边界向量下的支持向量机算法

针对传统支持向量机中存在原始数据量过大导致训练速度太慢的问题,同时考虑到非支持向量对支持向量机的训练性能无影响,且影响支持向量机性能的支持向量往往位于边界的特点,提出一种提取边界向量的支持向量机算法.数值实验表明:改进算法在保证支持向量机分类能力的前提下,有效提高了支持向量机的分类效率.     

一种支持向量集合的精简算法

由支持向量机算法得到的支持向量集合通常不是分类所必需的最小集合，冗余支持向量的存在降低了支持向量机的分类速度和实用化能力．为此，提出一种精简支持向量集合的新方法，给出了从原支持向量集合中识别和剔除冗余向量、生成新支持向量集合并确定其元素权值的算法．新方法尤其适用于样本规模大、支持向量数目多的分类问题．实验表明它能够在基本不降低支持向量机分类精度的前提下，大幅度地减少支持向量的数目，提高支持向量机的分类速度．     

支持向量机在视频运动目标分析中的应用

提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.     

基于密度法的模糊支持向量机

针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点，提出了一种基于密度法的模糊支持向量机，在支持向量机中引入样本密度模糊参数，从而减弱了噪音以及孤立点对支持向量机分类的影响．实验结果证明，在抗击孤立点和噪音点的干扰方面，上述方法优于类中心向量方法以及类中心点距离方法，取得了很好的效果．这一方法大大提高了支持向量机分类的泛化能力，从而大大提高了支持向量机的应用范围．     

基于SVM与GA的银行贷款风险评估研究

进行基于支持向量机的贷款风险评估研究,在训练向量空间中找到一个分类超平面,使向量分类具有较小的错误率,并获得较强的可扩展能力。从理论分析与实验对比可知,采用遗传算法可使其收敛到全局最优参数,确保支持向量机的分类和扩展的性能达到最优。在平均执行时间小于1s内获得的高于94．3％正确率的实验结果验证了本算法的正确性与有效性,同时也表明支持向量机在小样本特征空间分类中所具有的优良性能。     

一种针对稀有类支持向量机的新算法

支持向量机方法是流行的数据分类方法,但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.针对稀有类数据的多超平面支持向量机是一种基于支持向量机方法的稀有点类分类方法,与支持向量机相似,使用超平面进行分类.与支持向量机不同的是,SVM_MH要求稀有类点在所有超平面正侧的交集中.SVM_MH对稀有类的分类要求更严格,而对非稀有类的条件相对宽松.支持向量机方法可以看作是一个特殊的SVM_MH.核函数在稀有类支持向量机中仍然适用.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于Zernike矩的水果形状分类

提出了一种基于Zernike矩的水果形状分类方法，首先运用标准矩对水果图像进行归一化，使得归一化后的图像具有平移和尺度不变性，然后从归一化后的图像中提取具有旋转不变性的Zernike矩特征，并运用主成分分析法确定分类需要的特征数目，最后将这些特征输入到支持向量机分类器中，完成水果形状的分类．通过与傅立叶描述子的分类性能比较，结果表明由于Zernike矩具有良好的正交性和旋转不变性，使分类性能明显有大幅提高。     

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法,该方法首先将1个多分类问题分解为多个2分类问题,针对每个2分类问题使用支持向量机2分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较.实验结果表明:新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越.     

基于混沌人工蜂群算法优化的SVM 齿轮故障诊断

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响, 提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC鄄SVM: Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic 混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略, 对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI 标准数据集实验证明, CABC 具有较强的局部和全局搜索能力, 其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点, 从而获取更高的分类准确率, 并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中, 采用小波相对能量作为特征输入支持向量机, 分类准确率达到99. 4%, 验证了该方法的可行性和有效性。     

基于虚拟仪器技术的VQ-SVM并行说话人识别系统

摘要：说话人识别混合方法是目前研究的热点,基于虚拟仪器技术并融合说话人识别技术,提出矢量量化和支持向量机方法结合,依托MATLAB实现运算,由LabVIEW以多任务管理和调用MATLAB来实现说话人并行识别处理。经自建小样本语料库仿真实验,结果表明：系统识别率98.54%、误识率5.28%、识别时间0.25秒,较单一矢量量化和支持向量机方法识别率分别提高了3.66%和1.16%,误识率分别降低了6.01%和4.43%;随着样本数的增多,矢量量化方法识别率呈上升趋势,而支持向量机方法识别率呈下降趋势。由此可见：两种方法优势互补实现并行识别可提高系统主体性能。     

支持向量机动态学习方法及其在票据识别中的应用

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法.解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题.实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证SVM分类器的最优性能.利用该方法设计的银行票据OCR系统的实际应用说明了该方法的有效性.     

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。     

基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别算法

提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息，而支持向量机作为分类器，在处理小样本、高维数等方面具有独特的优势，且泛化能力很强，无需先验知识。从ORT人脸库上的实验结果可以看出，DCT特征提取是很有效的，且SVM的分类性能优于最近邻分类器，同时提高了整个系统的运算速度。     

输电线路除冰机器人基于小波矩及SVM的障碍物识别研究

障碍物检测与识别是高压输电线路除冰机器人自主越障和行走的前提条件.本文根据除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的要求,设计了一种障碍物智能识别方法.首先对机器人在线拍摄的障碍物图像进行预处理、最佳阈值处理,然后用小波模极大值计算二值图像边缘,再计算具有不变性的图像小波矩,把优化后的小波矩特征输入支持向量机(SVM)进行分类,从而实现对障碍物的识别.实验表明:障碍物的小波矩特征向量稳定可靠,SVM目标识别准确率高,利用两者优势对障碍物进行识别是一种切实可行的方法。     

基于SVM的车牌字符识别算法研究

SVM可在训练样本很少的情况下获得很好的分类推广能力。首先分析了用多类SVM算法对车牌中的字符进行识别时存在不可区分的区域问题和采用模糊SVM算法解决该问题的办法,然后讨论了字符特征的提取方法,并根据我国车牌字符的特点分别设计了汉字、字母、数字、字母/数字4个基于模糊多类SVM的字符分类器。最后在MATLAB环境下,采用径向基核函数对算法进行学习训练。实验测试结果表明,该方法可以很好的提高字符识别的速率和效率。     

最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

基于改进支持向量机的冷轧带钢表面缺陷分类识别

针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模式识别的分类器.通过实验确定了分类器的结构,给出了相关参数选择的方法.对几种生产现场出现频率较高的典型缺陷图像进行了计算机实验研究.研究结果显示,这种分类器很好地克服了传统支持向量机中存在的推广性能差以及当类别距离过近时准确率下降的问题,具有更好的适应性和准确性.     

基于支持向量机的掌纹识别研究

统计学习理论(SLT)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质．基于该理论,Vapnik等人提出了支持向量机(SVM)这一通用学习方法．SVM在最近几年取得了很好的发展,并在模式识别领域表现出优良的性能．本文尝试利用SVM进行掌纹识别．在对一副训练图像进行预处理之后,对其进行傅立叶变换以得到相应特征向量,然后用支持向量机对特征向量进行训练,最后用训练好的支持向量机进行掌纹识别．文中对1Vr方法和1V1方法的实验结果进行了对比和分析．实验结果显示,支持向量机在掌纹识别过程中表现出较好的性能,并且得到了较高的识别率．     

基于支持向量机的空白试卷识别方法

通常情况下,很难用试卷扫描图像的像素灰度值来直接区分空白试卷和非空白试卷.应用支持向量机方法可以有效地识别空白试卷.建立了两个二维线性可分的支持向量机,一个是以图像像素灰度值列向量的标准差的最大值和行向量的标准差的最大值为特征的支持向量机1,另外一个是以图像像素灰度值列向量的标准差的标准差和行向量的标准差的标准差为特征的支持向量机2.在实际应用中,大部分空白试卷应用支持向量机1来识别,对个别的位于支持向量机1的分类间隔(margin)内的试卷样本,支持向量机1有可能出现识别错误,在这种情况下,应用支持向量机2作进一步识别.此方法在HSK空白试卷识别中取得了很好的结果.