利用支持向量机SVM识别车辆类型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类方法在实际二类分类问题的应用中显示出良好的学习和泛化能力，已被广泛地应用于多类分类问题的研究．以车辆轮廓特征为对象，将二类分类支持向量机SVM应用于多类车辆类型的识别，并与其它分类器的分类结果进行了对比．通过9次交叉验证实验，结果表明SVM对车辆数据样本的测试准确率达到了85．59％，其分类性能优于其它分类器．     

基于一类SVM的贝叶斯分类算法

提出一种基于一类支持向量机(one-class SVM)的贝叶斯分类算法,该算法用一类SVM对类条件概率密度进行估计以构造贝叶斯分类器. 证明采用高斯核的一类SVM,其解可以归一化为密度函数,并把该密度函数看作类条件概率密度的平滑估计,构造贝叶斯分类器. 实际数据集上的实验结果表明,提出的分类算法测试准确率高于简单贝叶斯分类器与贝叶斯网络分类器,不低于传统二类SVM;比传统二类SVM需要计算的核矩阵规模更小,训练时间更短.     

基于形态学小波理论和SVM神经网络的人脸识别

主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.支持向量机神经网络对二类判别具有很强的识别能力.对于N类判别需连续使用N次.该方法识别速度快,且不受发型、头饰、眼镜等的影响.仿真证明了该方法的有效性.     

基于手机传感器的用户行为识别

基于手机传感器实现用户行为识别在健康监控、时间管理和个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面的重要作用,研究一种基于手机三轴加速度传感器、方向传感器获取用户数据,采用SVM多分类方法中的决策树分类方法,在决策树各节点训练SVM分类器,用于识别静止、步行、奔跑、上楼梯和下楼梯等5种日常行为,进而实现对用户行为的识别。通过对不同实验者的交叉对比实验,识别准确率平均为91.65%,证明了这一方法的有效性。     

基于手机传感器的用户行为识别

基于手机传感器实现用户行为识别在健康监控、时间管理和个人喜好分析、资讯筛选和推送等方面的重要作用,研究一种基于手机三轴加速度传感器、方向传感器获取用户数据,采用SVM多分类方法中的决策树分类方法,在决策树各节点训练SVM分类器,用于识别静止、步行、奔跑、上楼梯和下楼梯等5种日常行为,进而实现对用户行为的识别。通过对不同实验者的交叉对比实验,识别准确率平均为91.65%,证明了这一方法的有效性。     

一种基于CSI的跌倒检测方法

针对传统人体行为识别方法系统搭建成本高、部署复杂且存在侵犯隐私等问题,提出一种使用商用Wi-Fi设备获取信道状态信息CSI进行人体行为识别与跌倒检测的方法.通过提取信道状态信息CSI中的幅度和相位特征作为基础信号,并使用功率谱熵作为新特征建立指纹库.采用基于人工鱼群算法AFSA修正的支持向量机SVM对动作进行分类识别,通过对SVM中的参数惩罚因子和核函数参数进行优化选择达到优化分类的效果.根据真实环境数据验证表明,平均识别率达到94.64%.     

一种基于行为特征和SVM的P2P流量识别模型

提出了一种基于行为特征和SVM的P2P流量识别模型.根据不同功能和提供不同服务的节点流量呈现出有差异的行为特征,将行为特征作为支持向量机的输入向量.实验结果表明,该模型能够有效地提高P2P网络流量识别的精度.     

基于ISA网络的视频人体行为分类识别

采用基于独立子空间分析(ISA)模型与神经网络理论形成的ISA深度网络模型特征提取方法,并结合数据预处理方法、K-means聚类方法以及支持向量机(SVM)分类器等实现对视频人体行为的分类识别.将本研究方法应用到Hollywood2人体行为数据集上进行人体行为识别实验,并与其他常用人体行为特征提取和识别方法进行对比,实验结果验证了本研究方法在人体行为分类识别中的有效性.     

基于支持向量机和遗传算法融合的入侵检测

为了研究网络异常入侵检测问题,将支持向量机（SVM）和遗传（GA）算法融合并应用于入侵检测领域,区分正常和异常的用户行为,实现对网络系统的入侵检测.传统SVM算法易产生训练参数选择不当,难以获得较高的检测效率和分类精度等问题.针对此问题,提出了一种优化的基于SVM-GA融合的入侵检测方法,首先对网络入侵数据进行归一化处理简化输入,然后通过遗传算法对SVM训练参数进行同步优化,最后采用SVM算法对网络数据进行检测,分类识别得到网络入侵结果.仿真实验结果表明,该融合算法训练时间短、检测精度高、误报率和漏报率低,是一种有效可行的入侵检测方法.     

基于一类SVM概率密度估计的多分类贝叶斯算法研究

为降低训练分类器的运算复杂度，并解决支持向量机（SVM）对多类分类问题没有特别有效解决方法的问 题。提出了一种基于一类支持向量机的多分类贝叶斯算法，证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归 一化为密度函数，并将所得的概率密度函数用于构造二分类及多分类贝叶斯分类器。仿真实验将提出的多分类贝 叶斯算法应用于多类通信信号调制识别，结果表明：该算法的分类准确率不低于传统SVM多分类器，而在多类属、 每类训练样本数目较大的情况下训练所需的运算量和存储量仅是传统SVM多分类算法的0.5%大大减小了核 矩阵规模和     

基于支持向量机的预应力T梁压浆质量无损检测

利用超声波透射法对预应力T梁束孔管道的压浆质量进行无损检测,并采用以高斯函数为核函数的支持向量机模式识别技术对检测数据进行自动缺陷识别。在检测过程中,首先采用超声波透射法对T梁的压浆质量进行无损检测,接着建立SVM训练和测试样本库,利用该样本库训练得到SVM模型,最后用该模型对检测数据进行缺陷识别,经对识别结果进行开窗验证。研究结果表明:采用支持向量机算法识别结果准确、可靠;与人工神经网络算法相比,支持向量机算法在训练速度、可靠性等方面都表现出了优越的性能。     

基于触摸行为和运动传感器特征的智能手机握持姿势识别与用户认证系统

主要研究智能手机上的用户握持手姿与用户认证系统的关键技术,将触摸补偿特征(TO特征)和运动传感器特征相结合,通过对采集到的真实用户数据集进行分析,从多种特征中找出了最佳特征组合.实验结果证明,TO特征和传感器特征的引入能显著改善手姿识别和用户认证的精度,为自适应用户界面的设计及手机安全认证机制等方向的研究提供了有益启示.     

自适配权重特征融合的持续身份认证

针对现有智能手机用户身份认证方法的不足，提出了一种自适配权重特征融合的持续身份认证方法。设计了一种卷积神经网络，对手机内置传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计)获取的用户行为信息数据进行深度特征提取及融合。通过网络中3个子网络流分别提取3种传感器特征，在特征融合层加权融合，各特征的权值会在网络学习过程中根据不同特征的贡献度实现自适应分配。融合特征经过特征选择之后，使用单分类支持向量机进行用户分类认证。实验结果表明：该方法对不同用户身份认证获得的等错误率为1.20%,与现有其他认证方法相比具有更好的认证准确性。     

运载火箭测发网络异常流量识别技术

运载火箭测发网络系统是维系运载火箭各系统远距离测试发射控制的重要国防信息基础设施,测发网络流量数据的精准分析是检测异常行为和保障信息安全的关键举措。该文综合利用端口映射识别、载荷特征识别、统计分析和支持向量机(SVM)学习算法,构建动态混合识别策略,通过端口映射和载荷特征识别获取机器学习训练样本,利用信息增益完成特征选择,构建SVM机器学习识别模型并进行样本训练,建立投票机制实现流量数据综合分析。利用测发网络真实数据进行测试表明:该算法识别准确度达99.1%,并有效地降低了人工判决分析的次数。     

航空发动机孔探损伤识别方法

针对目前航空发动机孔探检测不能对损伤类型自动识别现状,将支持向量机与孔探检测技术相结合,提出基于支持向量机（SVM）的损伤图像识别方法。该方法将损伤图像进行二值化分割,利用链码跟踪及灰度共生矩阵分别提取损伤区域的形状特征和纹理特征,组成多维特征向量,输入支持向量机进行分类识别。分类器设计阶段,组建性能优越的二叉树支持向量机以减少训练样本,提高分类效率。CFM56发动机实验结果表明：该方法的识别性能明显优于传统SVM多分类器和BP神经网络方法。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

以指纹特征为基础的网上金融及商务身份认证技术

在电子商务、电子政务和网上银行应用日益广泛的今天,从某种意义上来说.身份认证技术可能比信息加密本身更加重要。身份认证技术是网络安全和信息系统安全的第一道屏障,它是在信息安全时代备受关注的一个研究领域。因为人的指纹、面孔、声音、虹膜、视网膜等都具有唯一性和稳定性的特征,为实现更安全、方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。因此以指纹特征为代表的生物识别技术代表着用户身份认证技术的未来,有着广阔的应用前景。如果将指纹识别技术和密码体制有机地结合在一起,可以提供一种更加安全、便捷的用户身份认证技术。     

基于SMOTE采样和支持向量机的不平衡数据分类

不平衡数据集广泛存在,对其的有效识别往往是分类的重点,但传统的支持向量机在不平衡数据集上的分类效果不佳.本文提出将数据采样方法与SVM结合,先对原始数据中的少类样本进行SMOTE采样,再使用SVM进行分类.人工数据集和UCI数据集的实验均表明,使用SMOTE采样以后,SVM的分类性能得到了提升.     

基于RS和SVM的水泥回转窑故障诊断研究

将粗糙集和支持向量机两种理论相结合应用于水泥回转窑的小样本故障诊断。首先介绍了粗糙集(RS)理论和支持向量机(SVM)理论的基本理论知识,然后将RS理论应用于水泥回转窑故障信息的知识约简,再利用SVM理论对RS理论约简后的数据进行训练和分类。这种融合之后的诊断方法不仅充分发挥了两种理论的优点,同时克服了SVM对冗余信息和有用信息识别的局限性,有效地降低了SVM的输入信息空间维数,弥补了RS理论法对输入信息中的噪声敏感、抗干扰能力差的缺点,有效地提高了诊断的效率和准确率。     

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.