基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性.仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性.     

基于LS_SVM的车牌字符识别

提出一种基于最小二乘支持向量机（LS_SVM）的车牌字符识别算法．实验表明,该算法对车牌字符识别速度平均为19．23ms／字符,该方法可用于陕速分类识别．     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

加权最小二乘支持向量机与最小二乘问题的关系

研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性．     

基于加权最小二乘支持向量机的下水道可燃气体分析

下水道可燃气体分析是城市下水道可燃气体监测预警系统的重要组成部分.该文针对BP神经网络对下水道可燃混合气体分析存在速度慢、容易陷入局部最优,以及标准最小二乘支持向量机鲁棒性差的缺点,建立了一种基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的下水道可燃气体分析模型.加权最小二乘支持向量机模型采用最小二乘线性系统,对误差变量进行权值设定,提高了学习速度和学习精度.仿真结果表明:基于WLS-SVM的下水道可燃气体分析模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量回归机2种模型,具有优良的预测精度和鲁棒性.     

最小二乘支持向量机的理论及应用研究

介绍了支持向量机(SVM)的数学原理和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的数学原理与应用研究。在支持向量机中采用的是二次规划方法,而最小二乘支持向量机则用最小二乘线性系统作为损失函数从而取代它,这样就利用等式约束的方法取代了不等式约束,最终演变为对线性方程组的求解,使求解的速度得到提高,求解的收敛精度得到提升。将最小二乘支持向量机与偏最小二乘法、标准支持向量机进行了对比。最终表明,LS-SVM计算结果更准确,更简单,内存的占有量也较少,计算时间短,耗时少,是一个很有应用价值的研究方向。     

几种SVM的优劣性比较

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是将样本进行分类和回归的一种强大的数学工具,尤其是对高维领域,效果尤为显著.支持向量机工作原理是针对样本数据集,寻找决策函数来对样本数据进行分类的.如今已经衍生出多种SVM的相关模型.最为常见是有孪生支持向量机(T-SVM),正则化支持向量机(RT-SVM),最小二乘支持向量机(LSSVM).这几类模型的出发点和建构模型的思想有些许不同之处.本文则选取了三种常见的SVM模型,分析和比较它们之间的优势以及劣势,能让读者更加深入的了解这类算法,并且在实际问题中更具有选择应用性.     

最小二乘支持向量机的研究与应用

支持向量机是近年来机器学习领域出现的新的分类方法。在介绍支持向量机的基本原理及基于最小二乘支持向量机算法的基础上,结合一个实例阐述了最小二乘支持向量机在预测方面的应用,通过MATLAB仿真实验,结果表明该方法是有效的。     

基于支持向量机的多类形状识别系统

支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法,文中研究了支持向量机的分类机理,并将其应用于形状识别中,利用一对一判别策略构建了多类形状识别系统,实验中以交通标志图像为实验对象进行分类,结果表明该方法的泛化能力优于一般的识别方法。     

基于不变矩和支持向量机理论的船舰目标识别

基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论和不变矩(Invariant Moments)理论,提出一种船舰目标识别方法。首先,对图像进行预处理,将彩色图像转化为灰度图像;然后利用Hu不变矩来提取图像的七个不变矩特征;最后,选用支持向量机作为分类器,并将计算出的图像的七个矩特征作为支持向量机的输入对支持向量机进行训练和测试。实验证明,将不变矩特征提取方法与SVM相结合用于模式识别,可以得到很高的分类效率和准确率。     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

支持向量机的凸优化求解

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其优越的学习性能,已经成为当前模式识别、数据挖掘、大数据处理等机器学习领域的研究热点.查阅相关同类文章,发现其中对SVM理论中公式,如距离函数d、拉格朗日函数L(w,b,α)、二次凸优化函数f(x)等的来龙去脉缺少细致的阐述.本文对SVM理论中典型的线性最优二分类问题的求解进行了完整的推导,并给出了对岩屑岩性分类识别的结果,也为今后的非线性多类模式分解作出铺垫.     

SVM、PLS方法解析光度法多组分同时测定数据的比较研究

对分光光度同时测定润滑油中的Ca,Ba,原油中的Fe,Ni,V,润滑油中的Fe,Cu,Zn和铝合金中的Fe,Mn,Cu,Zn的光谱数据分别采用偏最小二乘（PLS）和ε-支持向量机（ε-SVM）两种方法进行解析,结果表明PLS和ε-SVM都能利用校正样建立有效的校正模型对合成样进行合理预测,但从预测结果的绝对误差和平均相对误差的比较看,ε-SVM的预测准确率要比PLS方法高,表明ε-SVM在紫外光谱数据解析方面有着比PLS更好的回归能力,适合用来处理多元校正问题．     

SVM和BP算法在掌纹验证方法中的比较

本章通过用SVM算法和神经网络算法两种方法对掌纹图像进行分类,验证了基于SVM算法分类的优越性远远大于传统的神经网络算法分类.而且,SVM算法具有良好的抗噪性,而对于神经网络算法,一旦输入向量的维数增加,其收敛性和错误率都会发生较大的偏差.实验结果验证了用SVM算法比用神经网络算法有更大的准确率,尤其在小样本、高维数的分类上.     

基于SVM的句子组块识别

阐述了基于统计的SVM（支持向量机）模型的汉语句子组块识别. SVM模型使用已进行组块标注的语料，通过多种特征参数选择和多分类划分，对数据进行统计学习得到训练模型后实现. 给出模型的算法和识别结果，分析了统计模型的特点.     

基于支持向量机的虹膜识别方法

首先利用虹膜处理系统对采集到的虹膜图像预处理,得到条形图像;然后利用主元分析方法(即PCA方法)进行特征提取,以达到降维的目的,得到的一个训练样本对应一个40维的向量;最后利用支持向量机使用序列最小优化算法进行虹膜识别,平均识别率达到了94.3%。结果表明,文中的方法取得了较好的效果,降低了训练时间,提高了训练效率。     

基于支持向量机的遥感图像分类研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法.通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.将支持向量机理论应用到遥感图像分类的研究还处在初级阶段,传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.从支持向量机基本理论出发,建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器.用遥感图像数据进行实验,并将结果与其它方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度.     

支持向量机在变压器故障诊断中的应用

针对变压器传统检测方法的局限性,本文提出了一种基于支持向量机的电力变压器故障诊断方法,并构建了相应的数学模型。仿真结果表明,该模型能有效提高变压器故障诊断的准确率。