SVM及其在文本分类中的应用

文本分类是指按照预先定义的主题类别，为文档集合中的每个文档确定一个类别，文本分类是文本挖掘的一个重要内容。本文分别介绍了文本分类技术和支持向量机的概念，并阐述了支持向量机（SVM）在文本分类中的应用及其发展趋势。     

基于支持向量机的人脸姿态判定

对于多姿态人脸检测中的姿态判定问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的人脸姿态判定算法。将人脸姿态划分成6个类别,从一个多姿态人脸库中手工标定出1800幅人脸图像作为训练样本集,分别训练基于支持向量分类(SVC)和基于支持向量回归(SVR)2种姿态分类器。另外标定出300幅人脸图像作为测试样本。SVC方法和SVR方法分别取得了1.67%和3.33%的分类错误率。其中SVC方法的分类效果明显优于在传统方法中效果最好的人工神经元网络(ANN)方法(分类错误率为3.33%)。对比实验结果表明,SVM方法对于解决姿态判定问题是很有效的。     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

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.     

面向SVM的隐私保护方法研究进展

针对未来应用SVM进行数据挖掘所面临的信息安全问题,对隐私保护支持向量机分类规则挖掘方法进行研究,以提高支持向量机进行分类时的数据安全性,同时获得有效结果.分析了支持向量机分类方法的特点和可能面临的安全威胁;对国内外相关研究成果进行了归纳和梳理;重点从数据干扰和数据加密2个角度,给出了支持向量机隐私保护技术的最新研究进展;归纳出目前研究存在的问题和未来研究的趋势.指出了支持向量机隐私保护的研究方向:分布式环境下局部分类器融合隐私保护策略、更高效率的全同态加密方案、保护SVM分类规则的方案以及适用于大数据挖掘的隐私保护SVM技术.     

基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别

针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5％.     

基于决策树多分类支持向量机岩性波谱分类

地面岩性波谱建模是高光谱遥感地质填图的关键环节之一,地面岩性波谱具有高维、多类特点,传统的多光谱分类方法不能对地面岩性高光谱数据进行有效处理。该文在岩性波谱特征分析的基础上,构建岩性波谱特征空间;然后,从支持向量机(SVM)基本理论出发并对算法改进,建立了一个基于决策树的SVM多类分类器(DT-SVMs);最后,利用云南北衙金矿区采集的野外实测岩性波谱数据进行分类实验,分类正确率达到93.75%。实验结果表明:基于决策树的多类分类支持向量机(DT-SVMs)可以很好的应用于地面岩性的波谱分类建模。同时,可推广到高光谱遥感岩性分类研究。     

基于分形维数和SVM的新疆民间艺术图案分类

针对已有分类器存在的缺陷, 提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法, 提高分类器的分类精度. 先提取图像的4种分形维数作为纹理特征, 再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段. 将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量, 应用于测试阶段的分类, 提高分类器的分类精度. 实验结果表明, 该方法具有较好的推广性, 为图像特征组合提取提供了新途径.     

一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法

支持向量机（SVM）是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法,用于解决二类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题．总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法,并在1-a-1SVM分类算法基础上提出一种二次分类的方法．改良了惩罚因子,提高了不易分的类别之间的可分程度．通过对超光谱图像进行分类实验,结果表明该方法具有较高的分类精度．     

使用SVM和二叉树结构的分片线性分类器

提出了一种支持向量机(support vector machine,SVM)和二叉树结构相结合的分片线性分类模型。在每一节点,使用带软间隔的线性SVM计算分类超平面,并统计局部错误率。如果局部错误率在预先设定的阈值之下,则构造可进行最终决策的叶子节点;否则,进行非叶子节点的递归构造。对比实验表明,该分类器具有一定的有效性,优于一些原有分片线性分类器,在部分数据集上甚至能够达到RBF核SVM的水平。     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.     

基于支持向量机的多类数字调制方式自动识别算法

为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题，提出了一种基于支持向量机的多类数字调制方式识别算法．该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式，并基于支持向量机和判决树分类思想，将特征向量映射到高维空间中加以分类。解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题，避免了判决门限的确定，与传统的神经网络方法相比，具有更好的泛化推广能力．仿真结果表明，在具有加性带限高斯噪声的环境下，信噪比大于等于10dB时，识别正确率大于90％．     

基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别

为有效提高语音情感识别的准确性,达到人机和谐交互的目的,本文提出了一种基于决策树和改进SVM混合模型的语音情感识别方法,有效地避免了无界泛化误差、分类器数目多、受限优化等问题,提高了悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧6种基本情感识别效率。实验结果表明,该方法识别准确率为87.58%,与传统的支持向量机和人工神经网络方法相比,有更高的抗噪声能力和稳定性,能得到更高的识别准确率,而且有较强的实用性和推广能力。      

基于3种机器学习模型的岩爆类型预测

岩爆类型预测是防治和控制硬岩矿山岩爆灾害的有效方式。基于国内外397组岩爆案例数据，规范训练集与测试集的数据预处理方式，采用模型参数优化及交叉验证技术获得最近邻、支持向量机与决策树模型最佳参数；对比分析主成分分析法（PCA）与过采样SMOTE对3种机器学习算法预测准确率的影响，并采用准确率、精确率、召回率、F1等指标对模型预测性能进行评估。结果表明：主成分分析对3种机器学习模型的预测准确率并无提升，不同岩爆类型的样本之间不具有较为明显的决策边界；过采样SMOTE算法仅对决策树模型有明显的提升，基于过采样建立的SMOTE-DT模型预测准确率为77.50%，高于仅对原始数据集进行标准化处理的KNN、SVM模型的68.75%与57.50%；SMOTE-DT在高估与低估岩爆类型表现优于KNN与SVM模型，对于四种岩爆类型的F1值均大于0.7，岩爆预测性能稳定可靠。此外，采用本文构建的3种机器学习模型对山西紫金金矿进行了岩爆类型预测，模型预测结果与现场观测结果相一致。本文构建的三种用于岩爆类型预测的机器学习模型避免了训练集信息泄露对测试集造成影响，研究结果为岩爆类型预测及规范机器学习模型训练过程提供了理论支撑。     

基于嵌入分层决策树的电网完整性保护

为了提升系统抗攻击能力以及泛化能力,提出了一种基于支持向量机嵌入分层决策树的多智能体电网抗攻击系统完整性保护方案。首先利用多智能体来增强系统完整性保护的网络弹性,重点是系统的态势感知和自适应能力。进一步将分布式系统完整性保护设置中的数据驱动异常检测问题转化为多分类问题。然后提出了一种支持向量机嵌入分层决策树的有监督学习算法和一种自适应的负荷卸载策略,以提升检测能力,减少时间成本。实验结果表明,所提出的系统完整性保护方案能够检测出电网的异常运行状态,并能够调整其补救措施,以适应各种网络攻击。     

基于SVM的空间数据库的层次聚类分析

支持向量机用于两类问题的识别研究.本算法引入了SVM,构造二叉树对多类问题进行层次聚类分析.该算法采用SVM对两类问题进行识别,通过合并逐步由底向上构造二叉树,最终二叉树的数目即为聚类数.它适合任意形状的聚类问题,而且可以确定最优聚类的结果,并适于高维数据的分析.     

一种新的 SVM 决策树

SVM在小训练样本、高维情况下具有很好的泛化性能,但它不适用于多类分类.本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造SVM决策树.实验结果表明,以这种方法构造的SVM决策树分类器分类性能较好.     

滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

基于两级支持向量机分类的视频镜头分割方法

提出一种基于两级支持向量机分类的视频镜头分割方法.第1级分类器利用分段视频首尾帧直方图距离,结合滑动窗口和陷波方法计算分段视频的特征向量,通过支持向量机来分类筛选含有镜头边界的子段;第2级分类器根据不同间距的帧间直方图的距离特征,采用时间窗口法构造特征向量,利用二叉树支持向量机多分类策略检测镜头边界的位置.结果表明,所提出的方法能够同时提高切变和渐变的镜头边界的检测效果.     

基于组合分类器的信用卡信誉检测

给出了支持向量机的信用卡信誉检测模型和基于决策树的信用卡信誉检测模型的建立方法,并在这两种单一分类器的基础上,归纳总结支持向量机方法和决策树方法对信用卡信誉检测的偏好特性,提出了一种基于偏好特性进行组合的组合分类器模型建立方法.