基于模糊熵的脑电睡眠分期特征提取与分类

提出了一种基于模糊熵(FuzzyEn)的脑电睡眠分期特征提取新方法.作为样本熵(SampEn)算法的改进,模糊熵以一指数函数模糊化相似性度量公式,使得模糊熵值能够随参数变化过渡平滑,并且在参数值很小的情况下其定义仍有意义,同时继承了样本熵的相对一致性和短数据集处理特性.以8例受试者睡眠脑电监测数据及专家人工分期结果作为样本,提取睡眠各分期脑电数据模糊熵特征值,进而用支持向量机(SVM)分类.基于模糊熵的方法平均正确率达87.1%,优于样本熵方法获得的分类结果(83.0%),两种特征提取方法在采用不同的SVM核函数情况下,其分类结果在95%的置信区间内均保持显著性差异.实验结果表明,该模糊熵方法能有效地表征脑电睡眠各分期的复杂度.     

基于脑电模糊分析的睡眠分期方法研究

利用脑电信号模糊特征分类的方法对睡眠进行分期研究。首先对脑电信号进行预处理,滤除干扰噪声后使用模糊熵算法、多尺度熵算法以及复杂度算法对脑电信号进行特征参数提取,采用最小二乘支持向量机（the Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）对特征参数进行分类,并将睡眠过程分为清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期（Rapid Eye Movement,REM）,获得分期正确率。最后通过上述方法对2?000组睡眠脑电样本进行睡眠分期测试,与专家人工分期结果进行比对,将复杂度输入到最小二乘支持向量机进行分类的平均正确率是92.65%,高于模糊熵和多尺度熵作为最小二乘向量机的输入时的准确率。基于模糊特征的复杂度提取的特征参数可以作为睡眠分期的有效依据,在保证准确度的前提下,降低人工成本。     

基于类内超平面的改进模糊支持向量机

基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能够有效地解决支持向量机对噪声、野值点敏感的问题。但是它对支持向量赋予较小的隶属度值,从而降低了其分类效果。因此,提出一种改进的隶属度函数设计方法,该方法降低了对样本几何分布的依赖,而且考虑到了支持向量机的本质特征。用类内超平面代替类中心,根据每类数据与其类内超平面的距离定义隶属度函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,同时对离分类超平面较远且不可能成为支持向量的样本赋予较小的隶属度值。实验表明,改进的模糊支持向量机能够有效地提高分类精度。     

基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断的研究

研究基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊诊断的神经网络模型.依据支持向量机理论,选取径向基函数(RBF)作核函数,采用"一对一"方法构造基于支持向量机的多分类分类器.将舌象的特征参数作为分类器的输入样本,对病证进行分类.以肝病病证分类作仿真,实验结果表明:基于支持向量机的多分类分类器用于中医舌诊诊断的研究是可行的和有效的.     

基于类内超平面的模糊支持向量机

分析基于样本与类中心距离设计模糊支持向量机隶属度函数的缺点,使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的隶属度函数设计方法.该方法降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力.最后数值实验表明,与传统的支持向量机和现有的3种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数可达到最好的分类效果而且速度快.     

一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法

为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设,即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进行构造。采用K-均值聚类算法对已有的标记样本和所有的无标记样本进行多次聚类,根据最终的聚类结果去构造聚类核函数,从而更好地反映样本间的相似程度,然后将其用于支持向量机的训练和分类。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法充分利用了无标记样本信息,提高了支持向量机的分类精度。     

稀疏Tikhonov正则化多分类支持向量机

Tikhonov正则化多分类支持向量机是一种将多分类问题简化为单个优化问题的新型支持向量机.由于Tikhonov正则化多分类支持向量机利用全部类别数据样本构建核函数矩阵,因此不适合大规模数据集的模式分类问题,鉴于该原因,一种稀疏Tikhonov正则化多分类支持量机被建立,其训练算法首先构建样本重要性评价标准,在标准下通过迭代学习获取约简集,最后利用约简集构建核函数矩阵并训练支持向量机.仿真实验结果表明稀疏Tikhonov正则化多分类支持向量机在训练速度和稀疏性方面具有很大的优越性.     

改进的最小二乘支持向量机在入侵检测系统中的应用

介绍最小二乘支持向量机的基本原理论．提出基于最小二乘支持向量机的网络入侵检测系统模型。由于计算经验风险的损失函数为二次函数形式．LSSVM丧失了标准支持向量机的稀疏性,为使LSSVM具有稀疏性,从统计分析的角度出发,应用主成分分析的方法,对样本集进行特征提取,消除变量间的相关性。选取训练样本中分类作用最大的若干样本个体作为支持向量,并将非支持向量上的分类信息转移至支持向量上．提出新的LSSVM稀疏化算法——基于主成分分析的最小二乘支持向量机算法。实验结果表明,由此构建的稀疏LSSVM分类器保持了支持向量机的良好分类性能．而稀疏率相对高,其支持向量数甚至少与标准支持向量机,明显提高了LSSVM的分类效率和实时性。     

基于类向心度的模糊支持向量机

传统支持向量机(SVM)训练含有噪声或野值点的数据时,容易产生过拟合,而模糊支持向量机可以有效地处理这种问题。针对使用样本与类中心之间的距离关系来构建模糊支持向量机隶属度函数的不足,提出了一种基于类向心度的模糊支持向量机(CCD FSVM)。该方法不仅考虑到样本与类中心之间的关系,还考虑到类中各个样本之间的联系,并用类向心度来表示。将类向心度应用于模糊隶属度函数的设计,能够很好地将有效样本与噪声、野值点样本区分开来,而且可以通过向心度的大小,对混合度比较高的样本进行区分,从而达到提高分类精度的效果。实验结果表明,基于类向心度的模糊支持向量机其分类正确率比支持向量机高,在使用三种不同隶属度函数的FSVM中,该方法的抗噪性能最好,分类性能最强。     

基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法

基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。     

一种改进的支持向量机的文本分类算法

在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力.但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.为提高支持向量机算法的性能,提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类算法(IA-SVM).算法减少了对支持向量机参数选择的盲目性,提高了SVM的预测精度.实验表明,IA-SVM算法在文本分类问题上明显提高了分类正确牢,学习速度也有提高.     

最小二乘支持向量机在睡眠打鼾诊断中的应用

支持向量机是数据挖掘和机器学习领域中的重要方法之一,最小二乘支持向量机是支持向量机学习算法的重要扩展,在训练速度方面有明显优势。对支持向量机现有的多类分类算法（一对一方法、一对多方法、纠错输出编码方法和最小输出编码方法）引入了最小二乘支持向量机,并应用于睡眠打鼾疾病的诊断预测中,取得了较好的效果。     

Projection Support Vector Machine Generators

Large-scale Support Vector Machine (SVM) classification is a very active research line in data mining. In recent years, several efficient SVM generation algorithms based on quadratic problems have been proposed, including: Successive OverRelaxation (SOR), Active Support Vector Machines (ASVM) and Lagrangian Support Vector Machines (LSVM). These algorithms have been used to solve classification problems with millions of points. ASVM is perhaps the fastest among them. This paper compares a new projection-based SVM algorithm with ASVM on a selection of real and synthetic data sets. The new algorithm seems competitive in terms of speed and testing accuracy.     

利用隐空间支持向量机设计IDS的检测算法

为解决网络入侵检测系统中检测算法分类精度不高训练样本数需要较多以及训练学习时间较长等问题,在基于支持向量机的基础上,提出一种新的利用隐空间支持向量机设计IDS的检测算法.仿真实验结果表明本算法较基于支持向量机的检测算法具有更良好的泛化性能,更快的迭代速度,更高的检测精度和更低的误报率.     

基于核方法的XML文档自动分类

支持向量机(SVM)方法通过核函数进行空间映射并构造最优分类超平面解决分类器的构造问题,该方法在文本自动分类应用中具有明显优势.XML 文档是文本内容信息与结构信息的综合体,作为一种新的数据形式,成为当前的研究热点.文中以结构链接向量模型为基础,研究了基于支持向量机的XML文档自动分类方法,提出了适合XML文档分类的核...     

模糊支持向量机隶属度的确定方法

传统的支持向量机对噪声或野点是敏感的,针对这种情况,引入了模糊支持向量机,但模糊隶属度的确定是个难点。利用基于线性规划下的一类分类算法来确定模糊隶属度,根据不同输入样本对分类的贡献不同,赋予相应的隶属度,将噪声或野点与有效样本区分开。实验结果表明,模糊支持向量机比传统的支持向量机有更好的分类效果,能够削弱噪声或野点的影响。     

最小二乘分解算法在车型识别中的应用

提出一种最小二乘支持向量机的序贯最小分类分解算法.针对最小二乘支持向量机,通过对核函数的相关变换,将二阶的误差信息归结到优化方程的一阶信息中,从而简化运算过程.采用最优函数梯度二阶信息选择工作集,实现最小二乘支持向量机分解算法,提高了算法的收敛性.采用径向基核函数和交叉验证网格搜索的方法验证算法的分类准确性.实验结果表明,提出的分类算法应用于车型识别中,可以得到比其他分类方法更好的分类准确度.     

基于AP聚类的约简孪生支持向量机快速分类算法

孪生支持向量机TWSVMs分类过程的计算量和样本的数量成正比,当样本个数较多时,其分类过程将会比较耗时。为了提高样本集的稀疏性,从而提高TWSVMs的分类速度,提出了一种基于AP聚类的约简孪生支持向量机快速分类算法FCTSVMs-AP。首先对原始数据集进行AP聚类操作。聚类的中心为约简后新的样本集,按照分类误差最小的原则构建优化模型,用二次规划方法求解新的决策函数的系数,并证明了当样本集压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始数据集进行AP聚类操作。在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,保持分类精度的损失在统计意义上不明显的前提下,FCTSVMs-AP可以通过有效压缩样本数量的方式提高分类速度。     

基于动态数据的支持向量分类机算法实现

在支持向量分类机模型中,要从样本中选出具有代表性的数据作为输入值。一般地,选定的数据是静态的,但实际情况中数据是动态的。文章提出了基于动态数据的支持向量分类机模型,并给出了相应的算法。