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通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。 相似文献
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利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性. 相似文献
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向昌盛 《湖南科技大学学报(自然科学版)》2012,27(2):111-116
针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法. 相似文献
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为抵消信道时变多径传播特性引起的码间干扰、准确地识别数字通信系统中的发送信号,满足信道均衡的实时性要求,采用最小二乘支持向量机回归算法对信道进行均衡。首先,分析了最小二乘支持向量机算法应用于信道均衡的机理,与传统的信道均衡方法相比,该算法无需对信道进行估计可直接得到均衡器的参数。其次,与ε-支持向量机算法进行比较,最小二乘支持向量机均衡性能不减,时间复杂度大大降低,可以更好的满足信道更新的实时性要求。同时探讨了2种改善低信噪比下信道均衡性能的方法。结果表明:对于信道环境复杂的通信系统,利用最小二乘支持向量机的非线性均衡速度快、效果良好。在低信噪比情况下,可以通过增加训练序列长度和利用非线性核函数来改善信道均衡的性能。 相似文献
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将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响. 相似文献
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针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%. 相似文献
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针对谷氨酸发酵过程一些关键参数不能在线测量而导致的建模精度不高问题,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)和小波的理论,建立了一种新的模型.首先,选取Littlewood-Paley小波函数作为LS-WSVM的核函数,进而设计出最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM),然后利用该算法对谷氨酸发酵过程进行建模.通过实际应用,实现了对残糖浓度、菌体浓度、谷氨酸浓度等不能在线测量变量的较准确预测,相对于LSSVM建模而言,提高了一个数量级,预测误差也明显得到改善,说明了该建模方法的有效性,具有一定的推广和应用价值. 相似文献
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为了改善传统方法设计滤波器的幅频响应性能,提出了基于最小二乘支持向量机的滤波器设计方法.优化选择最小二乘支持向量机参数,以理想滤波器的幅度响应作为学习样本,通过最小二乘支持向量机训练,使得实际滤波器的幅度响应逼近理想滤波器的幅度响应.仿真结果表明,由该方法设计的一维和二维滤波器性能接近于理想滤波器. 相似文献
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支持向量机在水资源中的应用较少,主要用于水资源时间序列预测。在介绍支持向量机回归原理的基础上,着重介绍支持向量机在水资源研究中的应用,并提出了应用中存在的一些问题。 相似文献
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本文介绍了目前流行的机器学习方法——支持向量机,详细论述了目前主要的支持向量机的训练算法,分析了它们各自的优缺点。最后对支持向量机训练算法今后的研究提出一些设想。 相似文献
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提出一种基于支持向量机的交通标志识别算法。该算法利用交通标志的形状和颜色特征,对在环境中的交通标志图像进行交通标志定位和种类划分,然后利用Hu不变矩对各种类中的交通标志进行特征值提取。最后将特征值输入到支持向量机中,利用支持向量机良好的学习和泛化能力对交通标志进行识别。实验结果表明此方法对交通标志识别准确性很高。 相似文献
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针对压力传感器输出特性受温度变化和电压波动影响的问题,提出了应用支持向量机对压力传感器输出特性进行非线性补偿的校正模型。校正模型利用支持向量机具有逼近任意非线性函数的特点,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映射关系的校正模型,实现压力传感器非线性补偿校正。实验结果表明,最大相对波动从22.2%降为0.64%,能有效地消除温度和电压波动的影响,在校正模型的输出端得到期望的压力传感器输出特性。 相似文献
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对分光光度同时测定润滑油中的Ca,Ba,原油中的Fe,Ni,V,润滑油中的Fe,Cu,Zn和铝合金中的Fe,Mn,Cu,Zn的光谱数据分别采用偏最小二乘(PLS)和ε-支持向量机(ε-SVM)两种方法进行解析,结果表明PLS和ε-SVM都能利用校正样建立有效的校正模型对合成样进行合理预测,但从预测结果的绝对误差和平均相对误差的比较看,ε-SVM的预测准确率要比PLS方法高,表明ε-SVM在紫外光谱数据解析方面有着比PLS更好的回归能力,适合用来处理多元校正问题. 相似文献
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利用纠错输出编码的矩阵编码构造出若干个无关的子支持向量机,用来改善分类模型的整体容错性能。使用了一对余、一对一、稠密型随机编码、稀疏型随机编码4种常用的纠错输出编码方法,用于训练集和测试集。实验结果显示,对于韩语非特定人小词汇量孤立词的语音识别,基于纠错输出编码的支持向量机比隐马尔科夫方法具有更高的识别率。其中,一对一编码是效果最好的。 相似文献
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针对以往手势识别研究中更关注识别率而弱化实时性的情况,首次将偏最小二乘降维思想引入手势识别领域,提出一种基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法。首先进行手势分割,在此基础上提取手势样本的梯度方向直方图和局部二值模式特征,并将二者进行联合。然后采用偏最小二乘法对手势联合特征进行降维,并将降维后的手势训练样本特征输入到支持向量机中进行分类训练。最后用训练好的支持向量机对降维后的手势测试样本进行识别测试。基于Jochen Triesch手势库及自制手势库的实验结果表明,同已有方法相比,本文所提方法在取得较高手势识别率的同时也取得了较好的实时性。 相似文献
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本文针对两类个人信用数据混叠较严重的数据集,提出对数据集先利用最近邻算法进行修剪,再应用SVM算法对个人信用进行评估的NN—SVM方法。仿真实验表明基于NN—SVM算法的个人信用评估方法比直接用SVM算法进行分析来的更加准确。同时,对比RBF_LS—SVM,Linear LS-SVM,Region single tree等算法的结果,发现NN—SVM算法明显优于其它算法。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性. 相似文献