一种新的兼类文本分类方法

提出了一种基于超椭球的兼类文本分类算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。对待分类样本,通过判断其是否在超椭球内确定其类别。若没有超椭球包围待分类样本,则通过隶属度确定其所属类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该方法较超球方法提高了分类精度和分类速度。     

一种新的类增量学习方法

提出一种新的基于超椭球的类增量学习算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类尽可能多样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练。分类时,通过计算待分类样本是否在超椭球内判定其所属类别。实验结果证明,该方法较超球方法提高了分类精度和分类速度。     

一种新的兼类样本类增量学习算法

提出了一种基于超椭球的兼类样本类增量学习算法。对兼有同一类别的样本,在特征空间构建一个能包围该类尽可能多样本的最小超椭球,使各类样本之间通过超椭球球面分开。增量学习过程中,对新增样本中的每一新类别构建超椭球,对新增样本中的各历史类别重新构建超椭球,使得算法在很小的空间代价下实现了兼类样本类增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史类训练结果。分类过程中,根据待分类样本是否在超椭球内或隶属度来确定其所属类别。实验结果表明,该算法较超球方法具有较快的分类速度和较高的分类精度。     

基于超椭球支持向量机的兼类文本分类算法

提出一种基于超椭球支持向量机的多类文本分类算法。对每一类样本,利用超椭球支持向量机方法在特征空间求得一个超椭球,使其包含该类尽可能多的样本,同时将噪音点排除在外。分类时,利用待分类样本映射到每个超椭球球心的马氏距离确定其类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该算法有效地提高了分类精度。     

最大间隔椭球形多类分类算法

针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题,基于一类分类马氏椭球学习机,提出一种最大间隔椭球形多类分类算法,将每一类数据用超椭球来界定,数据空间由若干个超椭球组成,每个超椭球包围一类样本点,并以最大间隔排除不属于该类的样本点,该算法同时考虑了不同类样本点的协方差矩阵,即分布信息。真实数据上的实验结果表明该方法能提高分类精度。     

最大间隔椭球形多类分类算法

针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题,基于一类分类马氏椭球学习机,提出一种最大间隔椭球形多类分类算法,将每一类数据用超椭球来界定,数据空间由若干个超椭球组成,每个超椭球包围一类样本点,并以最大间隔排除不属于该类的样本点,该算法同时考虑了不同类样本点的协方差矩阵,即分布信息。真实数据上的实验结果表明该方法能提高分类精度。     

基于超椭球分类面的SVDD快速决策方法

针对现有支持向量数据描述(SVDD)快速决策方法在检测不同分布特性的未知样本时分类精度低下的问题,提出基于超椭球分类面的SVDD(HE-SVDD)快速决策方法.该方法通过构建超椭球分类面,提高了不同分布类型数据的分类精度,同时将SVDD的决策复杂度从$O(n)$降低到O(2)(n为支持向量数量).首先研究超球分类面快速决策方法的局限性,进而给出超椭球分类面的构建方法.在多种数据集上的实验结果表明,HE-SVDD可以在很大程度上提升现有快速决策方法的分类精度和适用数据类型.     

实现兼类样本类增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种类增量学习算法.利用超球支持向量机,对每类样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习时,对新增样本以及旧样本集中的支持向量和超球附近的非支持向量进行训练,使得算法在很小的空闻代价下实现兼类样本类增量学习.分类过程中,根据待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别.实验结果表明,该算法具有较快的训练、分类速度和较高的分类精度.     

基于超球支持向量机的类增量学习算法研究

提出了一种超球支持向量机类增量学习算法.对每一类样本,利用超球支持向量机在特征空间中求得包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练,使得该算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现了类增量学习,大大降低了训练时间,同时保留了历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类简单快捷.实验结果证明,该算法不仅具有较高的训练速度,而且具有较高的分类速度和分类精度.     

实现兼类样本增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种增量学习算法.利用超球支持向量机,在特征空间对属于同一类别的样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习过程中,只对新增样本以及与新增样本具有相同兼类的旧样本集中的支持向量进行训练,且每次训练只针对一类样本,使得算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现兼类样本增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类准确快捷.实验结果证明了该算法的有效性.     

马田系统与SVM相集成的模式识别技术研究

为了解决现有马田系统阈值确定方法的不足,基于超球面支持向量机算法,构建了单类及二类超椭球面支持向量机算法,并理论上证明了此算法可转换为二次规划模型。推导了基于超椭球面支持向量机的马田系统阈值确定公式。将所提出的方法应用于故障诊断,得到了较高的判别正确率。     

基于熵的二叉树多类支持向量机的漏洞分类

为了有效提高漏洞分类的准确性,针对基于二叉树多类支持向量机分类算法的分类复杂性和分类结果依赖二叉树的结构等缺点,提出了一种基于熵的二叉树多类支持向量机的漏洞分类算法。根据定义最小超球体进行漏洞样本空间的分类,有效地通过熵的计算来描述漏洞之间的混杂程度,使得漏洞分类的计算过程被简化且能够有效减少分类结果对二叉树结构的依赖。采用公共漏洞枚举(CWE)漏洞分类体系在收集到的3000个漏洞样本上进行大量仿真实验,漏洞分类的平均准确率和平均召回率达93.3%和93.25%,高于基于二叉树多类支持向量机分类算法和K-近邻(KNN)分类算法得到的平均值。实验结果表明所提算法有效可行,能精确地实现漏洞的分类。     

基于FCM聚类的多超球体一类分类

从净图角度出发,提出了以BMP、JPEG净图特征为基础,采用FCM聚类的多超球体一类分类的隐藏信息检测技术。该技术针对同一类样本的特征存在着部分差异的特点,先将净图样本进行模糊C均值聚类,再将该样本的各子类样本特征输入一类SVM分类器进行训练,建立净图样本各子类的超球体分类模型,以此解决净图检测正确率低的问题。实验结果表明,该方法具有一定的通用性和泛化能力,减少了虚警率和漏检率。     

一类分类马氏椭球学习机的直推式学习

针对一类分类马氏椭球学习机当训练样本点比较少而待分类的样本点比较多时,分类精度不高,系统适应性不强的问题,提出直推式一类分类马氏椭球学习机.为解决上述问题,在训练过程中利用已知的训练样本点和待分类的样本点的信息,将待分类样本点逐渐加人到学习机中,并能有效地利用历史训练结果对其进行识别和分类,具有增量学习的特点.与一类分类马氏椭球学习机相比,方法能在很小的训练样本集规模下提高学习机的分类精度,从而使系统的适应性更好.仿真数据和真实数据的实验表明直推式一类分类马氏椭球学习机能大幅度地提高学习的精度.