一种用于支持向量机分类器的组合核优化方法

针对支持向量机(SVM)分类器的模型选择问题,提出了一种基于特征空间的类别可分性度量(FCSM)准则,并将该准则用于优化多个高斯函数的线性组合系数.与核矩阵度量(FSM)准则相比,FCSM准则在核函数优化应用中的适用性更广,并且在优化效果上有更好的理论支持.实验结果表明,与交叉验证法、半径间隔误差(RM)界法以及基于FSM准则的优化方法相比,FCSM准则能从更大函数集范围优选出核函数,使SVM分类器获得更好的分类能力.     

基于Contourlet变换与SVM的图像分类研究

由于Contourlet变换具有多分辨率分析、多方向性、各向异性等特点,能很好地捕捉图像的轮廓特征,利用Contourlet变换系数有利于特征的检测.提出了一种基于Contourlet变换与支持向量机(SVM)的图像分类方法.该方法首先对彩色图像灰度化后进行Contourlet变换,将得到的三层低频分量系数作为图像分类的语义特征,然后利用SVM分类器对图像进行分类.实验结果表明该方法具有较好的分类效果.     

若干评价准则对不平衡数据学习的影响

为解决绝大部分传统的以精度准则为优化目标而获得的分类器不适于不平衡数据学习(IDL)的问题,文中通过在支持向量机(SVM)模型上进行"元学习",研究了精度、平衡精度、几何平均、F1得分、信息增益、AUC(ROC曲线下方图面积)以及文中新提出的GAF和GBF等评价准则对IDL的影响.在16个来自UCI的不平衡数据集上进行了仿真实验.对实验结果的统计分析表明:不同准则对分类器性能的影响有显著差异;即便是对于先进的学习方法支持向量机(SVM)而言,若以精度准则最大化选择分类器,那么得到的SVM分类器也容易偏向预测多类;通过在其他准则上优化,能输出纠偏了的SVM分类器,它们的整体性能更好,尤其是在预测少类能力方面;在GAF以及GBF准则上优化所得的SVM分类器具有稳定且良好的性能.     

基于支持向量机与主成分相结合的网页分类器

文章提出了一个新的新闻网页分类方法(WPCM),采用主成分(PCA)和熵值相结合的特征选取支持向量机(SVM)的分类方法.首先把网页用特征项权重予以表示,使用主成分方法抽取最相关的一些特征,然后从每一类中选择在该类具有代表性的词并计算这些词的熵,把两种方法提取的特征合并之后作为支持向量机分类器的输入,实验结果显示,该网页分类方法在体育类新闻中取得了良好的效果。     

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.     

一种基于网格的最近邻SVM新算法

支持向量机(SVM)算法往往由于分类面过分复杂或过学习而导致其泛化能力降低,现有的最近邻（NNSVM)或K近邻（KNNSVM）方法解决了这类样本问题,但算法时间复杂度高,处理海量样本的能力有限。在NNSVM算法的基础上引入了网格概念,提出了GNNSVM算法,该算法先对空间进行分块,然后在空间块内计算样本距离,找出最近邻,并结合分块序列最小优化算法(SMO)进行了算法实现。实验表明,该方法降低了计算复杂度,它在保持分类精度的同时,提高了训练和分类的速度,并具有较强的泛化能力,从而提高了原NNSVM算法的海量数据处理能力。     

基于非线性特征提取的EEG信号支持向量分类器

为提高癫痫脑电(EEG)信号的正确识别率,设计了一种基于非线性特征提取的EEG信号支持向量分类器.分类器首先将EEG信号通过四层小波包变换分解到不同频段,然后计算各频段小波系数的近似熵(ApEn)值,作为特征向量,最后使用支持向量机(SVM)进行分类.实验结果显示该分类器能有效提高正确识别率.     

若干评价准则对不平衡数据学习影响的研究

评价准则对分类器的构建起着重要作用, 在不平衡数据学习(IDL)中这更是如此. 众多研究已表明, 绝大部分传统的以精度准则为优化目标而获得的分类器是不适于IDL的. 那么其他准则又如何呢? 本文致力于回答这个问题. 通过在支持向量机(SVM)模型上进行“元学习”(Meta-Learning), 我们研究了若干常用的评价准则对IDL的影响, 这些准则包括ACC(精度)、BAC(平衡精度)、 GMean(几何平均)、F1(F1得分)、 IG(信息增益)、AUC(ROC曲线下方图面积)以及本文提出的两个新准则GAF和GBF. 在16个来自UCI的不平衡数据集上进行了仿真实验； 对实验结果的统计分析表明, 不同的准则对分类器性能的影响有显著差异. 即便是对于先进的学习方法SVM而言, 若以精度准则最大化选择分类器, 那么得到的SVM分类器也容易偏向预测多类(majority class). 然而, 通过在其他准则上优化, 我们能输出纠偏了的SVM分类器, 它们的整体性能更高, 尤其是在预测少类(minor class)能力方面得到了显著提高. 进一步地, 仿真实验发现在GAF以及GBF准则上优化所得的SVM分类器具有稳定且良好的性能, 这表明它们是值得采用的评价准则.     

基于SVM混凝土电镜图像类型识别

目的为了准确、快速地对混凝土电镜图像进行自动识别分类,选取合理的特征提取方法以及分类算法,解决预判混凝土耐久性问题.方法利用一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的组合模式,对混凝土在电镜下的图像进行特征提取和类别判定,并对SVM分类器选取合理的核函数以及核函数参数.结果采用笔者方法最终图像识别准确率可达79.7%,LBP基本特征算子较好地满足了纹理特征图像的特征提取要求;通过SVM分类器对图像进行分类可以将含有纹理特征的图像成功分类.结论该方法成功有效地识别混凝土的内部多层次结构辅助辨别混凝土的耐久性问题;LBP基本算子和SVM分类算法的组合算法在特征提取与识别分类具有很好的实用性及高效性.     

一种基于分类精度的特征选择支持向量机

在综合序列前向选择(sequential forward selection,SFS)方法和广义序列前向选择(generalized sequential forward selection,GSFS)方法的基础上,提出了基于分类精度的特征选取(sequential forward selection based on classification accuracy, CA-SFS)方法。它依次改变GSFS方法中的r值,并以支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器,将得出的分类精度作为准则函数对特征进行取舍。仿真实验表明CA-SFS算法不但选择了较少的特征,而且取得了较好的分类效果。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

月季的系统分类研究

本文论述了月季的形态习性、栽培技术，重点对月季的系统分类作了进一步的探讨。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。