支持向量机在模式识别中的应用

针对传统神经网络存在网络结构难于确定、过学习以及局部极小等问题,研究了基于支持向量机（SVM）的模式识别问题。通过对棋盘这种典型非线性二值问题的分类研究,分析了支持向量机的分类与泛化能力。支持向量机在分类和泛化能力方面远远优于传统神经网络。最后将支持向量机用于对两类飞机目标的分类识别,通过多组蒙特卡罗试验,获得了较好的识别结果。支持向量机在目标识别中有巨大潜力和广阔前景。     

复杂分类问题支持向量机的简化

对于复杂分类问题,不可避免的会有错分情况,此时支持向量机的支持向量较多,影响了识别速度.为了解决这个问题,我们提出了基于最小错分间隔的分类思想,并在此基础上得出了一种新的简化支持向量机.与普通支持向量机相比,这种简化支持向量机有较少的支持向量、较高的识别速度,而且实验结果表明,它的识别精度完全可以与普通支持向量机的识别精度相媲美,甚至更优.     

管道缺陷漏磁信号分类与识别方法的研究

为了提高管道漏磁检测缺陷识别的准确性和识别效率,引入支持向量机作为缺陷分类与识别的平台.利用ANSYS软件对具有不同长度、宽度和深度的多组缺陷模型进行缺陷漏磁场仿真,将仿真得到的漏磁场磁通密度数据保存在文本文件中,封装成符合LIBSVM支持向量机工具格式的训练数据,对支持向量机训练.使用训练后得到的支持向量机模型进行缺陷分类.实验结果表明,支持向量机分类性能良好,应用在漏磁检测缺陷分类中具有可行性.     

基于修正核函数SVM的一维距离像识别

支持向量机的识别性能很大程度上依赖于核函数的使用。根据黎曼几何理论,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进。该方法通过扩大分类边界处的黎曼张量,使得分类间隔扩大,从而提高支持向量机的分类能力。针对多类舰船目标的识别,利用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成多分类支持向量机。对四类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法无论识别率还是识别速度都具有优势。     

基于改进的蛙跳算法与支持向量机的实用语音情感识别

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,具有很好的分类精度和泛化性能。支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法,既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度,又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力,为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径。本文提取情感语句的韵律特征、音质特征和混沌特征参数,提出一种基于改进蛙跳算法的数据融合方法,并利用基于改进蛙跳算法的支持向量机进行实用语音情感的识别研究。在实验中比较了PCA方法、BP神经网络和数据融合方法用于语音情感识别的识别率,研究结果表明本文所提的各项改进机制能有效提升情感识别率,为实用语音情感的识别提供一种新方法和新思路。      

一种基于SVM的遥感影像分类技术

支持向量机（SVM）应用到高光谱图像分类中有较好的识别效果。但用它来分类数据量大、维数高的高光谱图像时,就会遇到如何选择最佳惩罚因子和最优权向量系数的问题。提出一种改进的多类支持向量机分类方法,在OAO-SVM分类结果的基础上进行二次分类,以改善错分样本较多的类别之间的混淆程度。实验表明,二次分类的多类支持向量机方法是有效的。     

基于多分类支持向量机的P2P流量识别模型的设计

文章研究了SVM(支持向量机)在P2P流量识别中的应用技术。首先介绍了一个基于SVM的P2P流量识别方法,对网络中的P2P流量进行识别,接着对经典1-vs-all多分类SVM算法进行了改进,提出了一个新的基于MC-SVM(多分类支持向量机)的分类判别方法,用来把之前所识别出的未知具体应用层分类的P2P流量进行应用层分类,最后通过真实的网络流量数据的实验,证明了其可行性。     

SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法

本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器.首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的基础上,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,如果距离差大于给定阈值直接应用支持向量机分类,否则代入以每类的所有的支持向量作为代表点的K近邻分类.数值实验证明了使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率,同时可以较好地解决应用支持向量机分类时核函数参数的选择问题.     

基于支持向量机的相控阵雷达信号识别方法

在分析支持向量机识别原理和相控阵雷达信号特点的基础上,确定了用于分类识别的雷达特征参数,并给出了采用支持向量机来实现相控阵雷达信号识别的具体方法。仿真结果表明,使用一对一算法和多项式核函数的支持向量机分类器的方法对相控阵雷达信号的识别效果较好。     

基于支持向量机的关键词拒识算法

支持向量机是统计理论学习中一个重要的学习方法，也是解决模式识别问题的强有力工具，尤其在二元分类上有着突出的优势。拒识技术是语音识别系统走向实用化的关键技术之一，但由于语音信号的复杂性，使得拒识一直是语音识别技术中的难题。有机的将支持向量机技术应用于关键词识别的拒识问题中，把关键词识别中的正识和误识作为支持向量机的二元分类对象。这种方法避免了传统拒识方法对拒识门限的确定，同时充分发挥了支持向量机在二元分类上的优势。实验表明该算法效果较为有效。     

一种改进的Laplacian SVM的SAR图像分割算法

当有标识的样本数量有限时,Laplacian SVM算法需要加入尽量多的无标识样本,以提高分类精度.但同时当无标识样本数很大时,算法的时间和空间复杂度将难以接受.为了将Laplacian SVM应用于SAR图像分割这样的大规模分类问题中,提出了一种改进的Laplacian支持向量机算法(Improved Laplaci...     

支持向量机和BP网络改进模型的性能对比研究

通过引入支持向量机（SVM）方法，提出了基于SVM的遥感图像多类分类模型，分析了SVM多类分类器的构造及其参数选取问题，并结合实例，讨论了SVM分类器性能随其本身参数变化情况，最后与几种代表性的BP网络改进模型进行了系统的对比分析。实验表明，SVM方法的分类时间要远大于改进的BP模型，而分类精度优于BP网络改进模型中效果最好的几种优化算法3个百分点左右，是一种有效的图像分类方法。     

用于高阶MPPSK 信号检测的SVM新算法

为了降低支持向量机(SVM)算法在高阶多元位置相移键控（M-ary Position Phase Shift Keying,MPPSK）系统的信号检测复杂度,在分析常用SVM多分类算法的基础上,提出了一种新的具有更低复杂度的类二分法SVM。为了进一步提高高阶MPPSK信号检测性能,提出一种新的SVM特征向量提取方法,调制矩阵法,并将两种方法结合起来,用于高阶MPPSK系统的信号检测。仿真结果表明:类二分法SVM能显著降低多分类SVM的算法复杂度,调制矩阵选取特征向量法能够显著提高高阶MPPSK系统的检测性能,两种方法结合用于高阶MPPSK系统,可以在有效降低复杂度的前提下保证期望的检测性能。      

基于SVM的医学图像分类器的设计

提出了一个基于支持向量机的医学图像分类器.能提取形状和纹理特征作为分类算法的特征输入,进行计算机辅助诊断.提出了一种支持向量机新算法,解决了当两类中的样本数量差别较大时,支持向量机的分类能力将会下降的问题.实验表明,在小样本、两类样本数量严重不均衡的情况下,该算法有着较强的分类能力,可以极大地提高医学图像分类的效率和准确性.     

基于光谱加权直推式支持向量机的高光谱图像半监督分类

高光谱图像分类中的有标签的样本获取较为困难,而半监督分类可以利用到大量未标签样本所含信息,来提高分类准确率。其中直推式支持向量机是标准支持向量机在半监督学习问题上的一种扩展。本文中我们采用凹凸过程规划将直推式支持向量机的非凸目标函数分解为凸函数和凹函数的组合,从而将非凸问题转化为凸优化问题求解。并且针对高光谱图像不同波段鉴别地物类别的能力的差异,为了充分利用各个波段的分类能力,我们引入了光谱权值对支持向量机的核函数进行了改进,对不同的波段赋予不同的权值。实验表明,本文提出的方法在分类正确率以及使用的样本规模上,都表现出了一定的优越性,从而适用于较大规模的高光谱图像分类。      

高光谱图像分类的全面加权方法研究

像元分类是高光谱数据分析的最基本、最重要内容之一,而基于支持向量机(SVM)的分类方法以其高效性得以广泛使用.原始的SVM分类模型中并没有体现出样本、特征、类别对于分类或分析的不同重要性,从而影响了处理效果.为此,将各样本偏离其类中心的距离映射为样本加权系数;将类内散度矩阵应用于特征加权方法;将SVM方程系统中的单位矩阵对角元素加以调整来完成类别加权.不同加权方法既可以单独使用也可以联合使用.实验表明,所提出的加权方法有助于进一步提高高光谱图像的分类效果.     

基于SVM算法的分类器设计

介绍了支持向量机算法的基本思想、数据分类的概念,分析了传统支持向量机算法的一般特性。用Libsvm工具箱实现了基于SVM算法的分类器设计,并用公共数据库中的数据集对设计的分类器进行了测试,重点针对训练样本的选择、参数的影响选择与优化问题进行了研究。实验结果表明,在应用支持向量机算法做数据分类时,选择合适的训练样本和参数有利于提高分类器的准确度。     

隐私保护的SVM快速分类方法

 许多核分类方法的决策函数可以表示为支持向量的组合,如SVM,而支持向量含有非常重要的隐私信息,因此,在分类决策时可能会暴露此类信息,同时分类速度受限于支持向量的个数,如SVM的分类复杂度为O(|SVs|).为解决上述两个问题,本文基于最小包含球球心在原始空间中的代理原像,提出了一种隐藏支持向量信息并能快速实现分类的SVM方法,称为隐私保护的快速SVM分类方法(Fast Classification Approach of SVM with Privacy Preservation,FCA-SVM_WPP).同时提供了两种求解代理球心原像的方法,分别称为QP解法和直接解法.UCI和PIE人脸数据集的实验结果表明,本文方法可解决上述两个问题并具有较好的效果.     

基于粗糙集支持向量机的遥感影像分类算法研究

近年来,随着遥感技术的飞速发展,遥感影像的处理和分类已成为遥感应用研究中的一个热点,粗糙集（RS）理论和支持向量机（SVM）在信息处理和分类方面具有独特的优势,本文将粗糙集支持向量机应用于遥感影像分类,简要介绍了粗糙集理论的基本概念和支持向量机的基本原理,将粗糙集理论的属性约简作为前置系统,剔除冗余属性,把SVM分类器作为后置系统,对遥感影像进行训练和分类,实验结果表明该模型不仅提高了系统运行的速度,而且分类性能有了一定的提高,为遥感影像分类提供了一条有效途径。