一种基于样本加权的多尺度核支持向量机方法

多核学习方法是机器学习领域中的一个新的热点。核方法通过将数据映射到高维空间来增加线性分类器的计算能力,是目前解决非线性模式分析与分类问题的一种有效途径。但是在一些复杂的情况下,单个核函数构成的核学习方法并不能完全满足如数据异构或者不规则、样本规模大、样本分布不平坦等实际应用中的需求问题,因此将多个核函数进行组合以期获得更好的结果,是一种必然的发展趋势。因此提出一种基于样本加权的多尺度核支持向量机方法,通过不同尺度核函数对样本的拟合能力进行加权,从而得到基于样本加权的多尺度核支持向量机决策函数。通过在多个数据集上的实验分析可以得出所提方法对于各个数据集都获得了很高的分类准确率。     

多尺度核方法的自适应序列学习及应用

多尺度核方法是当前核机器学习领域的一个热点。通常多尺度核的学习在多核处理时存在诸如多核平均组合、迭代学习时间长、经验选择合成系数等弊端。文中基于核目标度量规则,提出一种多尺度核方法的自适应序列学习算法,实现多核加权系数的自动快速求取。实验表明,该方法在回归精度、分类正确率方面比单核支持向量机方法结果更优,函数拟合与分类稳定性更强,证明该算法具有普遍适用性。     

基于模糊松弛约束的外观缺陷多核学习技术

为了满足当前工业生产中对产品外观缺陷检测的精度及实时的要求,提出一种基于模糊松弛约束多核学习的产品外观缺陷检测方法（FRC-MKL）。该方法对各类外观缺陷的样本图像进行特征提取,采用模糊约束理论求解组合核函数中各核函数的权重,通过给每个核函数划定一个模糊权重得到组合核函数,实现了将该组合核函数作为分类器的核函数进行缺陷的学习分类。实验结果表明,利用模糊松弛约束和多核技术可以提高产品外观缺陷的检测精度并且在实地检测中可以更好地满足外观缺陷的实时检测。     

基于多核学习支持向量机的音乐流派分类

针对不同特征向量下选择最优核函数的学习方法问题,将多核学习支持向量机(MK-SVM)应用于音乐流派自动分类中,提出了将最优核函数进行加权组合构成合成核函数进行流派分类的方法。多核分类学习能够针对不同的声学特征采用不同的最优核函数,并通过学习得到各个核函数在分类中的权重,从而明确各声学特征在流派分类中的权重,为音乐流派分类中特征向量的分析和选择提供了一个清晰、明确的结果。在ISMIR 2011竞赛数据集上验证了提出的基于多核学习支持向量机(MKL-SVM)的分类方法,并与传统的基于单核支持向量机的方法进行了比较分析。实验结果表明基于MKL-SVM的音乐流派自动分类准确率比传统单核支持向量机的分类准确率提高了6.58%,且该方法与传统的特征选择结果比较,更清楚地解释了所选择的特征向量对流派分类的影响大小,通过选择影响较大的特征组合进行分类,分类结果也有了明显的提升。     

特征加权的核学习方法

提出了一种特征加权的核学习方法,其主要为了解决当前核方法在分类任务中对所有数据特征的同等对待的不足。在分类任务中,数据样本的每个特征所起的作用并不是相同的,有些特征对分类任务有促进作用,应该给予更多的关注。提出的算法集成了多核学习的优势,以加权的方式组合不同的核函数,但所需的计算复杂度更低。实验结果证明,提出的算法与支持向量机、多核学习算法相比,分类准确度优于支持向量机和多核学习算法,在计算复杂度上略高于支持向量机,但远远低于多核学习算法。     

改进双边滤波与平均 γ 矫正的图像增强

为解决自确认气动执行器的故障诊断问题,本文提出一种基于自适应多核多分类关联向量机的气动执行器故障诊断方法。基于DAMADICS平台建立气动阀门仿真模型,利用DABLib模块生成故障数据,采用关联向量机回归原理,根据正常样本序列,构建数据恢复模型,与实际执行器的输出值相比较,得到残差,完成特征提取。以残差作为输入,选用高斯核函数和多项式核函数的组合,建立多核多分类关联向量机,利用自适应粒子群遗传融合算法实现多目标核参数的优化,判断气动执行器的故障类型。实验结果表明,该方法有更高的建模精度和更好的实用性,实现了自确认气动执行器多故障诊断和分类。     

基于改进多核学习的语音情感识别算法

提出一种基于改进多核学习的语音情感识别算法.算法以高斯径向基核函数为基准,通过采样不同的样本,采用不同的评价标准并获得不同的参数,来提高分类性能.此外,通过引入多核技术,将得到的高斯核函数构建多核学习的基核,并通过利用松弛因子构建的软间隔多核学习的目标函数改善了学习效率.对比仿真实验结果表明,本文提出的基于多核学习语音情感识别算法有效提高了语音情感识别性能.     

多核学习方法

多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点. 核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法, 但在一些复杂情形下, 由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求, 因此将多个核函数进行组合, 以获得更好的结果是一种必然选择. 本文根据多核的构成, 从合成核、多尺度核、无限核三个角度, 系统综述了多核方法的构造理论, 分析了多核学习典型方法的特点及不足, 总结了各自的应用领域, 并凝炼了其进一步的研究方向.     

基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类

针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结合一种简单的核参数选择方法实现数据分类。理论分析和实验结果表明,与模糊核聚类算法及成对约束的竞争群算法相比,该算法具有更好的聚类效果。     

基于多核字典学习的软件缺陷预测

提出一种多核字典学习方法,用以对软件模块是否存在缺陷进行预测。用于软件缺陷预测的历史数据具有结构复杂、类不平衡的特点,用多个核函数构成的合成核将这些数据映射到一个高维特征空间,通过对多核字典基的选择,得到一个类别平衡的多核字典,用以对新的软件模块进行分类和预测,并判定其中是否存在缺陷。在NASA MDP数据集上的实验表明,与其他软件缺陷预测方法相比,多核字典学习方法能够针对软件缺陷历史数据结构复杂、类不平衡的特点,较好地解决软件缺陷预测问题。