样本集和SVM子分类器,得到了一种树形多值分类器.研究结果表明,对于k类别模式识别问题,该方法只需构造k-1个SVM子分类器,克服了SVM子分类器过多以及存在不可区分区域的缺点,具有良好的分类性能.实验结果验证了该方法的优越性.