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仓储物害虫自动分类识别是储粮生态系统中的重要研究课题之一。近年来,支持向量机以其出色的学习性能,已成为机器学习领域的一个研究热点。本文在研究支持向量机理论的基础上,将支持向量机引入仓储物害虫的分类识别中。实验表明,该方法与传统的神经网络方法相比,克服了后者固有的过学习和欠学习问题,并且对复杂模式的识别能力较强,达到了较高的识别率,这为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径。 相似文献
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基于小波包和支持向量机的故障诊断方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于支持向量机(SVM,support vector machine)对小样本决策具有较好的学习推广性,本文提出一种基于小波包和支持向量机的故障诊断方法,通过小波包分解系数求取频带能量,并根据各个频带的能量的变化提取故障特征,应用LSSVM(least squares support vector machines)进行故障分类。实验结果表明,支持向量机分类器优于传统的BP神经网络和RBF神经网络分类器,识别率较高,具有更强的泛化推广能力。 相似文献
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为了提高电子对抗设备对辐射源的识别能力,采用小波包变换法提取信号的时频谱特征,并引入支持向量机完成对辐射源的分类。小波包变换对信号局部的时频特征具有较好的分辨率,支持向量机分类器结构简单、可获得全局优化、泛化能力强。仿真结果表明,基于支持向量机的辐射源分类方法的正确率优于传统算法。 相似文献
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支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,具有很好的分类精度和泛化性能.支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法,既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度,又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力,为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径.本文提取情感语句的韵律特征、音质特征和混沌特征参数,提出一种基于改进蛙跳算法的数据融合方法,并利用基于改进蛙跳算法的支持向量机进行实用语音情感的识别研究.在实验中比较了PCA方法、BP神经网络和数据融合方法用于语音情感识别的识别率,研究结果表明本文所提的各项改进机制能有效提升情感识别率,为实用语音情感的识别提供一种新方法和新思路. 相似文献
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为了提高支持向量机的泛化能力,研究了Bagging集成学习方法对于支持向量机的提升作用,试验结果表明提升作用不明显。通过模拟数据扰动的方法,在标准数据集上通过试验定量比较了支持向量机和神经网络的稳定性,结果表明支持向量机相对于神经网络来说是一种稳定的分类器。在此基础上,提出了双重扰动法,即通过子空间法扰动数据特征,通过Bagging算法扰动数据分布,来达到提高基分类器之间差异性的目的,在标准数据集和故障诊断数据上进行了试验,试验结果表明,双重扰动法较好地提升了支持向量机的正确识别率。 相似文献
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目标分类器是水下目标自动识别系统的重要组成部分,目前水下目标分类的方法主要有统计分类、神经网络和专家系统等三大类的分类方法。支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是根据统计理论提出的一种新的算法,该算法具有良好的泛化性能,不仅对训练样本的分类性能较好,对未知的检验样本同样具有好的分类效果,特别适用于小样本数据的分类。本文将该算法推广至多分类情况,并对三类水声信号样本进行分类试验。实验结果表明,该算法可以有效的避免“维数灾难”问题,且分类正确率高于传统的神经网络分类器。 相似文献
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与现有的机器学习算法相比,在有限样木的情况下,支撑矢量机具有更强的分类推广能力。该文在提出利用非线性映射进行探地雷达目标识别的基础上,将多同标识别支撑矢量机与探地雷达目标识别相结合,得到了基于一对一(Oneagainst one)支撑矢量机的探地雷达多目标识别方法。所提方法包括基于一对一的探地雷达多目标识别方法、交叉验证的参数选取方法、多通道识别方法:并且和传统的神经网络识别方法进行对比分析。所提识别方法可以与各种目标特征选取方法相结合。对实测数据的对比处理表明所提办法优于传统探地雷达目标识别方法,所得结论对探地雷达目标识别的研究有指导意义。 相似文献
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为了提高货币识别率,提出了用负相关学习算法来提高神经网络集成的泛化能力.将紫外光照射下的纸币图片作为实验样本,将负相关学习法的集成神经网络用于分类器设计,选择6种面额纸币在不同噪声下的样本共300个作为训练样本,对单个神经网络分类器和神经网络集成分类器进行了MATLAB仿真,并对仿真所得的可靠性、识别率进行对比.实验结果表明,基于负相关学习的神经网络集成对货币识别分类有很好的效果,与应用单个神经网络的系统和独立训练个体网络的集成神经网络相比,它的识别率平均可以高出4%. 相似文献
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确定中药品种是确保中药材质量的第一关。为探索中草药品种的快速鉴别方法,本文应用太赫兹光谱技术结合模式识别方法对6种中草药进行分类鉴别。采集了白附片、大黄、党参、陈皮、麦冬、天麻等6种常用中草药,共得到420组太赫兹光谱数据,在0.2~1.5 THz波段分别采用支持向量机(SVM)、主成分分析(PCA)和支持向量机相结合、线性判别分析(LDA)结合支持向量机等方法对6种中药材进行了定性鉴别分析。结果表明,太赫兹光谱数据结合线性判别分析和支持向量机建立的LDA-SVM中草药品种识别模型最优,模型准确率达100%,对未知样本的鉴别准确率达98.41%。本文的LDA-SVM模型具有较好的鉴别能力,能快速准确地鉴别出中药材的品种,为中草药的质量控制提供了又一鉴别手段。 相似文献
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基于支持向量机的说话人辨认研究 总被引:10,自引:0,他引:10
支持向量机是统计学理论的一个重要的学习方法,也是解决模式识别问题的一个有力的工具,本文提出了用支持向量机来解决说话人辨认问题。结合语音信号的特点,解决了大数据量情况下支持向量机的训练问题。支持向量机对两类的分类问题有着突出的优势,本文用两种判决规则将两类问题应用到多类的识别问题。用支持向量机实现了一个与文本无关的说话人辨认系统,实验表明,本方法有良好的效果。 相似文献
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塑料制品回收力度小、重复利用率低,造成环境污染和资源浪费,因此对废旧塑料精确分类是提高塑料回收的关键。本文采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合遗传算法优化误差反向传播神经网络(GA-BP)和支持向量机(GA-SVM)对常见的10种塑料进行分类识别。利用LIBS技术对塑料样品进行处理,分别采集每种塑料样品100组光谱。对采集到的原始光谱做滤波和归一化处理,提取光谱中14条主要的特征谱线,分别建立GA-BP神经网络和GA-SVM模型。实验结果表明,GA-BP神经网络对塑料的识别性能优于GA-SVM,其中GA-BP神经网络识别精度为99.25%,原因是GA-SVM利用升维算法实现对数据集的分类,在塑料样品种类多的情况,分类效果不及GA-BP神经网络。因此,利用LIBS技术结合不同的识别算法,可以实现对多种塑料样品的分类,也为研究不同算法对塑料样品分类识别提供研究思路。 相似文献
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针对非合作接收条件下信号的调制识别问题,提出了一种基于循环谱特征和深度卷积神经网络的自动调制分类算法。该算法首先利用二值化、形态学操作等技术对循环谱数据集预处理,提高网络泛化能力;然后将数据集输入到卷积神经网络模型中,经过网络的特征提取实现分类识别。在网络中添加残差块网络增大感受野,提高特征提取能力。采用Dropout、优化函数等技术优化网络结构,防止训练过拟合。仿真结果表示,与传统方法和现有的一些深度学习调制识别方法相比,该算法在低信噪比条件下有更高的准确率,具有明显的抗噪声优势,是一个有效的调制识别算法。 相似文献
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基于小波分解和支持向量机的准正面人脸识别方法 总被引:5,自引:0,他引:5
基于小波分解提取人脸特征技术和多分类支持向量机模型,提出了一种新的准正面人脸识别算法。小波分解提取人脸特征具有对表情变化不敏感的特点;支持向量机作为分类器被认为具有很高的推广(generalization)性能,无需先验知识。在所提出的算法中,首先对训练图像进行预处理,然后使用小波分解方法对人脸图像进行特征提取,用所提取的人脸特征向量训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。利用ORL人脸图像库对该算法的实验测试结果,以及与其它人脸识别方法的比较结果表明了该算法在识别性能方面的优越性。 相似文献
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极端学习机在立体图像质量客观评价中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
基于传统神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值和泛化性能低等问题,提出采用极端学习机(ELM,extreme learning machine)对立体图像质量进行了客观评价。ELM是单隐层前馈神经网络(SLFNs)的泛化,输入权重可以随机赋值并通过解析获得输出权值。与传统神经网络算法相比,ELM算法具有参数选择简单、学习速度快及泛化性能好等优点。实验结果表明,以sigmoid为激励函数,对241幅不同等级的立体图像测试样本进行测试,其正确等级分类率达到93.85%。研究了不同激励函数条件下不同隐藏层节点数对极端学习机网络性能的影响,且将ELM和传统BP及支持向量机(SVM)在立体图像质量评价中的性能进行了分析比较。 相似文献