基于模糊隶属度的支持向量机去噪方法

针对传统支持向量机对于噪声和野点敏感的问题,采用一种模糊技术去除样本中的噪声和野点.应用基于样本之间的紧密度确定每个样本的模糊隶属度,通过训练确定阀值,去除影响得到最优分类超平面的噪声和野点.实验结果表明,与传统的支持向量机相比,该方法提高了支持向量机的抗噪能力,在不影响精度的前提下,线性规划下的一类分类方法要比二次规划节省很多时间.     

基于样本之间紧密度的模糊支持向量机方法

针对传统支持向量机方法中存在对噪声或野值敏感的问题,提出了一种基于紧密度的模糊支持向量机方法.在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系.通过样本之间的紧密度来描述类中各个样本之间的关系,利用包围同一类中样本的最小球半径大小来度量样本之间的紧密度.样本的隶属度依据样本在球中的位置,按照不同的规律确定与基于样本与类中心之间关系构建的模糊支持向量机方法相比,该方法有利于将野值或含噪声样本与有效样本进行区分.实验结果表明,与传统支持向量机方法及基于样本与类中心之间关系的模糊支持向量机方法相比,基于紧密度的模糊支持向量机方法具有更好的抗噪性能及分类能力.     

融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型及其应用

为了解决最小二乘支持向量机(LSSVM)对噪声或孤立点敏感的问题,融合数据样本中的先验知识,提出一种基于噪声分布模型和样本紧密度的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练的过程中,考虑样本的噪声分布信息。为了区分有效样本和噪声,研究了基于样本紧密度的策略。运用该策略和噪声分布模型,可自动生成相应样本的模糊隶属度。该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力以及处理含有噪声或孤立点样本的灵活性。将提出的方法运用于润滑油精制生产过程的故障诊断。实验结果表明,该方法具有很好的分类精度和鲁棒性。     

一种半监督支持向量机优化方法

针对半监督支持向量机在采用间隔最大化思想对有标签样本和无标签样本进行分类时面临的非凸优化问题,提出了一种采用分布估计算法进行半监督支持向量机优化的方法EDA_S3VM。该方法把无标签样本的标签作为需要优化的参数,从而得到一个在标准支持向量机上的组合优化问题,利用分布估计算法通过概率模型的学习和采样来对问题进行求解。在人工数据集和公共数据集上的实验结果表明,EDA_S3VM与其它一些半监督支持向量机算法相比有更高的分类准确率。     

基于超球体的二叉树SVM多分类算法的研究

针对现有的支持向量机在多类分类方法上存在的不足,提出了一种基于超球体的二叉树SVM多类分类算法。该算法利用球结构的SVM考虑了每个类的分布情况,能有效地处理不平衡样本数据,设计超球体支持向量机的树型模型,克服了差错积累问题。实验证明,与其它SVM多类分类方法相比,该方法具有较高的分类精度,提高了支持向量机在多类分类问题中的实验效果。     

基于云模型的最接近支持向量机增量学习方法*

针对经典支持向量机在增量学习中的不足,提出一种基于云模型的最接近支持向量机增量学习算法。该方法利用最接近支持向量机的快速学习能力生成初始分类超平面,并与k近邻法对全部训练集进行约简,在得到的较小规模的精简集上构建云模型分类器直接进行分类判断。该算法模型简单,不需迭代求解,时间复杂度较小,有较好的抗噪性,能较好地体现新增样本的分布规律。仿真实验表明,本算法能够保持较好的分类精度和推广能力,运算速度较快。     

基于边界向量提取的模糊支持向量机方法

针对支持向量机对训练样本中的噪声和孤立点特别敏感的问题,提出一种基于边界向量提取的模糊支持向量机方法.在特征空间中寻找能够分别包住两类样本点的两个最小超球,并选择可能成为支持向量的边界向量作为新样本,减少参与训练的样本数目,提高训练速度.样本的隶属度根据边界样本和噪声点与所在超球球心的距离分别确定,既减弱孤立点和噪声的影响,又增强支持向量对支持向量机分类的作用.实验结果表明,与传统的支持向量机方法和基于样本与类中心之间关系的模糊支持向量机相比,本文方法具有更快的学习速度和更好的泛化能力.     

基于线性规划的多类支持向量机算法

多类支持向量机一般采用多个两类分类支持向量机来求解,这就需要解多个二次规划问题,从而导致算法的计算复杂性很高.根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的多类分类算法及其分解形式,所给算法通过引入核函数能够独立地对每一类样本形成一个紧致的优化区域,从而达到分类的目的.对人工三螺旋线数据和几组实际数据库的识别实验表明,所给算法在保持良好的分类精度前提下,能有效地降低程序的运行时间.     

基于C均值和SVM的SAR图像目标分类研究

针对SAR图像具有斑点噪声强和目标特征差异小的特点,通过研究地物特征,提出一种基于C均值和支持向量机(Support Vector Machine)的SAR图像目标分类算法.该算法的前端在特征空间运用C均值聚类算法,有效抑制斑点噪声;后端在图像空间运用支持向量机分类器,提高分类精度.实验结果表明该分类算法能够减少SVM的特征维数,具有较好的分类性能.     

模糊支持向量机中隶属度的确定与分析

针对目前模糊支持向量机方法中，一般使用特征空间中样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足，提出了一种新的有效地反映样本不确定性的隶属度计算方法——基于样本紧密度的隶属度方法。在确定样本的隶属度时，不仅考虑了样本与类中心之间的关系，还考虑了类中各个样本之间的关系，并采用模糊连接度来度量类中各个样本之间的关系。将其应用于模糊支持向量机方法中，较好地将支持向量与含噪声或野值样本区分开。实验结果表明，采用模糊支持向量机方法，其分类错误率比采用支持向量机方法的错误率低，在使用的3种隶属度函数中，采用基于紧密度隶属度的模糊支持向量机方法抗噪性能最好，分类性能最强。     

非球形分布数据集的去噪方法

针对传统支持向量机(SVM)对噪声点过于敏感,模糊支持向量机(FSVM)又对样本集几何形状过分依赖等问题,提出基于噪声过滤系统的粗糙支持向量机(NFS-RSVM)。该方法首先用噪声过滤系统(NFS)将极可能为噪声点的样本过滤掉;然后将数据间隐含的等价类信息作为双惩戒因子融入到支持向量机模型中,进一步区分有效样本和噪声样本。基于UCI数据集的仿真结果表明,NFS-RSVM方法能有效地将数据中的大部分噪声点去除,与传统的SVM和FSVM相比分类精度有一定程度的提高。因此,该方法在处理噪声样本较多又呈现非球形分布的数据集时,表现出较好的抗噪性、分类效果和泛化能力。     

基于几何思想的快速支持向量机算法

为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库,对新算法与SMO算法及DIRECTSVM算法进行了实验对比,实验结果显示,新算法的分类精度虽与其他两个方法相当,但新算法的运算速度明显比其他两个算法快。     

基于小波特征和多类支持向量机的病态语音识别方法

研究一种应用小波特征向量和多类支持向量机进行病态语音识别的方法,该方法基于连续小波变换提取语音特征向量,利用多类支持向量机进行病态语音分类。为了简化二分类支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,根据一类支持向量机分类思想提出一种多类分类算法。该算法能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。实验表明,在病态语音识别系统中,多类支持向量机与小波特征向量相结合具有良好的识别效果和应用价值。     

基于最大间隔最小体积超球支持向量机的多主题分类算法

针对多主题分类,结合最大间隔最小体积超球支持向量机和模糊理论,提出一种多主题最大间隔最小体积超球支持向量机来实现多主题分类.该算法首先基于最大间隔最小体积超球支持向量机,采用1-a-r方法训练子分类器,通过子分类器得到待分类样本的隶属度向量,再依据隶属度向量判定该待分类样本所属类别.实验结果表明,该算法具有较好的准确率、召回率、F1值.     

一种基于重复训练的支持向量机方法

针对支持向量机中存在的对噪音和野值敏感的问题,提出了一种基于重复训练的支持向量机方法。该方法选取重复训练后会对分类面有影响的样本,根据其类别隶属度,重复训练相应的次数,以此来改变样本的权值,减小噪音和野值的影响。将该算法应用于文本分类中,实验结果表明,该方法在适度增加了训练时间的情况下,不仅比标准支持向量机方法具有更好的抗噪音和野值的能力,而且提高了分类性能。     

基于一类分类的非线性回归算法

一类支持向量机是只有正类样本的一类分类算法,该算法已经在孤立点检测、经济预警中有了广泛的应用。根据一类分类方法,本文提出一种非线性回归算法,该算法揭示了一类分类、二类分类以及回归之间的关系。该方法首先对训练数据的响应变量向上和向下移动ε,进而获得两个样本集合;然后应用核映射方法在高维特征空间中分别求包含两个集合的最小超球体中心;最后,通过求平分两个中心的间隔最大超平面获得回归函数。两个仿真实验结果验证了所给算法的有效性和可行性。     

基于偏最小二乘的支持向量机多分类方法

该文提出了一种基于偏最小二乘（PLS）的支持向量机（SVM）多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。     

模糊支持张量机图像分类算法及其应用

针对在小样本图像分类应用中,以向量空间作为输入的传统分类算法的不足,提出以张量理论为基础,结合模糊支持向量机思想的基于张量图像样本的模糊支持张量机分类器,利用张量表示图像样本,求解最优张量面。通过手写体数字图像样本实验仿真,验证该算法的性能,随后将其应用到羽绒菱节图像识别中进行对比,该算法较传统算法平均高出6.3%以上的识别率。实验证明该算法更适合应用于图像样本分类识别。     

非均衡数据的去噪模糊支持向量机新方法

针对支持向量机对噪声的敏感,以及当两类训练样本数量差别悬殊时,造成分类结果倾向较大类等弱点,通过理论分析,合理地设计隶属度函数,提出了一种新隶属度函数的模糊支持向量机。该方法既可补偿倾向性造成的不利影响,又可增加抗噪声能力,提高预测分类精度。最后通过对含噪声的非均衡数据实验表明,该方法比传统支持向量机和简单去噪模糊支持向量机都有着较高的分类能力。     

紧密类超带模糊支持向量机

提出一种紧密类超带模糊支持向量机(Affinity Class-Hypcrparallcl Fuzzy Support Vcctor Machinc, ACHFSVM),其以获得较好的杭噪性和泛化能力。该方法在摒弃样本集球形分布假设的同时,纳入对样本紧密度的考量,用类内超平面取代类中心,通过二次规划的方法在特征空间中寻找最小类超带,以其带宽表征样本紧密度,构造S型隶属度函数。基于UCI数据集的仿真结果表明该方法较同类算法具有更好的抗噪和分类性能。