基于支持向量机的变异语音分类研究

变异语音的训练样本有限，采用传统的分类方法进行分类，效果不够理想，而支持向量机方法在有限样本情况下可以保持很好的分类推广能力．采用支持向量机方法进行变异语音分类，提取基频和TE0基频作为变异语音分类的特征，讨论了样本预处理和参数选择等问题．提出了直接截取和DTW规正两种方法来解决语音样本特征向量长度不一致的问题．基于TE0基频特征，采用指数径向基函数(ERBF)内核，对应力(G—force)影响下的变异语音进行分类，分类正确率可达到99．2％，比传统的贝叶斯分类器和HMM分类器，分类性能分别平均提高了12．6％和6．0％．实验结果表明，采用支持向量机方法进行变异语音分类是可行的．     

基于支持向量机的语音检测

歌者识别是音乐检索中非常重要的一个方面，背景音乐会严重地影响歌者识别系统的性能。提出了一种新的语音检测算法。为了减少背景音乐的干扰，使用一个基于支持向量机的语音检测系统寻找最有可能的语音片段用于歌者识别，歌者识别算法使用了高斯混合模型。实验结果表明，提出的算法能够极大地提升歌者识别的性能。     

支持向量机及其应用研究

详细介绍支持向量机的理论基础及数学模型;阐述支持向量机分类的基本思想以及基本方法;分析支持向量机的优点和不足并展望其研究前景.     

基于K型核函数的支持向量机

提出了一个可行的支持向量核函数——K型核函数,由此得到了K型支持向量机.证明了K型核函数满足Mercer条件且是转移不变支持向量核函数,分析了K型核函数具有较小的计算量和计算时间代价,并且相应的K型支持向量机具有较高的精确性和较好的泛化能力,利用K型核函数得到了一种新型的K型支持向量机.最后给出了几个计算机模拟的实例,包括支持向量回归和支持向量分类,来说明K型支持向量机的优势.     

最小二乘支持向量机分类问题的算法实现

介绍了支持向量机理论、常用的支持向量机内积核函数以及最小二乘支持向量机算法.采用最小二乘法实现了支持向量机分类算法.数字仿真结果表明,该算法的识别正确率可达100%.     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法。不能直接应用于多类问题．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类

高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域.支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法,分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论,并给出了进一步的研究方向.     

基于支持向量机的语音情感识别算法研究

为了提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种支持向量机核函数参数的优选方法。首先给出影响支持向量机核参数的因素,其次依据这些因素,结合Fisher准则和最大熵原理对支持向量机的核参数进行优选。最后用优选参数对基于情感语音数据库进行5种情感的识别测试,测试结果表明Fisher准则和最大熵方法相融合能够有效地提高语音情感识别准确率。     

基于模糊支持向量机的城市道路交通状态分类

运用模糊支持向量机方法进行城市道路交通状态分类,应用模糊隶属度处理了评价者的主观偏好表达和交通状态评价指标范围的不确定性问题;同时,通过集成支持向量机分类学习的能力修正了单纯模糊分类方法无法进行样本训练的局限,采用"一对一"方法进行交通状态多类分类。最后基于微观交通仿真数据,验证了模糊支持向量机方法在交通状态分类中能够减少样本数据噪声影响,提高分类训练学习的质量。     

一种混合核函数支持向量机算法

提出一种基于混合核函数的支持向量机算法.首先证明了常用核函数的非负线性组合也是满足Mercer条件的核函数.然后通过最小化衡量二次损失函数支持向量机泛化能力的RM界来进行各子核函数参数、混合核函数组合系数以及惩罚系数的选取.仿真实验表明,基于混合核函数的支持向量机的泛化性能优于基于单一核函数的支持向量机.     

支持向量机在字符分类识别中的应用

为了对数字字符和字母字符进行有效识别，提出了一种利用二值字符图像投影的特征参数构
造字符特征矢量的方法，对这些特征矢量进行归一化处理并作为支持向量机的训练集。采用支持向量机和
多层感知器网络对字符的特征矢量进行训练，分别构造出26个字母分类器、10个数字分类器以及36个字母
-数字综合分类器。通过对字符的分类识别测试，字符识别的准确率平均为96.5％，识别速度平均为20.5
ms/字符，结果表明了支持向量机在字符识别应用中的有效性。     

基于SVM对隐写分析RS算法的改进

RS分析方法是隐写分析理论中检测LSB隐写的一种典型算法,但其对低密写率的情况下其正确检测率是不理想的.针对这种情况,结合统计学习理论,利用一种基于支持向量机(SVM)来改进RS隐写分析算法,在保留RS特征选取策略的前提下,改用支持向量机(SVM)对选取的特征集进行分类识别.实验结果表明,原始无损存储图像,经改进后的算法比RS隐写分析算法具有更优的性能.     

Estimation of sand liquefaction based on support vector machines

The origin and influence factors of sand liquefaction were analyzed, and the relation between liquefaction and its influence factors was founded. A model based on support vector machines (SVM) was established whose input parameters were selected as following influence factors of sand liquefaction: magnitude (M), the value of SPT, effective pressure of superstratum, the content of clay and the average of grain diameter. Sand was divided into two classes: liquefaction and non-liquefaction, and the class label...     

基于混合遗传算法的支持向量机参数选择

针对常用的梯度下降法支持向量机参数选择方法易陷入局部极小点的问题,提出一种基于混合遗传算法的支持向量机参数选择方法.该方法结合遗传算法的全局优化能力和梯度法的局部寻优能力,能够选择到更好的支持向量机参数.仿真实验表明,使用该方法确定的参数可使支持向量机具有更好的泛化性能.     

一种SVM多类分类算法用于抗噪语音识别

为提高机器学习的推广能力,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,采用改进的MFCC语音特征参数,用支持向量机(SVM)作为语音识别系统的识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个汉语孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。实验结果表明,SVM线性核函数和多项式核函数具有较好分类结果;当工作在不同信噪比情况下,SVM语音识别系统有较高的识别率,训练时间也能大为缩减,具有较的好鲁棒性。     

A reliability assessment method based on support vector machines for CNC equipment

With the applications of high technology,a catastrophic failure of CNC equipment rarely occurs at normal operation conditions.So it is difficult for traditional reliability assessment methods based on time-to-failure distributions to deduce the reliability level.This paper presents a novel reliability assessment methodology to estimate the reliability level of equipment with machining performance degradation data when only a few samples are available.The least squares support vector machines(LS-SVM) are int...     

支持向量机α阶逆系统解耦控制方法

为了解决采用传统逆系统方法难以建立逆模型的困难,提出了基于支持向量机(SVM)的α阶逆系统解耦控制方法.在被控对象精确模型未知的情况下,根据SVM的非线性辨识原理,利用具有高斯核函数的SVM离线建立被控对象的非线性逆模型,根据逆系统方法原理,将得到的SVM逆模型串联在原系统之前,将复杂的非线性多变量系统解耦成多个相对独立的单输入输出伪线性子系统.通过对一个典型的两输入两输出强耦合非线性系统进行仿真，结果表明,在没有系统模型先验知识的情况下，利用该方法能够建立准确的非线性系统的逆模型.基于SVM的α阶逆系统解耦控制方法适用于较一般的离散非线性系统，且结构简单，易于工程实现.