组合核支持向量机个人信用评估模型

针对支持向量机模型在分类问题中的广泛应用,提出了一种新的基于支持向量机的个人信用评估模型,通过对支持向量机直方图交叉核、热核特征核、杰卡德距离核和余弦广义距离核4种核函数的组合处理,构造了投票矩阵;通过实际数据实验,获得了良好的分类结果,同时证明了支持向量机自适应组合核加权模型在信用评分系统中具有良好的性能;因此,这种基于支持向量机的个人信用评估模型可以帮助银行或贷款人做出正确的决策。     

一种新型支持向量机

讨论了现有的用于分类的支持向量机(SVM)所确定的边界在抗干扰方面的局限性.在此基础之上提出了一种新型支持向量机,即基于边界调节的支持向量机,并利用K-T条件得到了这种支持向量机的对偶目标函数.通过对人工数据集和真实数据集的仿真实验表明,相对于L1-SVM而言,基于边界调节的支持向量机具有更少的支持向量和更好的推广性能.     

基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

基于TWSVM的图像分类

图像分类技术是图像数据处理中最重要的技术之一.支持向量机是基于统计学习理论而提出的机器学习算法,在样本数少的时候能达到很好的分类效果.孪生支持向量机是基于支持向量机而提出来的,其性能优于支持向量机.通过提取彩色图像的颜色特征与纹理特征,利用孪生支持向量机与支持向量机对这些特征向量进行分类,孪生支持向量机的分类准确率与稳定性都高于支持向量机.     

基于分形理论的支持向量机核函数选择

核方法是机器学习领域内的研究热点之一,在处理非线性和高维数据问题中表现出许多优势,已被广泛应用于分类、回归等领域.支持向量机是最具代表性的核方法,而不同的核函数具有各异的度量特征,故核函数的选择对支持向量机泛化能力有着重要的影响.而目前核函数的选择仍是一个开放性的问题,存在着一系列的偶然性和局限性.该文利用分形几何分析数据蕴含的特征信息来有指导性地选择核函数,以提高支持向量机的泛化能力,并通过实例仿真验证该方法是有效可行的.     

小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率.     

构造稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发,构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型,提出了一种通过基于核空间近似策略的有效低秩逼近来有效减小原始训练样本集中的支持向量数来实现最终模型的稀疏表达.以MIT KDD99数据集为基础,对所提出方法进行有效性验证,并与利用剪枝策略通过递归过程中不断减少模型中支持向量个数的稀疏化方法、基本最小二乘支持向量机以及标准支持向量机方法的性能进行对比.结果表明:基于核空间近似的最小二乘支持向量机稀疏化与标准最小二乘支持向量机相当;此外稀疏最小二乘支持向量机能够提高入侵检测响应速度.     

软间隔支持向量机中核函数的改进方法

考虑软间隔支持向量机中核函数的改进问题.支持向量机通过核函数定义某个非线性变换将空间x等距嵌入到特征空间Z,然后在空间Z中构造分类超平面.核函数在嵌入过程中诱导了放大因子g(x),它描述了向量x映射到空间Z后被放大的程度.因此,考虑构造保形映射h(x)对g(x)进行调整,提高其在支持向量的取值.从而扩大支持向量密集的区域,增大支持向量机对数据的分类间隔使其具有更好的推广能力.     

基于核空间优化支持向量机的合作频谱感知算法

在认知无线电网络中,由于噪声不确定性引起的聚类重叠,导致能量检测的性能明显降低.针对噪声 不确定对频谱感知的影响,提出了一种基于核空间优化支持向量机的合作频谱感知算法.该算法融合了支持向 量机和核空间优化相关理论,将感知用户收集的数据统计量组合成向量,使用Fisher准则对该向量集进行相关运 算,得出使各类数据在高维空间中分离度最高的核函数参数.之后使用支持向量机算法对训练向量进行训练,得 到最优的频谱感知分类器.仿真结果表明,基于核空间优化支持向量机的合作频谱感知算法在噪声不确定情况 下优于传统的合作频谱感知算法.     

GASA-SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机(SVM)参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法SA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法(GASA)混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明:应用GASA-SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

受限空间细水雾作用下烟气温度变化规律研究

利用热电偶测量细水雾作用下烟气层不同高度温度,研究雾滴粒径、雾通量和喷头与火源的水平距离等因素对平均细水雾降温速率（V）的影响规律．揭示了细水雾抑制火灾烟气温度的主导机理．利用实验数据推导V与雾通量之间的数学关系,建立V空间分布的三维数学模型,为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供理论基础和必要的设计参数．     

Quantum-inspired evolutionary tuning of SVM parameters

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.     

不同核函数SVM在居民出行方式预测模型中的应用

采用持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,使用网格搜索方法选择支持向量参数,避免参数选择的随机性,分析不同核函数对模型构建的影响。研究表明,采用多项式核函数、RBF核函数构建的支持向量机模型对居民出行方式预测精度较高,所构建的模型可用于居民出行方式预测;在支持向量机核函数选择中,优先选择RBF核函数,其次为多项式核函...     

基于支持向量机的露天转地下开采边坡变形模型

提出了一种基于支持向量机的露天转地下开采边坡变形模型,有效表达了地下开采扰动引起露天矿边坡变形的非线性变化关系.采用RBF核函数学习现场监测数据,利用交叉验证选择模型参数,通过学习捕捉支持向量,建立模型预测未来变化趋势.将该模型应用于露天转地下开采的杏山铁矿.结果表明,支持向量机对学习样本的拟合精度极高,其预测精度也很高.采用捕捉的支持向量进行预测,便捷快速且有较强泛化能力.     

基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。     

基于Gauss核函数的快速构造最小超球算法

为提高基于超球的支持向量机算法中样本数据较多时的训练速度,提出一种构造最小超球的并行融合算法.该算法将全部训练数据集依据特定策略分割成若干个子数据集,分别对各个子数据集进行训练,对所得到的各子数据集的支持向量与融合数据进行训练,构造最小超球.仿真结果表明,并行融合算法在保证分类精度的情况下,能够显著减少训练时间,提高效率,且支持向量的数目较少.同时也验证了该文对Gauss核函数分析的正确性.     

基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类

提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组, 对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化, 然后组合不同的核函数来综合不同的数据组, 得到最终的分类结果。利用华盛顿地区 HYDICE 高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证, 结果表明, 基于合成核支持向量机的高光谱图像分类, 可获得比传统支持向量机更高的分类精度。     

基于支持向量机与遗传算法的发酵过程软测量建模

提出了基于支持向量机的生物量浓度在线估计软测量建模方法,采用遗传算法进行模型输入的选择与支持向量机参数的选取,目的是找到对模型估计结果贡献最大的输入特征变量,降低了输入空间维数,缩小了求解问题的规模,从而减低计算方面的难度,减少了训练实际,同时又通过参数的调整,得到更好的决策函数,提高支持向量机的性能.模型的训练与验证数据都是取自实际的实验过程——诺西肽发酵.结果表明采用遗传算法进行优化的支持向量机软测量模型对生物量质量浓度具有好的预估性能.     

基于FOA-SVM的中文文本分类方法研究

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.