基于PSO优化孪生支持向量机的自然语言处理

为了进一步提高孪生支持向量机(Twin support vector machine, TWSVM)的自然语言文本分类准确度,提出了一种改进的粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法,并采用改进的PSO算法对TWSVM核心参数进行优化。根据迭代次数来选择自适应权重从而对传统PSO算法进行改进,以防止收敛速度过快而错过全局最优解。采用Word2Vec对自然语言样本进行向量化处理,并通过PSO算法对TWSVM惩罚因子进行优化求解,解决因为惩罚因子设置不合理而造成自然语言文本分类准确率不高的问题。试验证明,通过合理设置PSO算法的速度权重初始值和稳定值,结合自适应递减权重策略,能够获得较高的惩罚因子优化性能,从而提高TWSVM的分类准确率,相比于常见自然语言文本分类算法,PSO-TWSVM的分类准确率更高,均方根误差值更低,在自然语言文本分类中的适用度高。     

基于支持向量机的遥感图像分类研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法.通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.将支持向量机理论应用到遥感图像分类的研究还处在初级阶段,传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.从支持向量机基本理论出发,建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器.用遥感图像数据进行实验,并将结果与其它方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度.     

基于GEP的支持向量机参数优化

支持向量机(SVM)具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于参数的选取.本文对影响模型分类能力的相关参数(C、σ2)进行了研究,提出了一种基于基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)的支持向量机参数选择算法,即根据参数在分类器中的作用,利用GEP优化参数的两种编码方案分别对C与σ2进行编码,期望改进支持向量机的分类精度和泛化能力.最后实验表明了本文算法的有效性.     

基于改进PSO算法参数优化的模糊支持向量分类机

借助遗传算法中交叉和选择的思想策略,提出一种改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化选择.结果表明:该方法能够减少模糊支持向量机参数选择的盲目性,增强了模糊支持向量机的泛化能力,同时也提高了其分类精度.     

基于蝙蝠算法的支持向量机参数优化

目的针对支持向量机(support vector machine,SVM)的参数选择的重要性,研究一种新的参数优化方法。方法介于蝙蝠算法的模型简单、全局搜索能力强等特点。本文提出基于蝙蝠算法(BA)的SVM参数优化方法,对SVM的惩罚参数和核参数进行优化。结果通过8个UCI标准数据库集的Matlab仿真实验,验证了算法的有效性和可靠性。结论本文方法搜索的最优参数较大地提高了SVM的分类精度,加强了SVM的学习和泛化能力,是一种有效及稳定的支持向量机参数优化方法。     

基于蚁群算法的支持向量机参数优化

针对支持向量机的参数对分类性能的影响,探讨了基于蚁群算法的支持向量机参数优化方法,建立了支持向量机参数优化模型,给出了基于网格划分策略的连续蚁群算法,并将其用于优化模型求解,通过对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化,使支持向量机的分类性能最优.通过仿真和应用实例,验证了方法的有效性,得到了95%以上的分类正确率.     

基于和声搜索算法的支持向量机参数优化

支持向量机是建立在统计学理论基础上,以结构风险最小为原则的一种机器学习算法,能够很好地解决小样本、高维数、非线性等问题,被广泛地应用于模式识别、函数估计及回归预测等领域.但是支持向量机性能的高低往往取决于其相关参数的正确选择.为提高优化参数的精度及效率,利用和声搜索算法的全局寻优能力,对支持向量机的惩罚参数及核参数进行优化选择.通过4个标准UCI数据集的仿真实验,结果表明本算法不仅减少了搜索时间,而且所获得的参数能大幅提高支持向量机的性能和预测精度,提高了泛化能力.     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

利用智能算法优化支持向量机参数

为了提高算法在实际问题中的应用能力,基于MATLAB仿真实验平台,研究了网格搜索算法、遗传算法和粒子群算法的参数优化方法,对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化处理,并利用标准的乳腺癌诊断数据集设计仿真实验。结果表明,利用智能算法优化支持向量机参数得到的分类精度比传统的根据经验选择参数的分类精度有了大幅度提高。     

基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

基于支持向量机的分类方法

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,用于解决二分类问题。本文阐述了支持向量机的理论基础并对核函数的参数选择进行了分析研究。     

基于混沌粒子群的支持向量机参数优化

支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。基于此,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择算法。混沌粒子群优化算法是一种全局搜索方法,在选取SVM参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数．仿真表明,混沌粒子群优化算法是选取SVM参数的有效方法,可以取得令人满意的效果。     

基于参数嵌入算法的支持向量机分类可视化研究

针对常用的降维算法只能可视化高维数据某一方面或某几方面特征的不足,运用参数嵌入算法在低维空间可视化其所有的特征。首先假设数据的类别在嵌入空间服从高斯分布,通过支持向量机分类算法获得训练数据在高维空间类别属性的后验概率,然后运用参数嵌入算法得到测试数据在嵌入空间的坐标和类别属性,从而实现高维数据分类的可视化．在Usps,YaleB,Mini Newsgroups数据集上的实验结果表明,该方法不仅能在低维空间表示高维数据与所属类别的联系,而且能正确揭示出数据集内部和类别集内部的关系,有利于深入研究高维数据分类的性质,参数嵌入算法的可视化效果优于直接应用PCA,ISOMAP等算法得到的低维图形,并且计算复杂度仅是数据类别和相应个数的乘积,非常适合于数据量大,类别数较少的数据分类可视化。     

基于支持向量机故障分类器的参数优化研究

针对基于支持向量机故障分类器的参数优化问题，讨论了以半径-间距上界(RM界)最小化为目标的支持向量机参数优化的原理，提出了一种简化算法．针对梯度下降算法计算复杂和在梯度无法求出时不能实现优化的不足，简化算法不需计算梯度，而是利用固定的迭代步长来实现核函数一个参数的优化．依据简化算法实现了二分类故障分类器的参数优化，并应用于汽轮发电机组的蒸汽激励和轴瓦松动故障的分类器中．测试结果表明，通过参数优化可提高故障分类器的分类能力．     

基于小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化

该文在建立支持向量机分类器分类性能评价函数基础上,分析了支持向量机参数对分类性能的影响,提出了一种基于共享函数小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化方法.该方法利用支持向量机分类性能评价函数评价支持向量机的分类性能,评价函数的倒数作为适应度值,每两个个体之间的海明距离作为共享函数,实现小生境遗传算法.将该文提出的方法应用于5个由Gunna Ratsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM分类器具有较高的识别率和较简单的结构.     

基于混合核函数BDK的支持向量机遥感图像分类

以支持向量机关键部分核数的有效选定作为探究目标,从核函数选取规则着手,将遥感数据领域知识嵌入到核函数构造问题中,结合遥感数据本身特征提出一种能同时兼顾到样本亮度差异性和角度差异性的混合核函数选取方法,通过支持向量机传统核函数分类效果进行对比分析,表明混合核方法的有效性.     

基于小波变换和优化核参数支持向量机的电能质量扰动分类

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型。运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量。根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,利用此判据进行最优核参数的自动选取,利用支持向量机进行训练和测试。结果表明,优化核参数的支持向量机分类器准确率高,实时性好。     

基于认知几何的支持向量机分类

支持向量机（SVM）较好地解决了小样本分类问题,但仍然受数据稀疏和噪音的影响。基于人类具有很好处理数据稀疏和噪音问题的能力,提出了模型化这些认知能力的几何化方法,建立了认知几何,特别是研究了认知相对性规律的几何化模型,提出了具体的相对变换方法,并用之于改善SVM。实验证明改善后的SVM明显提高了抵抗数据稀疏和噪音的能力。     

基于模糊支持向量机的文本分类

为了有效地利用信息技术发展而产生的海量信息,信息检索与数据挖掘得到了快速的发展,通过对传统支持向量机的特点分析,针对其在文本分类中的局限性,采用了一种基于二叉树的模糊支持向量机的多分类算法,通过实验证明该算法有更好的抗干扰能力和更好的分类效果。     

基于支持向量机的汉语问句分类

目前汉语问句分类一般都依据疑问词及其相关词的组合规则,但由于规则的提取很深地依赖于语言知识,而且很难穷举出所有的特征规则,因此会影响分类的效果.支持向量机（SVM）是建立在统计理论基础上的机器学习方法,对于小样本分类问题有很好的识别效果.文中分析和定义了汉语问句的类型,建立了以SVM为基础的问句分类模型,详细描述了问句分类特征的选取过程,并在句法特征的基础上引入语义特征进行汉语问句分类实验,分类准确率达88.7%,表明结合句法和语义特征以SVM进行汉语问句分类具有很好的效果.