一种改进的SVM决策树及在遥感分类中的应用*

针对遥感图像分类问题提出了一种基于遗传算法和K近邻的SVM决策树方法。算法以基于类分布的类间分离性测度为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(较优)决策树。在分类阶段,对容易分的节点利用SVM进行分类,而对可分离性差的节点采用SVM和K近邻相结合的分类方法,最终实现多类别分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,该算法的实验效果较好,可有效地提高遥感图像的分类精度。     

基于遗传算法的SVM多分类决策树优化算法研究

设计一种基于遗传算法(GA)的支持向量机(SVM)多分类决策树优化算法,以克服因传统SVM多分类决策树结构固定,单个SVM节点在树中位置随意而引起"误差积累"现象严重的缺陷.采用了SVM分类间隔作为GA适应度函数.利用GA在每一决策节点自动选择最优或近优的分类决策,最终自适应地实现了对决策树的优化.仿真实验表明,与传统方法相比,所提出的方法可使"误差积累"现象明显降低,分类质量大大提高.     

基于决策树对支持向量机的医学图像分类新方法

针对传统对支持向量机多类分类算法（Multi-TWSVM）中出现的模糊性问题,提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机（GA-DTTSVM）多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决策树,通过构建决策树可以分离样本的模糊区域,提高模糊区域样本的识别率。在决策树的每个节点上用对支持向量机（TWSVM）训练分类器,最后用训练的分类器进行分类和预测。实验结果表明,与决策树对支持向量机（DTTSVM）多类分类算法以及Multi-TWSVM相比,GA-DTTSVM多类分类算法具有较高的分类精度和较快的训练速度。     

基于遗传算法的SVM多分类决策树优化算法研究

设计一种基于遗传算法(GA)的支持向量机(SVM)多分类决策树优化算法,以克服因传统SVM 多分类决策树结构固定,单个SVM 节点在树中位置随意而引起"误差积累"现象严重的缺陷.采用了SVM 分类间隔作为GA适应度函数.利用GA在每一决策节点自动选择最优或近优的分类决策,最终自适应地实现了对决策树的优化.仿真实验表明,与传统方法相比,所提出的方法可使"误差积累"现象明显降低,分类质量大大提高.

     

基于隶属度分离测度SVM决策树层次结构设计方法*

从样本的类空间分布和随机测试样本对每个类别的隶属度两方面考虑,对现有的分离测度进行了改进,并给出了一种基于隶属度分离测度的SVM决策树多类分类算法.实验表明,对于随机测试样本属于每个类别的概率均不相同的多类分类问题,基于隶属度分离测度的SVM决策树在与传统的SVM决策树有着基本相同的分类精度情况下,具有更快的分类速度.     

基于支持向量机与反K近邻的分类算法研究

针对支持向量机在对样本进行分类时,决策超平面附近的点较易错分的问题,首先将反K近邻法引入分类问题,提出了反K近邻分类算法;然后,将支持向量机（SVM）与反K近邻分类算法（RKNN）相结合,提出了基于支持向量机与反K近邻的分类算法（SVM-RKNN）;最后,为了避免单一分类器可能存在的片面性问题,提出了基于SVM-RKNN的多特征融合分类方法。实验结果表明：SVM-RKNN分类算法的分类准确率比SVM方法平均提高了2.13%,而基于SVM-RKNN的多特征融合分类算法的分类准确率分别比SVM和SVM-RKNN算法平均提高了2.54%和0.41%。     

一种改进的支持向量机的室内指纹定位技术

为提高室内定位算法定位的精度和实时性,提出一种改进的支持向量机(A-SVM)的室内指纹定位方法。利用SVM具有较好的学习和泛化能力的特点,把定位匹配转换为多分类问题。为克服SVM分类存在的片面性问题,提出基于SVM与反K近邻融合的位置指纹分类方法得到估计位置,并利用卡尔曼滤波对估计位置进行滤波处理。实验结果表明,算法有效减小了定位结果的波动性,与传统SVM相比具有较高的定位精度。     

一种改进的基于支持向量机的多类分类方法

针对现有支持向量机多类分类算法在分类精度上的不足,提出一种改进的支持向量机决策树多类分类算法。为了最大限度地减少误差积累的影响,该算法利用投影向量的思想作为衡量类分离性的标准,由此构建非平衡决策树,并且在决策树节点处对正负样本选取不同的惩罚因子来处理不平衡数据集的影响,最后引入KNN算法与SVM共同识别数据集。通过在手写体数字识别数据集上的仿真实验,分析比较各种方法,表明该方法能有效提高分类精度。     

基于支持矢量机和决策树的多值分类器

基于SVM理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不适用于多值的场合。该文在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,采用了将SVM和二叉决策树结合的方法来实现多类问题的分类,实验表明它与一对一的多值分类器具有相似的分类精度,并比一对一的分类算法具有快的测试速度。     

基于KNN+层次SVM的文本自动分类技术

针对大规模文本的自动层次分类问题,K近邻(KNN)算法分类效率较高,但是对于处于类别边界的样本分类准确度不是很高。而支持向量机(SVM)分类算法准确度比较高,但以前的多类SVM算法很多基于多个独立二值分类器组成,训练过程比较缓慢并且不适合层次类别结构等。提出一种融合KNN与层次SVM的自动分类方法。首先对KNN算法进行改进以迅速得到K个最近邻的类别标签,以此对文档的候选类别进行有效筛选。然后使用一个统一学习的多类稀疏层次SVM分类器对其进行自上而下的类别划分,从而实现对文档的高效准确的分类过程。实验结果表明,该方法在单层和多层的分类数据集上的分类准确度比单独使用其中任何一种要好,同时分类时间上也比较接近其中最快的单个分类器。     

结合SVM和KNN的Web日志挖掘技术研究方法

将SVM和KNN算法结合在一起,组成一种新的Web文本分类算法——SVM-KNN算法。当Web文本和SVM最优超平面的距离大于预选设定的阈值,则采用SVM进行分类,反之采用SVM作为代表点的KNN算法对样本分类。实证结果表明,SVM-KNN分类算法的分类精度比单纯SVM或KNN分类算法有不同程度的提高,为Web数据挖掘提供了一种有效的分类方法。     

基于支持向量机的恶意软件行为评估系统

为解决恶意软件行为分析系统中分类准确率较低的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的恶意软件分类方法。首先人工建立了一个以软件行为结果作为特征的危险行为库;然后捕获软件所有行为,并与危险行为库进行匹配,通过样本转换算法将匹配结果变成适合SVM处理的数据,再利用SVM进行分类。在SVM模型、核函数以及参数对(C,g)的选择方面先进行理论分析确定大致范围,再使用网格搜索和遗传算法(GA)相结合的方式进行寻优。为验证所提恶意软件分类方法的有效性,设计了一个基于SVM模型的恶意软件行为评估系统。实验结果表明,该系统的误报率和漏报率分别为5.52%和3.04%,比K近邻(KNN)、朴素贝叶斯(NB)算法更好,与反向传播(BP)神经网络相当,但比BP神经网络的训练和分类效率更高。     

一种新的中文文本分类算法-One ClassSVM—KNN算法

中文文本分类在数据库及搜索引擎中得到广泛的应用,K-近邻（KNN）算法是常用于中文文本分类中的分类方法,但K-近邻在分类过程中需要存储所有的训练样本,并且直到待测样本需要分类时才建立分类,而且还存在类倾斜现象以及存储和计算的开销大等缺陷。单类SVM对只有一类的分类问题具有很好的效果,但不适用于多类分类问题,因此针对KNN存在的缺陷及单类SVM的特点提出OneClassSVM—KNN算法,并给出了算法的定义及详细分析。通过实验证明此方法很好地克服了KNN算法的缺陷,并且查全率、查准率明显优于K-近邻算法。     

基于小波变换和倒谱分析的腭裂高鼻音等级自动识别

为实现对腭裂高鼻音等级的自动识别,通过对语音信号小波处理和特征提取方法的综合研究,提出基于小波分解系数倒谱特征的腭裂高鼻音等级自动识别算法。目前,研究人员对腭裂语音的研究多基于MFCC、Teager能量、香农能量等特征,识别正确率偏低,且计算量过大。文中对4种等级腭裂高鼻音的1789个元音\a\语音数据提取小波分解系数倒谱特征参数,使用KNN分类器对4种不同等级的高鼻音进行自动识别,将识别结果与MFCC、LPCC、基音周期、共振峰和短时能量共5种经典声学特征的识别结果作比较,同时使用SVM分类器对不同等级的腭裂高鼻音进行自动识别,并与KNN分类器进行对比。实验结果表明,基于小波分解系数倒谱特征的识别结果优于经典声学特征,且KNN分类器的识别结果优于SVM分类器。小波分解系数倒谱特征在KNN中的识别率最高达到91.67%,在SVM中达到87.60%,经典声学特征在KNN分类器中的识别率为21.69%~84.54%,在SVM中的识别率为30.61%~78.24%。     

基于SVM—KNN的文本分类算法及其分析

通过实验对SVM、KNN文本分类算法进行了深入探讨。基于KNN和SVM算法,提出了一种SVM．KNN算法。该算法结合KNN和SVM两种分类器,并通过分类预测概率的反馈和修正来提高分类器性能。在CWT100G中文网页分类测试系统中,对SVM．KNN算法的实际效果进行了测试和算法性能验证。     

基于GA/SVM的微阵列数据特征的选择与分类

微阵列数据样本小、维度高的特点给数据分析造成了困难，而主基因的挑选又十分的重要。该文采用遗传算法挑选主基因，其中，用k最邻居距离作为模式识别方法，用支持向量机构造了诊断系统，用不同核函数进行预测分类性能测试。在经典的白血病数据集上，对34个样本的测试集的分类准确率为100%。     

三种中文文本自动分类算法的比较和研究

网络信息规模随着互联网与信息技术的发展而不断增大,在这些信息中,各种类型的文本信息占据了相当大的比重。因此,高效、快速地对文本信息进行分类是网络信息处理中一个关键问题。本文分析比较了SVM算法、朴素Bayes算法和KNN算法3种算法,并通过实验证明了这3种算法在中文文本分类中的效果。实验结果表明:SVM算法比KNN算法和朴素Bayes算法更优,SVM算法是一种较好的中文文本分类算法。     

基于支持向量机与遗传算法的网络入侵检测的应用

入侵检测实质上是一个分类的问题,对于提高分类精度是十分重要的.支持向量机(SVM)是一个功能强人的用于解决分类问题的工具.基于支持向量机的入侵检测精度较高,但如何获得更高的精度是一个新的问题.本文利用基于支持向量机和遗传算法(GA)的入侵检测来解决这些问题.我们首先利用遗传算法进行特征选择及优化,然后使用支持向量机模型...