小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别

针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5％.     

基于DT-CWT和SVM的人脸图像集成分类方法

利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.     

用支持向量机检测乳腺X线影像中的结构扭曲

利用频域小波变换对乳腺X线影像中结构扭曲的图像进行小波分解,从得到的分解图像中计算了12个与纹理有关的特征参数.用支持向量机分类算法对样本集2组实验对象(乳腺结构扭曲、正常样本各19个)进行乳腺结构扭曲的识别分类;通过优化支持向量机参数条件,得到最好的分类结果.分类结果表明:本研究确定的12个纹理特征参数组合,用优化的支持向量机分类器检测和识别乳腺结构扭曲,分类正确率为92.1%、灵敏度89.5%和特异度94.7%.     

支持向量机方法在运动意识识别中的应用

为有效识别与运动想像相关的脑电模式,提出基于支持向量机(SVM)的运动意识分类新算法,利用sym2小波基函数对脑电(EEG)信号进行6尺度分解后,从每级分解中提取绝对值最大的小波系数作为信号特征,构成有效特征向量输入SVM分类器,实现基于EEG的运动想像模式识别.实验数据采用脑机接口竞赛(2003)的脑电数据,实验结果表明采用径向基核函数的SVM分类器可有效地对EEG进行运动想像分类,具有良好的泛化推广能力,为脑机接口的运动意识分类提供了新思路.     

一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法

提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

基于GEP的支持向量机参数优化

支持向量机(SVM)具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于参数的选取.本文对影响模型分类能力的相关参数(C、σ2)进行了研究,提出了一种基于基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)的支持向量机参数选择算法,即根据参数在分类器中的作用,利用GEP优化参数的两种编码方案分别对C与σ2进行编码,期望改进支持向量机的分类精度和泛化能力.最后实验表明了本文算法的有效性.     

一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型

对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数;然后,根据"一对一"算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100%.     

二元树复小波在图像特征提取和分类中的设计与应用

通过二元树复小波变换对图像进行4尺度分解,提取每一尺度下代表6个方向的高频带子图小波系数模的均值和标准方差组成48维的特征向量,利用支持向量机的一对一多分类算法对Brodatz图像库中的112幅图像进行了纹理特征提取和分类实验,结果表明二元树复小波变换提取的图像特征能有效提高图像的分类精度.     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法,利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理,实现QRS波群定位和心拍截取;设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型,对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测,从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练,结果显示,其准确度为9900%,召回率为9908%;与相关文献的研究方法对比,本方法具有较高识别精度,能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

基于集成学习的束支传导阻滞识别方法

为提升基于心电图的左、右束支传导阻滞自动化诊断性能,提出了一种以多导联心电图卷积神经网络模型作为基学习器的集成学习诊断方法.首先从临床12导联同步静态心电图中提取出有效诊断导联数据并分割为若干个多导联单心搏数据切片.采用自助采样法抽取多个数据子集,并对每个子集以不同方式进行数据扰动后输入基学习器,得到相应的预测模型.然后以贝叶斯方法作为集成学习的结合策略融合多个模型进行预测.最后采用投票法结合1例心电图中的多个心搏分类结果给出诊断.实验结果表明,该方法具有较高的灵敏度和特异度,具有临床应用价值.     

关于支持向量机DirectSVM算法的探讨

DirectSVM算法是求解支持向量机的一种简单快速迭代算法,具有最好的几何直观性.算法将线性可分的两类样本中距离最近的两个异类样本点作为支持向量,以该两点连线的垂直平分面作为初始分类超平面,然后根据分类情况逐步确定新的支持向量,即逐步优化出最优分类超平面.对该算法进行了测试,发现该算法具有局限性,并对算法局限性产生的根源进行了分析,对如何合理使用DirectSVM算法进行了讨论.结论是:用DirectSVM算法直接求解最优分类面是不可靠的,但可以作为支持向量机的一种近似算法,也可以作为求解候选支持向量集的方法,再与其他经典算法结合使用.     

心拍的镜像高斯建模分析

心拍分类对于临床心律失常自动化检测非常重要。使用一种新的镜像高斯模型(MGM)算法用于描述QRS复合波段形意,可以自动地、有效地提取QRS复合波段宽度信息,并用于心拍分类。通过使用MIT-BIH心律失常数据库的所有数据集进行测试,正常心拍的总识别率达到93.9%,室性早搏心拍的总识别率达到93.94%。因此,MGM算法可以很好地描述QRS复合波段,并且是一种很有前途的心拍分类算法。     

基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.     

一种用于方向预测的集成学习算法

对用方向向量标识示例的学习问题,以预测方向与实际方向之间的方向误差最小化为目标,提出了一种可用于方向预测的集成学习算法,详细分析了构造多个预测函数以及组合各个预测函数以实现方向的最优化预测方法. 提出的算法具有广泛的应用特性：当用不同的轴向来标识类别时,可简化得到多分类连续AdaBoost算法,其能确保训练错误率随分类器个数增加而降低;用错分代价组成的向量来标识示例时,可简化得到一种平均错分代价最小化的集成学习算法. 理论分析和实验结果均表明了算法的合理性和有效性.     

一种基于维度约减的快速人脸检测方法

针对视频监控中的高维度和复杂环境的困难,文章提出一种基于主成份分析与Adaboost的视频人脸检测算法．该方法先使用PCA方法对特征空间进行降维,并以PCA特征建立误分率最小化弱分类器,最后使用Adaboost算法提升弱分类器性能,将所有已训练的弱分类器联合成一个强分类器．实验证明,在正面人脸样本和具有复杂表情变化的人脸测试集上,该方法可以得到很好的检测结果．     

基于粗糙集理论和BP神经网络的文本自动分类方法研究

结合粗糙集的属性约简和神经网络的分类机理，提出了一种混合算法. 首先应用粗糙集理论的属性约简作为预处理器，把冗余的属性从决策表中删去，然后运用神经网络进行分类. 这样可以大大降低向量维数，克服粗糙集对于决策表噪声比较敏感的缺点. 试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度有明显的提高，体现出较好的稳定性和容错性，尤其适用于特征向量多且难以分类的文本.     

A detection strategy of multi-pose face in compressed domain

In this paper, we present a strategy to implement multi pose face detection in compressed domain. The strategy extracts firstly feature vectors from DCT domain, and then uses a boosting algorithm to build classifiers to distinguish faces and non-faces. Moreover. to get more accurate results of the face detection, we present a kernel function and a linear combination to build incrementally the strong classifiers based on the weak classifiers. Through comparing and analyzing results of some experiments on the synthetic data and the natural data, we can get more satisfied results by the strong classifiers than by the weak classifies.     

基于Poincaré散点图和符号动力学的心电分析方法

心率变异性（heartrate variability,HRV）可以用于进行心脏相关疾病的预测、预防和预后评价等.结合心电散点图和符号动力学的方法,从ECG信号中提取HRV序列,绘制心电散点图,并对散点图中散点进行分区编号编码.计算不同编码的出现概率进而计算整个序列信息熵.以该熵值作为心电特征用于识别和分类.实验得到窦性心律和房颤心律的分类正确率为86.67%,窦性心律与伴有失常心律的早搏分类正确率为90%.证明该方法能有效分类窦性心律与失常心律.