支持向量机Mercer核的若干性质

目前支持向量机在模式分类中得到了很好的应用.对于线性不可分的样本空间,需要寻找核函数,将线性不可分的样本集映射到另一个高维线性空间.在理论上,怎样选择核函数,还是一个未解决的问题.因此研究支持向量机的核函数性质,对于寻找核函数有重要意义.为此,在研究支持向量机的基础上,给出了核函数的若干重要性质.     

支持向量机中核函数及其参数选择研究

将SVM应用于解决实际问题中时,选择核函数及其参数是一个关键,核函数及其参数选择的好坏直接影响SVM分类器性能的优劣,因此如何选择核函数及其参数就成为研究SVM的一个重要分支。本文分析了常用核函数性质,为核函数选择提供指导。对近年来新的核参数选择算法进行了归纳,并分析了它们的优缺点,最后对其进行总结与展望。     

支持向量机及核函数研究

对核函数进行了初步探讨,从理论上研究了多项式核函数参数的选择问题,从实验角度对多项式核函数与径向基核函数进行了比较分析,并阐述了Sigmoid核函数的特点,可作为一般SVM分类问题选择核函数及核函数参数范围的依据.     

核函数方法及其模型选择

核函数方法已成为近年来机器学习领域继人工神经网络方法之后又一个十分流行和有效的方法.阐述了核函数方法的基本原理、特点及实施步骤,介绍了几种主要的核函数方法,最后重点分析和讨论了核函数方法中参数选择和核函数构造等核函数方法研究中的热点问题,并对其未来研究作了展望.     

不同准则下的线性支持向量机回归模型

由于标准的支持向量机算法需要解一个二次规划问题,当训练样本较多时,其运算速度一般很慢,为了提高运算速度,根据不同的准则,提出了基于核函数的3种支持向量回归模型.基于使残差的平方和为最小准测的模型转化为解线性方程组运算,只需要矩阵乘积与求逆运算;基于使残差的最大绝对值为最小准则和使残差的绝对值之和为最小准则的2个模型转化为线性规划问题,并给出了线性规划的对偶问题.实验结果表明了该方法的有效性,且计算量明显降低.通过实例,对高斯径向基核函数和多项式基核函数进行了比较与分析,高斯径向基核函数的精度比多项式基核函数高.对高斯径向基核函数和多项式基核函数的不同参数也进行了比较和分析.     

用于心电波形度量及适于K近邻方法的核函数的选择

本文将机器学习中K近邻（KNN）方法应用于动态心电图波形分类模型的建立．但KNN算法属于线性分类．因此引入了核函数的概念,将波形数据间的线性差异转化为非线性．本文主要对常见的核函数中的高斯核函数,四次样条核函数及改进的复合四次样条核函数进行了比较,实验结果显示,3种方法在一定程度上都提高了分类准确度．     

关于核函数选取的方法

在支持向量机技术中,核函数选取的好坏直接影响支持向量机的性能.目前关于核函数的研究在理论和应用两方面均取得了一定的成果,但还未深入到足以指导核函数的选取.本文从混合核函数着手研究,建立若干选取规则,得到关于核函数选取的方法.采用平衡约束规划(MPEC)模型来优化选取参数,解决了参数的选取问题.     

核函数方法在丙烯腈收率软测量建模中的应用

介绍了核函数方法的基本原理及两种核函数统计建模方法;提出了用核函数PLS与核函数PCR建立工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量模型,以便更有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性。对比研究发现,基于核函数方法的软测量模型要优于线性统计模型,而核函数PLS模型性能优于核函数PCR。     

基于核主成分分析的图像去噪

简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪方法.通过使用核函数,在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理.基于MDS的思想,使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系,通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系,基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像,从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的.比原有的MDS算法更稳定,对图像的噪声部分有更好的去除效果.     

基于混合核函数支持向量机的回归模型

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和Sig核函数进行有效的线性混合,给出一种新的支持向量机的混合核函数,并提出一种基于再生核的混合核函数支持向量机回归模型,该回归模型兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低.仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函数采用基于再生核的混合核函数是可行的,回归的效果比单核函数可以更为细腻.     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法：这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理，因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性，其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性，得出在某些特殊的情况下，基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法。这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理,因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性,其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性,得出在某些特殊的情况下,基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。      

一种基于环形分布的SVM核选择方法

核选择是支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)研究中的核心问题之一.文章提出了一种基于数据分布特征的SVM核函数选择方法.分析了几种常用核函数的性能,提出了判断数据呈环形分布的方法,探讨了SVM核函数及其参数选择与数据分布的相关性.数值实验说明了该方法的可行性与有效性.     

支持向量机的研究

支持向量机可以引入特征变换将原空间的非线性问题转化为新空间的线性问题。本文在论述支持向量机模型创建的基础上,着重对核函数的选取及参数的确定进行了研究,通过实验数据表明,文中创建的组合核函数,在人体下肢动作模式识别中,有较高的识别率。     

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。     

一种近似于支持向量机的分类模型

针对线性可分与非线性可分问题,讨论了支持向量机分类模型及核函数的选择.为避免支持向量机的核函数及参数选择的不确定性,提出一种近似于支持向量机的分类模型,并通过心脏病预测实例对两种模型进行了比较.     

核PCA支持向量机算法研究

在核函数基础上,提出了一种融合支持向量机和核主元分析的核PCA支持向量机综合集成分类方法,给出了算法实现步骤。仿真实验表明了该算法具有很好的分类性能,特别适合于消除噪声情形的模式识别问题。     

基于小波的支持向量机算法研究

基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度,而且还适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而在提高支持向量机(SVM)泛化能力的同时,提高了辨识效果和减少了计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对SINC函数的逼近,该小波核得到的均方根误差不足高斯径向基核的1/12,对logistic混沌序列预测的均方根误差不超过8×10-6,同时实验表明,预测的长度对预测均方根误差没有显著影响,这表明小波核SVM具有更好的泛化能力.     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.     

说话人识别中SVM核函数参数优化研究

在基于SVM的说话人识别系统研究中,如何获得理想的识别率是亟待解决的问题。SVM核函数是众多影响识别率因素中最明显的。该系统提高识别率的技术关键是SVM核函数的选取及其参数优化。为此,在对三种常用核函数的特点进行研究的基础上,利用网格搜索法来分别进行参数优选,通过实际语音的训练和识别验证识别效果。目前优选参数可以实现识别率≥99.9%且识别时间<0.1 s。