共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
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. 相似文献
2.
支持向量机中核函数及其参数选择研究 总被引:4,自引:0,他引:4
将SVM应用于解决实际问题中时,选择核函数及其参数是一个关键,核函数及其参数选择的好坏直接影响SVM分类器性能的优劣,因此如何选择核函数及其参数就成为研究SVM的一个重要分支。本文分析了常用核函数性质,为核函数选择提供指导。对近年来新的核参数选择算法进行了归纳,并分析了它们的优缺点,最后对其进行总结与展望。 相似文献
3.
在利用SVM对齿轮箱进行故障诊断决策时,SVM模型参数(核参数及惩罚因子)对齿轮箱故障的诊断结果影响很大,而最优参数难以获取,针对这一问题,提出一种基于自适应细菌觅食算法(BFA)的SVM参数快速选取方法。以齿轮箱故障诊断过程为实验对象,对比分析网格搜索法、遗传算法、粒子群算法与细菌觅食算法对SVM径向基核函数参数δ及惩罚因子C的优化性能。研究结果表明:细菌觅食算法能够更加快速地选取到最优参数;采用细菌觅食算法优化SVM参数可以进一步提高齿轮箱故障诊断的精度。 相似文献
4.
基于蝙蝠算法的支持向量机参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
魏峻 《宝鸡文理学院学报(自然科学版)》2015,35(3):1-6
目的针对支持向量机(support vector machine,SVM)的参数选择的重要性,研究一种新的参数优化方法。方法介于蝙蝠算法的模型简单、全局搜索能力强等特点。本文提出基于蝙蝠算法(BA)的SVM参数优化方法,对SVM的惩罚参数和核参数进行优化。结果通过8个UCI标准数据库集的Matlab仿真实验,验证了算法的有效性和可靠性。结论本文方法搜索的最优参数较大地提高了SVM的分类精度,加强了SVM的学习和泛化能力,是一种有效及稳定的支持向量机参数优化方法。 相似文献
5.
针对TOFD D扫描图像缺陷提出一种新的缺陷识别方法.该方法首先采用KPCA(核主元分析算法)进行特征提取,并采用微粒群算法(PSO)自动优化核参数δ,最后用SVM分类器完成特征识别.在134幅TOFD缺陷图像中,分别采用(PCA+SVM)、(KPCA+SVM)和(PSO-KPCA+SVM)三种方法进行试验,试验结果表明,所提出的方法识别正确率更高. 相似文献
6.
基于FOA-SVM的中文文本分类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
中文文本分类方法直接影响分类性能,支持向量机(SVM)在处理文本分类这种高维问题上有明显的优势.SVM的分类精度取决于核函数的核参数和惩罚参数,本文提出了一种用果蝇优化算法(FOA)获取SVM参数的FOA-SVM方法.将FOA-SVM用于中文文本分类,实验结果表明,FOA-SVM能得到较高的分类准确率,在文本分类上表现较强的鲁棒性. 相似文献
7.
《中南民族大学学报(自然科学版)》2017,(3):90-94
针对支持向量机(SVM)分类器参数选择问题,提出了基于鸟群算法(BSA)的SVM参数选择方法(BSASVM),以优化SVM惩罚参数和核参数.鸟群算法具有优化精度高、鲁棒性好等特点,将SVM参数作为鸟群算法目标函数的优化参数,在搜索到最优值的同时得到最优参数.通过8个UCI标准数据集的MATLAB仿真对比实验,验证了BSA-SVM能有效提高分类准确性.实验结果表明:BSA-SVM能更加准确地找到SVM最优参数,从而加强SVM学习与泛化能力,是一种有效的SVM参数优化方法. 相似文献
8.
基于GMM全统计参数和SVM的文本无关话者确认 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电话语音条件下的文本无关话者确认,提出了一种基于GMM(Gaussian mixturemodel)全统计参数和SVM(support vector machine)的话者确认方法,以克服语音特征参数直接建立SVM话者模型面临的困难.该方法使用由GM(general model)自适应均值得到的GMM提取统计参数,定义了一种合理利用全部统计参数的特征参数,并以此参数及线性核函数建立了具有良好性能的SVM话者模型.与GMM-UBM方法及另一种基于GMM统计参数和SVM的方法在NIST05SRE数据库中的实验比较,结果表明基于GMM全统计参数和SVM的话者确认方法拥有优异的性能. 相似文献
9.
针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题,提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法,利用PSOGWO算法优化SVM的参数,确定SVM分类器的最优检测模型,并基于NSL KDD数据集进行对比实验。结果表明:基于PSOGWO SVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化,而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升,该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。 相似文献
10.
基于贝叶斯证据框架下 SVM 的油层识别模型研究 总被引:2,自引:2,他引:0
支持向量机(support vector machine,SVM)方法在石油测井领域的油层识别中取得了很好的应用效果,但SVM方法的识别效果受到惩罚参数和核参数的影响,不同的参数组合直接影响识别精度的优劣.为了在油层识别中获得更好的识别效果,提出一种基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型,即根据测井数据的训练样本信息,采用贝叶斯证据框架的理论求解惩罚参数以及核参数,再通过所求得的决策函数对测井数据的测试样本进行识别.实际测井数据实验表明,基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型的油层识别效果得到提高,优于传统SVM方法和基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的SVM方法. 相似文献
11.
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。 相似文献
12.
支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和y对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的核函数,同时利用二分法对核函数(C,γ)寻优,并将其应用于变压器故障诊断中,仿真结果表明该方法具有较好的性能。 相似文献
13.
赵吉文 《安徽大学学报(自然科学版)》2007,31(1):43-47
采用混沌优化算法,对支持向量机回归建模中的径向基核参数进行优化,找出了具有较强推广能力的径向基核参数.结合直线电机结构参数与性能输出模型的建模实例,证实了所研究方法用于工程建模是有效的. 相似文献
14.
基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校验法确定核参数γ为1,惩罚参数c为1 024,建立纯花生油掺伪鉴别模型的识别率和预测率均达到100%,基于近红外光谱的花生油掺伪快速检测技术具有较好的可行性和实用性. 相似文献
15.
通过研究自然景观图案的语义分类,分析了不同的核函数和参数优化算法对图像语义分类性能的影响,并用自然景观图片进行了验证。实验结果表明:当核函数为RBF且参数采用网格搜索优化时,SVM的分类效果最优,可实现对自然景观图像的准确分类。此结论对SVM在图像语义分类中的推广应用具有指导意义。 相似文献
16.
The most commonly used parameters selection method for support vector machines (SVM) is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm (QEA). QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines (LS-SVM) can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision. 相似文献
17.
采用支持向量机(SVM)评估老年人步态的对称性.将鉴别老年人下肢左、右两侧的步态模式相似性问题转化为二分类问题,通过识别老年人下肢左、右两侧的步态模式,确定其两侧步态模式相似性的差异,判断其步态的对称性.采集24名健康老年人下肢左、右两侧的步态数据,采用交叉验证方法评估SVM泛化能力,测试了多项式核、径向基核、线性核.结果表明,多项式核、径向基核的泛化能力优于线性核,基于多项式核的SVM识别左、右两侧老年人步态模式的分类正确率较高(88%),可有效地提取步态模式的非线性信息.SVM有望成为评估老年人步态对称性的一个有效的工具,有助于及早预防老年人跌倒和老年性疾病发生,提高老年人生活质量. 相似文献
18.
19.
针对线性可分与非线性可分问题,讨论了支持向量机分类模型及核函数的选择.为避免支持向量机的核函数及参数选择的不确定性,提出一种近似于支持向量机的分类模型,并通过心脏病预测实例对两种模型进行了比较. 相似文献
20.
目前,支持向量机( SVM)常用的参数寻优方法存在易陷入局部极值的缺点,而其常用的核函数的逼近精度也有待提高.基于混沌映射的遍历性与随机性和小波变换的局部分析与特征提取能力,提出了一种混沌粒子群优化小波支持向量机(CPSO-WSVM)的算法,并应用它构建汇率预测模型.实验结果表明,相比传统的粒子群优化高斯核SVM(PSO-GSVM)的算法,CPSO-WSVM算法大大提高了预测的精度和效率,应用效果好. 相似文献