基于几何分析的支持向量机推广能力推测模型

利用支持向量机分类器中支持向量分布的几何意义,构造了一种新的与样本分布相关的推广能力预测模型,该模型充分利用了支持向量分布的先验信息,它与统计学习理论中推广能力准则具有一致的几何意义.首先利用支持向量分布的几何意义出发从海量样本中选择有效边界向量代替原有训练样本,然后在有效边界向量中分别计算最小包含半径和最大分类间隔.它不需要求解二次规划就可以得到与训练样本相关的推广能力计算模型,计算量较低.本文最后的最优核函数、核参数选择仿真实验结果表明本文提出的基于几何分析的支持向量机推广能力推测模型的合理性与高效性, 该模型对于解决支持向量机中最优核函数、核参数选择具有重要意义.     

特征加权支持向量机

该文针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM)。该方法首先利用信息增益计算各个特征对分类任务的重要度,然后用获得的特征重要度对核函数中的内积和欧氏距离进行加权计算,从而避免了核函数的计算被一些弱相关或不相关的特征所支配。理论分析和数值实验的结果都表明,该方法比传统的SVM具有更好的鲁棒性和分类能力。     

模糊多类SVM模型

利用SVM处理多类分类问题,是当前的研究热点之一.本文提出了一种模糊多类支持向量机模型,即FMSVM.该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此得到不同的惩罚值.从而在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.理论分析与数值实验都表明,该算法具有良好的鲁棒性.     

凸组合核函数的支持向量机高光谱图像分类

支持向量机的高光谱图像分类中,单核函数存在局限性。为了提高分类器的分类精度和支持向量机模型的泛化能力,利用高斯径向基核和多层感知核进行凸组合构造复合核函数支持向量机,证明了该函数满足作为核函数的判决Mercer条件,并进一步将凸组合核函数支持向量机应用到高光谱图像分类中,完成了建模和实验验证。实验结果表明,凸组合核函数具有较好的鲁棒性,且该类支持向量机的分类精度和KAPPA系数较单核SVM均得到了有效的提高,是一种解决多分类问题行之有效的分类器。     

基于核鲁棒k-均值的模糊支持向量机算法

支持向量机对训练数据中的噪声敏感,为了解决这一问题,本文提出基于核鲁棒k-均值算法的模糊支持向量机算法。算法首先在每类训练样本上应用核鲁棒k-均值算法,得到每个样本的模糊隶属度,将该隶属度赋予训练样本,得到模糊训练集,然后在模糊训练集上训练模糊支持向量机,得到分类决策函数。实验表明,对于带噪声的训练样本,本文的算法能够为噪声样本赋予小的隶属度,提高分类准确率。     

基于模糊C-均值的相似性特征转换光滑支持向量机

在用于非线性分类的光滑支持向量机（SSVM）模型中,核函数必须满足Mercer's条件,由此限制了核函数的选择范围;并且在面对大规模数据集时,SSVM模型的计算复杂度很高,训练时间长.针对这两点缺陷提出了基于模糊C-均值的相似性特征转换光滑支持向量机模型（SFT-SSVM-FCM）.首先,运用基于相似性的特征转换,使得核函数不需要再满足Mercer's条件,从而拓宽了核函数的选择范围;其次,运用模糊C-均值（FCM）分群技术,将完整的训练数据集划分成若干子簇,分别在每一个子簇上进行已经过相似性特征转换的SSVM模型训练.实验表明：与传统的SVM、SSVM模型及一系列变体模型相比较,该新模型在训练时间、分类精度方面都具有更好的表现.     

混沌优化的仓储害虫声音信号识别研究

为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模型参数自动选择算法.基于径向基核函数(Radial Basis Function,RBF)的支持向量机模型参数C和核宽度参数σ对其泛化能力有很大的影响,首先产生Logistic映射和圆映射的混沌混沌数值序列,而后以通过载波形式将混沌变量的值域"放大"至参数(C,σ)的取值空间,寻找优化变量(C,σ)的最优组合.与网格法的比较实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了支持向量机的训练个数,并使支持向量机具有更好的推广能力.     

浅析基于核方法的XML文档自动分类

XML文档,作为新数据形式,将文本内容信息和结构信息综合起来,是目前进行研究的一个热点。支持向量机方法为了对分类器具体的构造问题进行解决,利用核函数做了空间映射,同时将分类的最优超平面构造出来,这一方法对于文本自动分类有着明显的优点。本文首先介绍了向量模型,其次,对基于支持向量机的XML文档自动分类进行阐述。     

基于核向量机的模式分类及其实验测试

文中使用一种新的SVM变种--核向量机来对大样本数据集进行训练建模,进而求解模式分类问题.CVM算法是将核函数转换为最小包围球问题进行求解,可以解决任何线性或非线性分类问题.测试结果表明,核向量机可以快速对大样本数据进行分类并能产生较少的支持向量.     

基于分段核函数的支持向量机及其应用

支持向量机兼顾训练误差和推广性能,已受到机器学习领域的高度重视,而核函数的性能是支持向量机研究中的关键问题。研究了几种常见核函数对支持向量机推广性能的影响,并利用全局核函数和局部核函数的性质,提出了一种新的分段核函数的支持向量机。数据集上的仿真结果表明,该核函数对应的支持向量机泛化能力优于传统核函数对应的支持向量机,具有较好的预测性能。     

模糊格构造型形态神经网络

针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评价,并与原始的CMNN和传统的人工神经网络、支持向量机、最近邻分类器进行了对比;试验结果表明,FL-CMNN在测试精度上明显优于原始的CMNN,训练时间远远低于传统的神经网络和支持向量机,而分类精度丝毫不亚于传统的神经网络和支持向量机.     

基于pinball损失的结构模糊孪生支持向量机

孪生支持向量机通过求解较小的二次规划问题,提高了分类器的性能,然而,该方法主要利用了类间可分的特性,并使用hinge损失函数构建相应的模型,它们并未充分考虑不同类中数据的结构信息以及不同样本对分类的影响,导致该方法对噪声具有较强的敏感性以及重取样的不稳定性.为了进一步提高孪生支持向量机的性能,基于pinball损失函数,将数据集中不同类的结构信息以及不同样本的作用引入到孪生支持向量机中,获得了基于pinball损失的结构模糊孪生支持向量机模型,从理论上导出了基于pinball损失的结构模糊孪生支持向量机算法pin-sftsvm,通过选取人工生成数据集与UCI标准数据集,对pin-sftsvm算法进行了实验,并与tbsvm、s-tsvm和pin-tsvm算法进行了性能比较,表明了提出算法的有效性.     

网络大数据下的冗余数据分类优化算法研究

提出了基于模糊支持向量机算法网络大数据下的冗余数据分类优化方法。提取网络大数据环境下的冗余数据属性特征,为冗余数据分类提供准确的数据基础。根据模糊支持向量机相关理论,获取最优分类平面,从而实现冗余数据分类优化处理。实验结果表明,利用改进算法进行网络大数据下的冗余数据分类优化处理,能够提高分类的准确性,取得了令人满意的效果。     

一种改进的支持向量机模式分类方法

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,已成为目前研究的热点,并在模式识别领域有了广泛的应用.首先分析了支持向量机原理,随后引入一种改进的径向基核函数,在此基础上,提出了一种改进核函数的SVM模式分类方法.与基于IRIS数据,进行了计算机仿真实验,与基干模糊k-近邻的模式分类仿真结果比较,结果表明改进的SVM方法分类性能比模糊k-近邻算法(Fuzzy k-Nearest Neighbor,FKNN)的分类性能更好,运算时间更短,更易于实时实现.     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测

本文提出了一种基于模糊支持向量机的网络入侵检测方法。通过在样本中引入模糊隶属度,来减小噪声数据和孤立点的影响。根据网络入侵检测的特征,选择合适的核函数,构建了适合于网络入侵检测的模糊支持向量机分类器。实验表明这种分类器应用于网络入侵检测是可行的,有效的。     

混合策略超球支持向量机算法

针对多类别分类超球支持向量机算法的重叠区域数据分类问题,提出了一种混合策略决策算法.首先对超球相交区域的数据分布情况分析得到数据分布的特点,然后根据数据分布特点采用不同的决策策略.如果用两球相交面直接可以把两类数据分开,则直接用相交面作为分类平面.如果两类数据近似线性可分,构造最优二分超平面作为分类平面.如果两类数据非线性可分,则引入核函数构造最优二分超平面为分类球面.如果相交区域只包含一个类别的数据,则采用排它法作为测试样本的决策规则.实验结果表明所提出的算法性能优于单一决策策略的超球支持向量机算法,在提高分类精度的同时,降低了决策规则求解的复杂度.     

基于支持向量机数据分析红外手势识别方法研究

该文提出了利用支持向量机结合仿生六点手势模型优化红外体感控制设备手势识别的方法。采集空间手势信息,仿生六点手势模型提取手势特征向量,利用支持向量机分类及校对数据,引用核函数将低维空间不可分信息映射至高维空间实现线性可分。结果表明,运用基于支持向量机的红外体感设备手势方法能有效识别手势,减轻计算机通信的传输负荷。     

基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类

本文主要对模糊支持向量机的模式分类算法进行研究,对模糊隶属度函数进行选择并计算隶属度值,并对是否患动脉硬化进行分类,实验表明基于模糊训练样本的支持向量机具有高的分类精度。     

支持向量分类和多宽度高斯核

支持向量分类中,高斯核不区分样本中各个特征的重要性,显然各个特征对分类的贡献一般是不相同的.为了体现这种差别从而提高支持向量机的泛化性能,文中提出了多宽度高斯核的概念.多宽度高斯核增加了支持向量机的超级参数,进一步地,文中提出了多参数模型选择算法.算法利用误差界自动实现模型选择.通过实验验证了多宽度高斯核和多参数模型选择算法的有效性.     

一种小波核函数的支持向量回归算法及应用

借助谐波小波函数在分析窄带信号方面的性能,利用支持向量回归算法,提出了一种基于谐波小波核函数和支持向量机相结合的谐波小波核支持向量回归算法,实现了小样本情况下微弱信号的精确检测.仿真和实测检测噪声数据的分析表明该算法可以有效地检测出舰船噪声中的线谱信号.