用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率.     

支持向量机的聚类补偿研究

主要研究支持向量机方法与聚类算法的配合问题.支持向量机的训练代价太大,如果直接把成千上万个特征向量直接用作训练,运算时间难以忍受.采取的策略是用聚类算法获得较少的聚类中心,然后将聚类中心作为支持向量机的训练样本.事实上,这样的组合方式有待改进.每一聚类的样本数有多有少,所以每一个聚类中心所体现出来的权重不一样.反映在支持向量机的算法中,改进思路为:在支持向量机的训练中,除了原有点以外,加入人工样本点,人工样本点的位置就是这些原有点之一,各个位置的数量与聚类大小成比例.     

基于最小闭球的多类支持向量机

针对多类分类问题中样本数量分布不均衡和测试速度较慢两种情况,本文提出了两个基于闭球的二叉树多类支持向量机算法:MEB-MCSVM-1和MEB-MCSVM-2.算法利用最小闭球来协调样本数量间的不均衡性,利用球心进行最远距离聚类或最近-最远距离聚类,构建二叉树结构,使二叉树的每个节点代表1个二类支持向量机.为了检验所提算法的有效性,本文从需要训练的SVM个数、训练时间和测试时间三个方面对五种算法1-v-1,1-v-r,MEB-MCSVM-0,MEB-MCSVM-1和MEB-MCSVM-2进行了比较分析,结果表明本文所提方法对解决多类分类问题中样本数目不均匀和测试速度较慢这两种情况有明显的优势,实用性更强.     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于核的多超球面一类支持向量机分类算法

为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法.算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决.实验结果表明,算法有效地提高了分类精度.     

一种基于聚类的支持向量机增量学习算法

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

基于核可能性c-均值算法的支持向量机

提出一种基于核可能性c-均值算法的支持向量机分类算法,该算法改进了SVM训练过程中噪声和孤立点的敏感问题.其基本思想是:用核可能性c-均值算法对每个模式类训练样本进行聚类,得到不同的可能性度量值,根据得到的可能性度量值对训练样本进行修剪,删除具有较低可能性度量值的训练样本,最后用生成的新训练样本训练支持向量机.实验结果表明,该算法可以有效地解决由噪声和孤立点引发的分类错误问题以及重要样本的错分问题.     

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。     

一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法

针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度及分类速度慢的缺点,提出一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量缩减训练样本集的规模提高训练速度;其次提出一种新的模糊隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机最优分类超平面的作用,并用经过预选的训练样本集进行训练FSVM得到支持向量集;最后,运用粒子群优化算法选择最优支持向量子集,使用平均分类误差作为适应度函数,最终粒子输出时,将样本隶属度与设定阈值相比较,选择出支持向量集中相对较大隶属度的样本作为新的支持向量,提高分类速度.实验结果表明,该算法在不损失分类精度的情况下,提高了模糊支持向量机的训练速度和分类速度.