一个广义三次样条光滑半监督支持向量机

研究半监督支持向量机分类优化模型的非光滑问题。建立了光滑半监督支持向量机模型,采用广义三弯矩法导出零点二阶光滑的广义三次样条函数,并以此逼近半监督支持向量机优化中的非光滑部分。构造出基于上述样条函数的具有一阶光滑的半监督支持向量机,从而可以用优化中的光滑算法来求解该模型。分析了广义三次样条函数逼近对称铰链损失函数的逼近精度,证明了新模型的收敛性。数值实验显示新模型有较好的分类效果。     

一种新的支持向量机光滑函数

推导并证明了一个高阶光滑函数,分析了其若干性能．结果表明：该函数具有比1～7阶光滑函数更好的逼近性能,为支持向量机的进一步研究提供了新的光滑函数．     

光滑支持向量分类机概述

支持向量分类机是一种新的分类方法,因其优越性得到了深入的研究和广泛的应用,光滑支持向量分类机是支持向量分类机的一种快速求解模型．对光滑支持向量分类机进行了研究,包括原理的概述、光滑函数的讨论、训练算法的介绍、应用的总迷,研究前景的分析和展望．     

基于支持向量回归机和B样条网络回归曲线建模算法

将改进的支持向量回归机与B-样条网络相结合,提出了一种建立回归曲线模型的新算法。实验仿真结果说明了这种算法是可行和有效的。     

基于支持向量机的缺陷识别方法

针对缺陷检测存在的检测手段落后、工序繁琐、准确率低、不易在线实施、受人为因素影响，以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷识别存在的过学习、推广性差等问题，从数据挖掘的角度，提出了直接从形成缺陷的影响因素着手，先消除工艺参数的冗余和噪声，再运用支持向量机分类算法，进行自动缺陷识别的新方法。通过具体的试验表明：该方法具有成本低廉、准确率高、推广性强、容易在线实施等技术优势。     

基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

基于支持向量机的肿瘤基因数据挖掘

针对两种类别的肿瘤分类问题,首先运用信噪比方法筛选出表达水平发生显著性变化的特征基因,然后采用支持向量机作为分类器进行肿瘤分类,通过对两种类别的白血病DNA微阵列数据进行计算,达到了97.1%的分类准确度.     

支持向量机的算法研究

支持向量机(support vector machine,SVM)是20世纪90年代发展起来的一种新型机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,已广泛应用于模式识别与回归分析.并已成为国际机器学习界的研究热点.本文主要讨论其基本原理与SVM训练算法.     

用于分类的支持向量机

支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的支持向量机以其独有的优点吸引着广大研究者,该文着重于用于分类的支持向量机,对其基本原理与主要的训练算法进行介绍,并对其用途作了一定的探索．     

支持向量机多类分类的数字调制方式识别

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97% 以上。     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

基于层次型支持向量机的人脸检测

复杂背景中的人脸检测可广泛应用于人脸识别、人机交互等方面。但目前大部分人脸检测方法中存在分类器训练困难和检测计算量大等问题。提出了一种基于层次型支持向量机的正面直立人脸检测方法,在这两方面作了改进。这种结构的分类器由一个线性支持向量机组合和一个非线性支持向量机组成,由前者在保证检测率的情况下快速排除掉图像中绝大部分非人脸区域,后者对人脸候选区域进行进一步确认。在卡内基梅隆CMU等数据库上的实验证明了这种方法不仅具有较高的检测率和较低的误检率,而且具有较小的计算量。     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

基于迭代方法的模糊孪生支持向量机

模糊孪生支持向量机通过为每个训练样本赋予不同的模糊隶属度来构建2个最优非平行分类面,以便减少噪声或孤立点对非平行分类面的影响,进一步提高了支持向量机的性能.本文结合超松弛迭代法对模糊孪生支持向量机进行了研究,通过迭代技术求解凸二次规划问题中的拉格朗日乘子,减少了支持向量机的训练时间,在UCI标准数据集上分别对C-FTSVM和v-FTSVM进行了实验研究,并对使用传统求拉格朗日乘子的方法与超松弛迭代(SOR)的方法进行了对比,表明了使用超松弛迭代法不仅在时间性能上得到了提高,而且其分类正确率也优于传统的方法.     

隧洞岩体质量分级的支持向量机方法

将支持向量机应用于岩体质量等级分类中,采用工程中适用性强的指标如岩石质量指标、完整性系数、单轴饱和抗压强度及结构面摩擦因数,作为判别因素. 选用径向基核函数进行训练,通过交叉验证确定最佳模型参数,建立了岩体质量分级模型. 该模型采用成对分类方法构建多类分类模型,与已有文献采用一对多分类法构建支持向量机多类分类模型相比,不可分区域减少很多,即模型分类精度提高显著. 将该模型应用于工程实例,结果表明预测结果与工程勘测结果完全吻合,证明了支持向量机岩体质量分级方法的有效性.     

基于灰色支持向量机的矿山安全事故预测研究

为了提高矿山安全事故预测的可靠性,在灰色预测模型GM(1,1)和支持向量机SVM的基础上,提出了矿山安全事故次数的灰色支持向量机G-SVM的组合预测模型.首先采用GM(1,1)进行数据趋势预测,然后对于残差序列采用支持向量机预测进行捕获,最后将两种模型的结果进行融合,得到组合预测结果.结果表明,组合模型比单一的GM(1,1)模型和SVM模型具有更高的预测精度.