基于聚类和SVM的数据分类方法与实验研究简

提出一种新的数据分类方法,K-均值聚类分组支持向量机(CG-SVM)方法,在不删减任何样本信息的情况下,该方法使用轮廓系数作为类分离度量参数对数据的正、负类样本进行聚类、分组,对小组进行交叉结合训练,得到不同的SVM分类器,根据测试样本到聚类中心欧氏距离的加权来选择合适的SVM分类器进行类别判断,该方法实现了一个二分类问题转化为多个细分的二分类过程,效果由差变好.对所提方法分别进行了仿真数据和实际数据分类实验.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,该算法可以有效地提高分类的准确率.     

基于聚类和SVM的数据分类方法与实验研究

提出一种新的数据分类方法,K-均值聚类分组支持向量机(CG-SVM)方法,在不删减任何样本信息的情况下,该方法使用轮廓系数作为类分离度量参数对数据的正、负类样本进行聚类、分组,对小组进行交叉结合训练,得到不同的SVM分类器,根据测试样本到聚类中心欧氏距离的加权来选择合适的SVM分类器进行类别判断,该方法实现了一个二分类问题转化为多个细分的二分类过程,效果由差变好.对所提方法分别进行了仿真数据和实际数据分类实验.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,该算法可以有效地提高分类的准确率.     

基于多特征融合的中文评论情感分类算法

为解决情感分类中词间的语义关系难以表达和分析的问题,提出了一种基于词向量(word representation)和支持向量机(support vector machine)的情感分类算法,对电子商务在线评论的情感分类问题进行研究.首先使用word2vec聚类相似特征,然后使用word2vec和SVM对情感数据进行训练和分类,并分别使用基于词特征和基于词性标注的方法进行特征选择.在京东评论数据上进行的实验结果表明,与现有方法相比,分类准确率和召回率得到了提高.     

基于FS-YOLOv3及多尺度特征融合的棉布瑕疵检测

为解决传统棉布生产工艺中瑕疵检测成本高、精度低、速度慢等问题,提出一种FS-YOLOv3(Four Scales YOLOv3)网络来自动检测棉布瑕疵.该网络结合K-Means++聚类算法,以交并比为距离度量获取较好尺寸的锚框,提高检测速度.设计了4个不同尺度的卷积特征图与深度残差网络中相应尺度的特征图进行融合,有效地学习样本特征.将Softer NMS算法作为预测框过滤机制,使得高分类置信度的边框位置更为准确.实验结果表明:使用FS-YOLOv3网络能有效提高低对比度、小尺度目标的棉布瑕疵检测精度,整体性能优于传统的检测方法.     

基于黄金分割法的ISODATA算法的大样本特征数据提取方法

如何从样本量大、数据结构复杂、离散度大的样本数据中提取有效的特征数据是模式识别的重点和难点,而ISODATA算法是处理大样本数据聚类的常用算法之一,其不足之处是需要预先确定初始聚类参数.提出了基于黄金分割法来度量聚类的有效性,该方法能动态计算聚类度量参数,可实现大样本数据的有效聚类.实验证明,该方法能够从原始特征中挑选出最有代表性、分类性能最好的特征.     

基于双支持向量机的大样本分类算法

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模样本分类的学习效率降低问题,提出两阶段学习的支持向量机算法。该方法首先在正负类分别进行无监督聚类,提取各个聚类质心组成约简训练集,进行初次SVM训练;然后,根据初次训练结果选取边界样本集,参与第二次SVM训练。在UCI数据集上的实验结果表明,所提方法在保持分类泛化性能的同时,提高了模型的训练速度。     

基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法研究

传统的分类器对不均衡数据集的分类严重倾向于多数类.为了有效地提高不均衡数据集中少数类的分类性能,针对此问题提出了一种基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法.通过K-means算法将少数类样本聚类分组,在每个聚类内使用遗传算法获取新样本并进行有效性验证,最后通过使用KNN和SVM分类器,在仿真实验中证明了方法的有效性.     

基于改进Faster R-CNN的花色布瑕疵检测算法

针对布匹瑕疵自动化检测,基于传统的机器视觉方法依赖于人工设计特征,对具有复杂背景图案的花色布瑕疵特征提取难度非常大,因此提出一种基于改进Faster R-CNN(faster region with convolutional neural network)的花色布瑕疵检测算法.在Faster R-CNN的基础上使用R...     

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K-means的二阶段多类SVM分类器

提出了基于K-means的二阶段多类SVM分类方法.该方法分为二个阶段:第一阶段采用K-means聚类,通过抽样精度来提高聚类准确度;第二阶段采用LIBSVM进行分类.通过使用LIBSVM提供的语料进行实验,结果显示比直接使用LIBSVM进行分类准确度提高了9.35%.     

Application of multi-scale feature extraction to surface defect classification of hot-rolled steels

Feature extraction is essential to the classification of surface defect images. The defects of hot-rolled steels distribute in different directions. Therefore, the methods of multi-scale geometric analysis (MGA) were employed to decompose the image into several directional subbands at several scales. Then, the statistical features of each subband were calculated to produce a high-dimensional feature vector, which was reduced to a lower-dimensional vector by graph embedding algorithms. Finally, support vector machine (SVM) was used for defect classification. The multi-scale feature extraction method was implemented via curvelet transform and kernel locality preserving projections (KLPP). Experiment results show that the proposed method is effective for classifying the surface defects of hot-rolled steels and the total classification rate is up to 97.33%.     

基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法

压力容器的焊缝结构多变,纹路复杂,增加了压力容器检测焊缝缺陷时定级的难度.提出一种基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法.首先通过对X射线焊缝图像进行预处理及缺陷轮廓检测,提取表征焊缝缺陷的状态特征,以构造特征向量;然后基于多类支持向量机建立焊缝缺陷识别模型,对产品的焊缝缺陷进行分类识别.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法

压力容器的焊缝结构多变,纹路复杂,这增加了压力容器检测时焊缝缺陷定级的难度,提出一种基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法。首先通过对X射线焊缝图像进行预处理及缺陷轮廓检测,提取表征焊缝缺陷的状态特征,以构造特征向量,然后基于多类支持向量机建立焊缝缺陷识别模型,对产品的焊缝缺陷进行分类识别。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于分离程度的二叉树的多类SVM在焊接缺陷分类和识别中的应用

本文提出了基于分离程度的SVM决策树的焊缝缺陷分类识别方法。首先对X射线焊缝图像进行缺陷特征提取,然后结合聚类的思想,定义了分离程度,每次将分离程度最大的缺陷类分离出来,成功解决了传统欧氏距离不能处理的类交叉分类情况,得到了累积误差更小的决策树。将基于分离程度的二叉树的多类SVM算法运用于X射线焊接缺陷图像的分类识别,通过计算机仿真,表明该方法比其它SVM多分类算法在分类精度和识别效果方面有明显的提高。     

热态重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术

针对目前热态重轨表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,提出一种基于机器视觉的热态重轨表面缺陷检测系统。利用多线阵CCD摄像机采集图像,根据重轨几何特征及其缺陷高频区域特性,对重轨进行了六视角拍摄,然后在图像工作站中进行各种图像处理。系统采用改进的Hough变换提取特征缺陷,针对SVM算法训练速度慢的特点,利用模糊Kohonen神经网络对重轨表面缺陷进行分类。采用上述机器视觉检测关键技术对热态重轨表面进行缺陷识别,提高了检测速度,且正确率在85%以上。     

基于特征选择和聚类的分类算法

针对目前特征选择算法应用于数据分类精度不理想的问题, 提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法, 该算法结合特征选择算法和聚类分析算法对特征进行处理, 将分类中冗余的特征去除. 利用支持向量机对一组心脏病患者实际测量得到的数据进行分类实验, 实验结果表明, 该方法可有效筛选影响分类的特征, 进而提高分类准确率.     

基于FCM和FSVM的说话人辨认

针对经典支持向量机对非目标样本没有拒绝能力,且应用于说话人辨认时存在不可分区域的问题,提出一种基于模糊C均值聚类和模糊支持向量机的多级模糊说话人辨认方法。首先利用模糊C均值聚类方法对特征向量进行聚类,减少样本的数目,加快模糊支持向量机训练速度。最终由FSVM得出判决结果。并通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于信息增益的中文网页SVM分类研究

针对中文网页文本分类中特征降维方法和传统信息增益方法的缺陷和不足做出优化改进,旨在有效提高文本分类效率和精度.首先,采取词性过滤和同义词归并处理对特征项进行初次特征降维,然后提出改进的信息增益方法对特征项进行特征加权运算,最后采用支持向量机(SVM)分类算法对中文网页进行文本分类.理论分析和实验结果都表明本方法比传统方法具有更好的性能和分类效果.     

视频人脸识别中基于聚类中心LLE的特征相似性融合方法

针对大部分现有视频人脸识别方法通常仅利用代表性范例或图像集而较少研究有效融合的问题,提出了一种基于聚类中心特征相似性融合方法。首先,使用局部线性嵌入从原始数据空间学习低维嵌入,并利用STHAC算法将投影划分为LLE特征空间聚类;然后,从基于局部外观的聚类中得到特征相似性,在贝叶斯最大后验概率分类框架中对范例点和聚类子空间进行相关相似性匹配;最后,借助于范例重要性概率完成人脸的识别。在视频人脸数据集CMU Mobo、Honda/UCSD和ChokePoint上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比几种传统的方法,所提方法取得了较高的识别精度和较低的计算复杂度。     

基于改进Cascade R-CNN的织物瑕疵检测方法

制造业瑕疵检测问题是工业产品的关键环节,其中织物瑕疵检测尤为关键.针对织物图像尺寸大、局部瑕疵数量少、图像背景复杂等问题,设计了一种基于Cascade R-CNN融合尺度不变特征的织物瑕疵检测方法 .通过训练具有多个递增交并比（IoU）阈值的级联检测网络,解决了传统深度神经网络的过拟合和错配问题;针对工业生产上存在的待检测图片发生倾斜、偏转和迁移等问题,通过尺度不变特征变换（SIFT）算法对待检测织物图进行预处理,将其正确定位到模板图上对应位置后,再进行瑕疵检测;借鉴孪生学习的思路,通过扩充输入通道,同时输入并分析待检测的图像和模板,提高了瑕疵检测的精度.实验结果表明：该模型能够有效地完成瑕疵检测任务,可对7类织物瑕疵进行检测与分类,平均精度均值达87.5%.