二叉树SVM算法在小样本故障诊断中的优化

针对二叉树支持向量机多分类算法在故障诊断中存在误差累积的问题,提出了一种新的算法优化方案;该方案旨在通过对分类顺序的优化来降低误差在二叉树架构层次间的传递和累积;算法充分考虑了小样本分布特点,首先从空间聚类分析的角度结合类间距离和类内密集性建立可分性测度作为主要的分类依据,其次从实际训练角度出发提出用预验证的方法作为对上述依据的补充;最后,利用UCI标准数据集,通过与不同多类算法进行比较,证明了该优化方案运用于小样本故障诊断中具有更高的推广性和鲁棒性。     

基于球结构的完全二叉树SVM多类分类算法

针对一般的SVM方法不能有效地处理不平衡样本数据及现有的偏二叉树结构SVM分类器速度慢的这两个问题,提出了一种基于球结构的完全二叉树SVM多分类算法。该算法利用球结构的SVM考虑了每个类的分布情况,能有效地处理不平衡样本数据;构建完全二叉树结构,使得同层节点所代表的SVM分类器可以并行工作,能提高其训练和分类速度,分类速度相当于折半查找。实例验证两者结合后的算法可实现准确且高效的多类分类。     

基于二叉树的SVM多类分类的研究与改进

支持向量机(SVM)是一种两类分类算法,如何将SVM算法应用于多类分类问题,目前已衍生出多种方法.其中“二叉树”方法应用比较广泛,但分类支持向量机在树中中间节点位置的不同,直接关系到该方法的分类准确性.基于二叉树方法提出了“类间相异度”的策略,根据类间相异程度来决定多类的分类顺序.     

一种新的基于二叉树的SVM多类分类方法

介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析其存在的问题及缺点。提出了一种基于二叉树的支持向量机多类分类方法（BT SVM）,并将基于核的自组织映射引入进行聚类。结果表明,采用该方法进行多类分类比1 v r SVMs和1 v 1 SVMs具有更高的分类精度。     

二叉树多类SVM在网络入侵检测中的应用

本文在考察现有多类分类支持向量机(SVM)算法后,提出了一种基于二叉树结构的多分类器融合思想,融合过程充分考虑了类别之间的区分度,从而建立一颗相对优化的二叉树SVM的多类分类算法,并把改进后的多类SVM应用于入侵检测中以提高系统性能。在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明了本方法的有效性。     

结合特征选择的二叉树SVM多分类算法

为解决现有二叉树SVM多分类算法采用固定的特征集和结构存在分类精度较低的问题,提出了一种结合特征选择的二又树SVM多类分类算法,采用自上而下分裂的方式构造整个二又树结构,首先计算各节点的所有可能分割,并以分离度和相似度作为依据为各分割选择有效的分类特征子集,再以相应的特征子集计算各分割的类间距,最后选择类间距最大的分割生成子节点,实验结果表明,该算法分类精度较高且计算复杂度低.     

基于支持向量机的多类分类在变压器故障诊断中的应用

提出一种基于支持向量机(SVM)多类分类的变压器故障诊断方法.根据SVM理论建立变压器故障预测数学模型,应用决策二叉树方法建立诊断模型,通过Matlab对各节点处的支持向量机进行训练及仿真,最终得到了变压器故障分类的结果.仿真结果表明,该方法对变压器故障类型能较为准确地分类.     

基于SVM的故障诊断在网管平台中的应用

为了克服现有故障诊断方案在实时性、预测性和智能化方面的不足,基于二叉树的SVM多分类方法，设计了网络故障诊断方案，应用于网络管理平台之上，提高了网络监控以及故障管理的效能。通过测试，验证了该方案的可行性和有效性。对实测的小样本数据显示了较强的预警能力，对多类网络故障也具有较高的分类精度。     

非平衡二叉树多类支持向量机分类方法

提出一种新的基于非平衡二叉树的支持向量机多类别分类方法。该方法通过分析已知类别样本的先验分布知识,构造一个二叉决策树,使容易区分的类别从根节点开始逐层分割出来,以获得较高的推广能力。该方法解决了传统分类算法中所存在的不可分区域问题,在训练时只需构造N-1个SVM分类器,而测试时的判决次数小于N。将该方法应用于人脸识别实验。测试结果表明,与传统分类算法相比,该方法的平均分类时间是最少的。     

Short-term fault prediction based on support vector machines with parameter optimization by evolution strategy

Support vector machines (SVMs) are the effective machine-learning methods based on the structural risk minimization (SRM) principle, which is an approach to minimize the upper bound risk functional related to the generalization performance. The parameter selection is an important factor that impacts the performance of SVMs. Evolution Strategy with Covariance Matrix Adaptation (CMA-ES) is an evolutionary optimization strategy, which is used to optimize the parameters of SVMs in this paper. Compared with the traditional SVMs, the optimal SVMs using CMA-ES have more accuracy in predicting the Lorenz signal. The industry case illustrates that the proposed method is very successfully in forecasting the short-term fault of large machinery.     

基于支持向量机的不平衡数据分类算法的研究*

针对不平衡数据分类问题,提出了基于Smote与核函数修改相结合的算法。首先用Smote方法处理数 据,降低不平衡度;然后以黎曼几何为依据,利用保角变换,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能 力;最后用修改后的支持向量机对新的数据进行处理。实验结果表明,这种方法能在保持整体正确率的前提下 有效地提高少数类样本的分类准确率。     

基于支持向量机的兼类文本分类算法研究

针对兼类文本,提出了两种基于支持向量的分类算法.一种是采用1-a-1方法训练子分类器,通过子分类器得到待分类样本的隶属度矩阵,依据隶属度矩阵每行元素和判定该文本所属类别.另一种是采用1-a-r方法训练子分类器,通过子分类器得到待分类样本的隶属度向量,根据隶属度向量判定该文本所属的类别.实验结果表明,这两种算法都具有较好的准确率,召回率和F1值.     

基于超球支持向量机的多主题文本分类算法

针时标准支持向量机多分类算法不能解决多主题文本分类问题,提出了一种基于超球支持向量机的多主题文本分类算法.该算法用超球支持向量机训练得到每个超球,计算待分类文本到每个超球球心的距离,依据距离得到隶属度向量,最后根据隶属度向量判定该文本所属的主题.实验结果表明,该算法具有更好的召回率,准确率和F1值.     

基于支持向量预选取的支持向量域故障预报

针对两种支持向量域模型分别分析了支持向量的分布特性,在此基础上从训练集中选取具有一定几何特征的向量构建预测模型.这些特征向量的预选取在不影响支持向量域的故障预报能力的前提下,大大减少了训练样本,提高了支持向量域的训练效率.仿真实验表明了该方法的有效性和可行性.     

Texture classification using the support vector machines

In recent years, support vector machines (SVMs) have demonstrated excellent performance in a variety of pattern recognition problems. In this paper, we apply SVMs for texture classification, using translation-invariant features generated from the discrete wavelet frame transform. To alleviate the problem of selecting the right kernel parameter in the SVM, we use a fusion scheme based on multiple SVMs, each with a different setting of the kernel parameter. Compared to the traditional Bayes classifier and the learning vector quantization algorithm, SVMs, and, in particular, the fused output from multiple SVMs, produce more accurate classification results on the Brodatz texture album.     

基于超球支持向量机的兼类文本分类算法研究

针对兼类文本,提出了一种分类算法。对属于同一类别的文本,利用超球支持向量机在特征空间中求得一个能包围该类尽可能多文本的最小超球,使各类文本之间通过超球分隔开,达到分类效果。对待分类文本,计算它到各超球球心的距离,根据距离判定该文本所属的类别。实验结果证明,该算法不仅具有较快的分类速度,而且具有较高的分类精度。     

基于交叉熵方法和支持向量机的模拟电路故障诊断

针对故障诊断系统中存在的大量无关或冗余的特征会严重影响故障诊断性能的缺陷,提出了基于交叉熵和支持向量机方法进行特征选择和参数优化的故障诊断方法．首先以某种概率分布产生若干随机样本,并依据交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则进行特征搜索和ＳＶＭ 参数优化;然后利用优化后的特征向量和参数训练支持向量机获得故障诊断模型．故障诊断实验结果表明,该故障诊断方法能有效地优化故障特征和模型参数,提高故障诊断性能．     

An intelligent fault diagnosis method based on wavelet packer analysis and hybrid support vector machines

In this paper, a new intelligent method for the fault diagnosis of the rotating machinery is proposed based on wavelet packet analysis (WPA) and hybrid support machine (hybrid SVM). In fault diagnosis for mechanical systems, information about stability and mutability can be further acquired through WPA from original signal. The faulty vibration signals obtained from a rotating machinery are decomposed by WPA via Dmeyer wavelet. A new multi-class fault diagnosis algorithm based on 1-v-r SVM approach is proposed and applied to rotating machinery. The extracted features are applied to hybrid SVM for estimating fault type. Compared to conventional back-propagation network (BPN), the superiority of the hybrid SVM method is shown in the success of fault diagnosis. The test results of hybrid SVM demonstrate that the applying of energy criterion to vibration signals after WPA is a very powerful and reliable method and hence estimating fault type on rotating machinery accurately and quickly.     

一种新的软间隔支持向量机分类算法

软间隔支持向量机（SVM）分类算法是目前最具有代表性的模式分类算法之一,它在应用中的一个主要困难是确定控制参数C.提出一种新的软间隔SVM分类算法,通过松弛变量改变约束条件,允许数据点进入分离区域但不越过分类超平面,从而避免了参数C的确定问题.计算机实验和故障诊断实例表明,基于新算法的SVM分类器有较高的分类准确性和较好的泛化性能,能够实际应用于模式分类.