用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法

作为一种有效的机器学习技术,支持向量机已经被成功地应用于各个领域.然而当数据不平衡时,支持向量机会产生次优的分类模型;另一方面,支持向量机算法对数据集中的噪声点和野点非常敏感.为了克服以上不足,提出了一种新的用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法.该算法在设计样本的模糊隶属度函数时,不仅考虑训练样本到其类中心距离,而且考虑样本周围的紧密度.实验结果表明,所提模糊支持向量机算法可以有效地处理不平衡和噪声问题.     

基于改进FSVM的数据挖掘分类算法

针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度慢以及对噪声点敏感影响分类正确率的问题,提出一种基于改进FSVM的数据挖掘分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量,减小训练样本数目,提高训练速度;其次定义一种新的隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机的作用;最后将近邻样本密度应用于隶属度函数设计,降低噪声点或野值点对分类的影响提高分类正确率.实验结果表明,该算法在训练样本数目较大时训练速度和分类正确率都有提高.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

基于类中心和密切度的L-2范数FSVM

支持向量机(SVM)是解决回归问题的一种有效的方法,但传统的支持向量机对样本中的噪声和孤立点非常敏感.为了克服这个问题,文中提出了一种基于类中心和密切度的L-2范数模糊支持向量机(L-2范数FSVM),即模糊隶属度的建立不仅根据样本到类中心的距离,而且根据样本点和其目标点之间的密切度.仿真实验结果显示了该方法有效地减少了噪声的影响,改进了回归的精度,增强了推广能力.     

改进的双隶属度模糊支持向量机

针对传统的支持向量机( SVM)中存在对噪声和孤立点敏感,容易产生过拟合的问题,提出一种新的模糊隶属度函数设计方法——基于密度法的双隶属度模糊支持向量机方法(DM-FSVM).该方法不仅考虑样本到类中心的距离,同时根据样本点到类中心的距离将样本分为两类,类中心附近样本点的隶属度由该样本点到类中心的距离确定,而对于远离类...     

一种基于小生境的模糊支持向量机新算法

提出了一种基于小生境的模糊支持向量机新算法,该算法主要是通过对样本小生境与类小生境之间对比,并利用类小生境中样本最小半径来度量样本与类之间的关系,改变传统支持向量机简单使用样本欧氏距离来度量样本与类之间的关系的方法,克服了传统支持向量机算法对噪声和异常点过于敏感以及有效样本区分度差等缺点.实验数据表明,与只使用基于样本与类中心之间距离的传统模糊支持向量机算法相比,该算法提高了算法的收敛速度,且大大增强了包含噪声样本与有效样本的区分度.     

基于模糊支持向量机的一维距离像识别

在毫米波雷达一维距离像识别中,为达到消除噪声与孤立点影响的目的,在研究了基于距离和样本紧密度的隶属度函数的基础上,提出了一种能反映雷达回波信号在特征空间分布的隶属度函数.用一个紧凑的超椭球体将样本包围起来,并使用超椭球体的方向半径度量样本之间的紧密度.将改进的基于样本紧密度的隶属度函数应用于模糊支持向量机中,可较好地区分开支持向量与含噪声或野值的样本.实验结果显示:随着雷达回波信号信噪比的降低,支持向量机的目标识别率迅速下降,而模糊支持向量机的目标识别率只下降了1%,有效地减小了噪声对一维距离像识别结果的影响.     

具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法

针对传统支持向量机(SVM)由于样本中存在孤立点数据或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机(FSVM)的特点,指出其关键在于如何构建模糊隶属度,为此结合k近邻法思想提出了一种新的隶属度函数构造方法.该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且对各样本点排列的紧密程度也进行了估计,与传统SVM相比,它对样本的分类更为清晰和准确.将该方法应用于汽车发动机的实际故障诊断中,结果表明:SVM与普通FSVM的分类正确率较低,而采用新的模糊隶属度的FSVM算法却有较高的识别率,当k为5时分类正确率达到了70.93%,因此验证了该算法的有效性.     

基于局部密度比的模糊隶属度设置算法

基于知识发现中的局部异常因子思想, 提出一种基于局部密度比的模糊隶属度设置算法, 该算法根据样本的邻域密度比设置样本的隶属度, 并采用一种单参数选择策略. 数值实验表明, 所提出的算法在带噪声的非线性函数估计方面具有很好的鲁棒性, 有效地解决了模糊支持向量机中的模糊隶属度设置问题, 对处理带噪声的分类和非线性函数估计问题具有重要的意义.     

模糊支持向量机中隶属度确定的新方法

针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,提出一种改进的隶属度确定方法.该方法不仅考虑样本与类中心之间的关系,还考虑样本之间的关系根据样本的类中心与传统支持向量机构造的分类面构建2个超球,由样本点与超球的位置关系计算其隶属度,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.通过文本分类实验表明,与其他两种隶属度函数方法相比,基于双超球的模糊支持向量机方法可以更有效地将文本训练集中的噪音剔除,具有较好的分类性能.     

一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法

针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度及分类速度慢的缺点,提出一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量缩减训练样本集的规模提高训练速度;其次提出一种新的模糊隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机最优分类超平面的作用,并用经过预选的训练样本集进行训练FSVM得到支持向量集;最后,运用粒子群优化算法选择最优支持向量子集,使用平均分类误差作为适应度函数,最终粒子输出时,将样本隶属度与设定阈值相比较,选择出支持向量集中相对较大隶属度的样本作为新的支持向量,提高分类速度.实验结果表明,该算法在不损失分类精度的情况下,提高了模糊支持向量机的训练速度和分类速度.     

一种改进的模糊支持向量机隶属度确定方法

为了克服支持向量机方法对于噪声或异常样本敏感的问题,本文研究基于粗糙集理论的粗糙单类支持向量机,提出一种改进的模糊支持向量机隶属度确定方法.该算法首先利用粗糙集思想构造一个最小粗糙球,分别得到对应粗糙球的上近似、下近似与边界区域,然后依据样本在超球中的位置对分布在下近似、边界域和粗糙球以外的样本,分别采用三种不同的方式...     

基于高斯分布的非平衡FSVM

针对传统模糊支持向量机算法采用样本到类中心的距离关系来构建模糊隶属度函数存在不足,以及易受数据集不平衡的影响,提出了一种基于高斯分布的FSVM,该方法既考虑了2类样本数量的不平衡问题,同时进一步考虑了样本不同方向上的分布特性.将样本的分布特性应用于模糊隶属度函数的设计,有效地提高了对正常样本和噪声、野值样本的区分能力.实验结果表明,在处理不平衡和有噪声干扰的数据集时,该方法较传统的FSVM具有更强的鲁棒性.     

基于核可能性c-均值算法的支持向量机

提出一种基于核可能性c-均值算法的支持向量机分类算法,该算法改进了SVM训练过程中噪声和孤立点的敏感问题.其基本思想是:用核可能性c-均值算法对每个模式类训练样本进行聚类,得到不同的可能性度量值,根据得到的可能性度量值对训练样本进行修剪,删除具有较低可能性度量值的训练样本,最后用生成的新训练样本训练支持向量机.实验结果表明,该算法可以有效地解决由噪声和孤立点引发的分类错误问题以及重要样本的错分问题.     

基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机（SVM）信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高.     

后验概率加权的模糊隶属度函数

模糊支持向量机(FSVM)中的模糊隶属度函数确定一直是一个难点问题。针对支持向量分类机对噪声数据或孤立点非常敏感的问题,受贝叶斯决策理论的启发,结合样本密度特性,研究样本点相对于同类和异类的关系,对各样本点分布的紧密程度给出了描述,构造了样本点的后验概率与样本密度的加权方法,提出了一种新的加权模糊隶属度函数构造。该方法避免了对噪声数据和孤立点的检测。通过建立基于提出模糊隶属函数的FSVM进行仿真,实验表明,提出的模糊隶属度函数构造的后验概率加权方法的有效性。     

面向分类去噪问题的模糊支持向量机新算法

针对面向分类去噪问题,提出了一种新的模糊支持向量机算法（ν-FSVM）,并给出了通过无穷次连续可微函数建立模糊关系的方法.该方法能对训练集中的点自动赋予模糊关系,并且对带有噪声的点和孤立的点赋予较小的模糊关系.与传统的ν支持向量机比较,该算法通过建立训练集的模糊关系,能够大大减小噪声对分类的影响,从而提高分类精度,减少误差.     

一种新的模糊支持向量回归方法

为克服传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计所带来的局限性问题,提出了基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法。该方法从支持向量机的回归本质出发,通过更加合理地设计隶属度函数,提高支持向量机的回归的泛化鲁棒能力。仿真结果证明,该方法具有更好的鲁棒性,提高了模糊支持向量机的泛化能力。     

基于迭代方法的模糊孪生支持向量机

模糊孪生支持向量机通过为每个训练样本赋予不同的模糊隶属度来构建2个最优非平行分类面,以便减少噪声或孤立点对非平行分类面的影响,进一步提高了支持向量机的性能.本文结合超松弛迭代法对模糊孪生支持向量机进行了研究,通过迭代技术求解凸二次规划问题中的拉格朗日乘子,减少了支持向量机的训练时间,在UCI标准数据集上分别对C-FTSVM和v-FTSVM进行了实验研究,并对使用传统求拉格朗日乘子的方法与超松弛迭代(SOR)的方法进行了对比,表明了使用超松弛迭代法不仅在时间性能上得到了提高,而且其分类正确率也优于传统的方法.     

基于混沌遗传算法的模糊LS-SVM分类器及其应用

为克服支持向量机算法对噪声点和异常点的敏感性,采用清晰集合构造模糊集合法确定隶属度,采用混沌遗传算法优化参数的模糊最小二乘支持向量机分类器(FLS-SVMBCGA),并用著名的Ripley数据集、MONK数据集和PIMA数据集进行了数值实验,对油气输送管道的TPD检测信号进行了诊断.结果表明,FLS-SVMBCGA分类...