基于支持矢量机的宫颈细胞分类

以宫颈癌细胞的分类检测为背景,针对帕普涂片检测有很高的假阴性率和检测结果不精确问题,采用支持矢量机对红外线光谱(FTIR)数据进行分类,以提高帕普涂片检测的精确度。以53个病例的帕普涂片检测和阴道镜活检结果做为原始数据,以阴道镜活检的结果作为正确样本,选择软间隔分类器和高斯核函数进行模型仿真,然后,使用留一法交叉验证来测试算法准确性,将支持矢量机的分类结果和帕普涂片检测的结果与正确样本进行比对。结果表明,使用支持矢量机的分类正确度达到72%。     

基于支持向量机的SAW传感器阵列鉴别毒害气体的研究

采用支持向量机技术, 对声表面波传感器阵列检测出的气体特征矢量和被测样本信息进行训练和分类, 鉴别出被测气体中的毒害气体. 实验结果验证了方案的可行性和有效性.      

基于支持向量机与k近邻相结合的网络入侵检测研究

针对基于支持向量机算法的网络入侵检测方法,对交错严重的大规模复杂样本集,分类面附近的样本被正确分类可信度低,基于k近邻算法的检测方法测试结果不稳定等问题,提出一种将k近邻与支持向量机相结合的网络入侵检测方法。在分类时,计算待识别的网络连接记录样本与最优分类超平面的距离,如果距离大于预设阀值,采用支持向量机算法对连接记录进行分类,否则采用k近邻法对连接记录进行分类,同时为减少检测方法受样本分布不均衡的影响,采用带权重因子的欧式距离来度量样本间的相似度。最后在KDD99数据集上进行仿真实验,结果表明,相对于单一的支持向量机或k近邻算法的网络入侵检测方法,k近邻与支持向量机相结合的入侵检测方法可以进一步提高网络入侵检测的正确率,是一种较好的网络入侵检测方法。     

基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法

为了提高中心距离比值法预选取支撑矢量的效率,降低支撑矢量机的训练时间,引入自适应动态克隆算法对中心距离比值法的阈值进行优化,并将该算法应用于入侵检测中,提出了基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法.算法首先利用自适应动态克隆算法对中心距离比值法中的阈值进行优化,获得理想的阈值,从而可以提取出包含全部支撑矢量的边界矢量集,然后使用边界矢量集代替训练样本集进行支持矢量机的训练,大幅度减少了训练样本的数量,使支持矢量机的训练速度显著提高.同时,由于边界矢量集中包含了支撑矢量,因此,支撑矢量机的分类能力没有受到影响.采用KDDCUP 99数据集进行试验,试验结果表明:与传统方法相比,在保证性能的情况下,所提算法能够有效地降低支持向量机的训练时间.     

基于1-分类支持向量机的机器视觉缺陷分类方法

文章针对机器视觉表面缺陷检测中不同类缺陷样本数量少和不均衡的情况,提出了用1-分类分别对单独类缺陷进行真/假分类判断的分类方法,首先对每类训练样本计算具有尺度和旋转不变的不变矩特征,再使用基于1分类的支持向量机和RBF核函数对每一类缺陷样本生成一个超球面,然后通过二重网格搜索的方法对核函数的参数寻优,最后对实际采集的缺陷图像自动寻找缺陷位置并进行分类.实验表明,1-分类支持向量机进行缺陷分类能克服分类样本不均衡的限制,具有分类准确率高及易实现在线检测等优点.     

基于支持向量机的搜索引擎垃圾网页检测研究

搜索引擎垃圾网页作弊的检测问题一般被视为一个二元分类问题,基于机器学习的分类算法建立分类器,将网页分成正常网页和垃圾网页2类.现有的基于内容特征的垃圾网页检测模型忽略了网页之间的链接关系,故构建了软间隔支持向量机分类器,以网页的内容特征作为支持向量,根据网页之间的链接具有相似性的特点定义了惩罚函数,使用样本集学习,得出了线性支持向量机网页分类器,并对分类器的分类效果进行了测试.实验结果表明基于支持向量机的分类器的效果明显好于使用内容特征构建的决策树分类器.     

快速序列视觉呈现任务下的脑电分类算法

提出了一个在快速序列视觉呈现任务下的脑电信号分类算法.将图片序列快速呈现给受试者并将同步采集脑电信号,将脑电信号截取分段作为样本集.通过约束有监督降维后样本与样本中心差值的趋近方向,使用训练集脑电数据训练得到映射矩阵;通过特征提取函数将训练集和测试集的脑电数据样本变换为特征矢量,使用支持向量机对样本进行分类.实验结果表明,算法对24名受试者的脑电信号分类的平均正确率为91.5%,平均AUC达到了0.95,证明脑电分类算法具有良好的分类性能,可以在快速序列视觉呈现任务中准确地识别目标图片.     

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%.     

基于支持向量基的条码分类研究

条码的分类检测对条码识别具有非常重要的意义.本文提出将基于支持向量机的多分类方法用于条码的分类检测.对每种条码采用支持向量机二值分类器进行分类,这些二值分类器组成决策树的节点,构成决策树.通过实验表明,SVM在样本有限的情况下具有非常好的泛化能力.     

管道漏磁检测信号的支持向量机识别方法

通过对漏磁检测信号的分析,引入支持向量机,给出了特征量、训练集的选择方法以及核函数和支持向量机的分类算法,将漏磁检测信号的根据信号的定性识别和定量分析有机结合起来.可以在漏磁检测样本有限的情况下,获得最优识别结果.