支持向量机及核函数研究

对核函数进行了初步探讨,从理论上研究了多项式核函数参数的选择问题,从实验角度对多项式核函数与径向基核函数进行了比较分析,并阐述了Sigmoid核函数的特点,可作为一般SVM分类问题选择核函数及核函数参数范围的依据.     

关于支持向量机参数选择方法分析

在分析支持向量机(SVM)原理基础上,分析了SVM中核函数、核参数及惩罚参数C的影响。介绍了两种SVM参数选择方法,作了深入比较,并提出了一种改进的最优化方法。     

支持向量机中核参数选择的Max-Min方法

通过核函数技巧,定义了高维空间中两样本点之间的距离.引入异类距离平方阵,提出了一种新的选择SVM核参数准则,并给出算法,即max-min方法.该方法利用不同类的训练样本之间的距离,而不通过SVM标准样本训练寻求最优的(或有效的)核参数,避免了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.同时又分别以径向基核函数(RBF)和多项式函数为例进行试验,显示采用该方法的算法步骤.结合试验结果,得出关于核参数的选择问题一般在一个开集内只有有效值,不存在最优值,即是一个多目标优化问题的结论.并引用已有的实验结果充分支持我们的结论.max-min方法不仅在理论上提供了一种选择最优核参数的方法,而且对试验性选择具有指导作用.     

支持向量机学习方法的选择与应用

介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术，以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验，并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析，给出了在不同模式识别问题中不同方法的选择条件。     

说话人识别中SVM核函数参数优化研究

在基于SVM的说话人识别系统研究中,如何获得理想的识别率是亟待解决的问题。SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。该系统提高识别率的技术关键是SVM核函数的选取及其参数优化。为此,在对三种常用核函数的特点进行研究的基础上,利用网格搜索法来分别进行参数优选,通过实际语音的训练和识别验证识别效果。目前优选参数可以实现识别率≥99.9%且识别时间<0.1 s。     

基于支持向量机的抗噪语音识别

阐述了支持向量机的分类机理,采用改进的MFCC语音特征参数,用基于不同核函数的支持向量机(SVM)作为语识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。通过实验,得到了不同核函数下的识别结果;分析了核参数和误差惩罚参数对SVM推广能力的影响,并将实验结果同基于RBF神经网络的识别结果进行了比较。     

核函数方法及其模型选择

核函数方法已成为近年来机器学习领域继人工神经网络方法之后又一个十分流行和有效的方法.阐述了核函数方法的基本原理、特点及实施步骤,介绍了几种主要的核函数方法,最后重点分析和讨论了核函数方法中参数选择和核函数构造等核函数方法研究中的热点问题,并对其未来研究作了展望.     

基于Fisher准则的SVM参数选择算法

支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能主要受到SVM模型选择(包括核函数的选择和参数的选取)的影响,目前SVM模型参数选择的方法并不能较好地确定模型参数。为此基于Fisher准则提出了SVM参数选择算法。该算法利用样本在特征空间中的类别间的线性可分离性,结合梯度下降算法进行参数寻优,并基于Matlab实现选择算法。实验结果表明参数选择算法既提高了SVM训练性能,又大大减少了训练时间。     

一种基于环形分布的SVM核选择方法

核选择是支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)研究中的核心问题之一.文章提出了一种基于数据分布特征的SVM核函数选择方法.分析了几种常用核函数的性能,提出了判断数据呈环形分布的方法,探讨了SVM核函数及其参数选择与数据分布的相关性.数值实验说明了该方法的可行性与有效性.     

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。