基于一类SVM概率密度估计的多分类贝叶斯算法研究

为降低训练分类器的运算复杂度，并解决支持向量机（SVM）对多类分类问题没有特别有效解决方法的问 题。提出了一种基于一类支持向量机的多分类贝叶斯算法，证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归 一化为密度函数，并将所得的概率密度函数用于构造二分类及多分类贝叶斯分类器。仿真实验将提出的多分类贝 叶斯算法应用于多类通信信号调制识别，结果表明：该算法的分类准确率不低于传统SVM多分类器，而在多类属、 每类训练样本数目较大的情况下训练所需的运算量和存储量仅是传统SVM多分类算法的0.5%大大减小了核 矩阵规模和     

基于一类SVM贝叶斯算法的DS-UWB系统多用户检测研究

在多径多址条件下,用户自身的前后符号之间会产生码间干扰,同时各用户之间会产生多址干扰,从而给用户信号的正确检测带来极大困难。提出了一种基于一类支持向量机贝叶斯分类器的DS-UWB系统多用户检测算法,证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归一化为密度函数,并将所得的概率密度函数用于构造贝叶斯分类器。仿真实验表明,在UWB信道环境下本算法的误码率性能明显优于最小均方误差（MMSE）检测和解相关检测等线性检测算法。相比传统SVM算法,本算法所需的核运算量和存储空间要小得多,有效地降低了运算负载,抑制了多址干扰。     

判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习

针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的分类器在处理分类问题时,准确率和学习效率更高。     

基于支持向量机的垃圾信息过滤方法

针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法. 利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验数据评价结果,选取了适合的核函数及其参数,构建了SVM分类器,同时也通过仿真实验和评价体系对SVM分类器和传统贝叶斯分类器进行了测试和评估. 结果表明,基于SVM算法的分类器提高了信息过滤的准确性,同时也验证了SVM算法在垃圾信息过滤中的有效性.      

一种基于混合核函数SVM的人脸识别方法

SVM是人脸识别中最常使用的一种机器学习领域算法,它通过距离概念得到对数据分布的结构化描述,降低了对数据规模的要求,适合处理人脸图像这种小样本训练集的分类问题。其中SVM的核函数的选择对分类精度影响很大,全局核函数的预测函数对输出进行正确预测的能力较高,而局部核函数具有较强的学习能力,兼顾两者特点,使用结合RBF核和Sigmoid核的混合核来设计SVM分类器进行识别。针对ORL库进行PCA特征提取,然后使用基于混合核的SVM分类器进行识别分类。实验结果表明,在识别率上,基于该混合核函数的SVM分类器比基于普通核函数SVM分类器要更占优势。     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.     

一种PNN网络的EM训练算法

提出一种概率神经网络（ＰＮＮ）的ＥＭ（ＥｘｐｅｃｔａｔｉｏｎＭａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）训练算法．ＰＮＮ网为一四层前馈网,它构成一个贝叶斯分类器,实现多类分类的贝叶斯判别,它把输入的样本模式,经网络变换为输出的分类判决．其网络节点对应于贝叶斯后验概率公式的各个变量．此ＰＮＮ网络用高斯核的Ｐａｒｚｅｎ窗函数作为核密度函数,网络参数训练由ＥＭ算法实现,其学习方式为类间的监督学习和类内的非监督学习．实验表明了此网络及其学习算法在分类应用中的有效性．     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。     

正态模型单参数经验贝叶斯估计

依据经验贝叶斯估计的思想方法,研究在平方损失函数下,正态模型单参数的经验贝叶斯(EB)估计问题.先将理论贝叶斯估计用的边际分布密度函数及该分布密度函数的一阶导数表示出来,再利用过去样本值和当前值 ,采用密度函数的核估计方法构造相应的函数代替理论贝叶斯估计中的函数,得到参数的经验贝叶斯估计,最后证明了所得到的经验贝叶斯估计是渐近最优的.     

基于AP算法支持向量机的设计与应用

设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器, 使用AP聚类算法优化数据集, 得到了高质量、 小样本的SVM分类器训练集. 实验结果表明: 与传统的SVM分类器相比, 混合分类器具有更高的分类精度; 在心脏病预测上, 该分类器的效果较好.     

基于SVM的车牌字符识别算法研究

SVM可在训练样本很少的情况下获得很好的分类推广能力。首先分析了用多类SVM算法对车牌中的字符进行识别时存在不可区分的区域问题和采用模糊SVM算法解决该问题的办法,然后讨论了字符特征的提取方法,并根据我国车牌字符的特点分别设计了汉字、字母、数字、字母/数字4个基于模糊多类SVM的字符分类器。最后在MATLAB环境下,采用径向基核函数对算法进行学习训练。实验测试结果表明,该方法可以很好的提高字符识别的速率和效率。     

异常检测中单类分类算法和免疫框架设计

基于主机系统执行迹的异常检测系统可以检测类似U2R和R2L这两类攻击。由于攻击数据难以获取，往往只能得到正常的系统调用执行迹数据。该文设计了基于自组织特征映射的单类分类器的异常检测模型，只利用正常数据建立分类器，所有偏离正常模式的活动都被认为是入侵。通过对主机系统执行迹数据集的测试，试验获得了对异常样本接近100％的检测率，而误报警率为4．9％。该文将单类分类器作为抗体检测器，运用人工免疫学原理建立了分布式的异常检测框架，使入侵检测系统具有分布式、自组织和高效的特性，为建立分布式的入侵检测提出一种新的思路。     

基于混合核函数SVM骨性关节炎中药分子的辨识模型

以骨性关节炎中药复方为例,提出一种用于识别骨性关节炎中药复方中活性药物分子的SVM分类器.针对单核函数SVM的局限性,提出将全局核函数和局部核函数混合构造,并应用到SVM模型建模中,改善SVM分类器的非线性处理能力和泛化能力.利用混合核分类器对中药复方精制透骨消痛颗粒中514个化合物进行活性识别,得出复方中具有相关药物活性的中药分子.该实验结果为骨性关节炎药物分子的对接实验和骨性关节炎中药有效成分的发现提供科学数据.     

基于贝叶斯证据框架下 SVM 的油层识别模型研究

支持向量机(support vector machine,SVM)方法在石油测井领域的油层识别中取得了很好的应用效果,但SVM方法的识别效果受到惩罚参数和核参数的影响,不同的参数组合直接影响识别精度的优劣.为了在油层识别中获得更好的识别效果,提出一种基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型,即根据测井数据的训练样本信息,采用贝叶斯证据框架的理论求解惩罚参数以及核参数,再通过所求得的决策函数对测井数据的测试样本进行识别.实际测井数据实验表明,基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型的油层识别效果得到提高,优于传统SVM方法和基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的SVM方法.     

模拟退火算法与支持向量机在机械故障诊断中的应用

为提高支持向量机在机械故障诊断测试中的分类正确率,将模拟退火算法与支持向量机相结合,用模拟退火算法优化支持向量机核函数及其参数,再将故障特征输入支持向量机进行故障识别.诊断实例表明,该方法与传统支持向量机方法相比能得到较高的诊断精度.     

智能拉普拉斯分类器

 针对拉普拉斯分类器的核参数选择问题,通过首先假设窗的三个估计中核参数取不同的值,然后运用智能遗传算法对核参数进行优选,得到一种新的分类器——智能拉普拉斯分类器。多个基准数据集上的实验结果证明,智能拉普拉斯分类器相对普通拉普拉斯分类器和支持向量机而言,具有较高的分类精度和稳定性,是一种有效的分类方法。