最小二乘支持向量机的一种非均衡数据分类算法

为了提高支持向量机的非平衡数据分类能力,分析了最小二乘支持向量机的本质特征,提出了一种基于中心距离比的非平衡数据分类算法,同时通过修剪边界样本,解决了最小二乘支持向量机缺失稀疏性的问题.在UCI标准数据集上进行的试验表明:该算法能够有效地提高支持向量机对非均衡分布数据的正确性,且该算法在不影响训练精度的前提下,可以得到稀疏解,算法的训练速度也有了一定的提高.     

利用高次差与自相关函数对周跳探测与处理

针对载波相位数据观测过程中,由于接收机内外的原因导致出现周跳,周跳会造成高精度定位不准确,结合高次差和自相关函数的理论,提出一种基于高次差和归一化自相关函数法判断是否出现周跳,对其算法进行介绍、分析和推导,该算法具有较为深厚的理论基础,根据高次差法的特征子序列和归一化自相关函数的相关程度进行探测周跳,通过试验研究结果表明:能有效地探测周跳,判断出周跳的位置,并进行修正,进而提高观测值可靠性和准确性,具有较好的效果。     

一种改进的局部线性嵌套算法

局部线性嵌套(LLE)算法对近邻个数较敏感,无法处理稀疏数据源。针对该问题提出一种基于改进距离和联合优化的LLE算法。将Conformal-IsoMap中度量数据间距离的方法引入到LLE,并对原算法的2个优化过程进行联合优化。在SwissRoll曲线采样数据和MINST手写数字字符数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于LLE和LS-SVM的人脸识别方法

为了提高人脸识别的速度,提出了一种基于局部线性嵌套(LLE)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的人脸识别方法.该方法采用主成分分析(PCA)和LLE相结合的算法,对归一化处理过的人脸图像进行特征提取,利用LS-SVM对人脸图像样本集进行训练和识别,以提高识别的速度.最后将本文方法在ORL人脸数据库上进行试验,结果表明,人脸识别的速度有了一定的提高,识别率达到了90%以上.