一种基于混合核函数SVM的人脸识别方法

SVM是人脸识别中最常使用的一种机器学习领域算法,它通过距离概念得到对数据分布的结构化描述,降低了对数据规模的要求,适合处理人脸图像这种小样本训练集的分类问题。其中SVM的核函数的选择对分类精度影响很大,全局核函数的预测函数对输出进行正确预测的能力较高,而局部核函数具有较强的学习能力,兼顾两者特点,使用结合RBF核和Sigmoid核的混合核来设计SVM分类器进行识别。针对ORL库进行PCA特征提取,然后使用基于混合核的SVM分类器进行识别分类。实验结果表明,在识别率上,基于该混合核函数的SVM分类器比基于普通核函数SVM分类器要更占优势。     

支持向量机在地层识别中的应用

以径向基函数RBF为核函数,根据测井数据建立支持向量机的地层识别模型(SVMM).通过对SVMM分类器中惩罚参数C的优选,结合生产工程需要引入判断函数,提高了SVMM分类器的分类正确率.试验表明:SVM分类器应用在地层识别中效果良好,而且具有广阔的应用前景.     

SVM与DTW结合实现语音分类识别

提出一个将支持向量机(SVM)与动态时间归正算法(DTW)相结合的方法,即将DTW内嵌入SVM常用的径向基内积核函数(RBF)中,由此得到一个RBF/DTW混合结构内积核函数,从而实现支持向量机对语音的分类识别.     

SVM与DTM结合实现语音分类识别

提出一个将支持向量机（SVM）与动态时间归正算法（DTW）相结合的方法，即将DTW内嵌入SVM常用的径向基内积核函数（RBF）中，由此得到一个RBF／DTW混合结构内积核函数，从而实现支持向量机对语音的分类识别。     

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RBF核函数的集成分类AdaBoost算法研究

基于径向基函数的神经网络、支持向量机已被广泛应用于模式分类。为了进一步提高分类的精度,将径向基函数应用于集成的AdaBoost算法,即以RBF神经网络和以RBF核函数的支持向量机分别作为AdaBoost的弱分类器,集成更高精度的强分类。通过对标准数据集的分类实验性能对比,证明了其算法解决分类问题有效性。     

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.     

基于多核支持向量机的句子分类算法

主流句子分类算法采用单一词向量表示模型获得文本表示,导致了对文本的映射能力不足.对此,通过融合多种词向量的文本表示以提高分类的准确率.针对多核学习在融合不同核函数时,常规的核函数系数寻优方法存在的训练时间长、难以求得局部最优解等问题,提出了一种新的核函数系数寻优方法,该方法基于参数空间分割与广度优先搜索不断逼近核系数的最优值.以支持向量机(support vector machine,SVM)为分类器,在7个文本数据集上进行了分类实验.实验结果表明,多核学习分类效果明显优于单核学习,并且所提出的寻优方法在训练次数少于常规方法时也能获得了好的分类效果.     

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.     

基于支持向量机的信息安全风险评估

针对信息安全风险评估中训练数据数目少、方法主观性大、求解最优值困难等问题,提出了基于支持向量机(SVM)的信息安全风险评估方法.与传统学习方法相比,SVM分类器对小样本测试环境的适应能力强,具有较好的分类准确率,能有效防止过学习.通过分析影响信息系统安全的主要因素,结合支持向量机思想,设计并实现了基于支持向量机的信息安全风险评估模型,通过多类核函数构造出不同的分类面以及分类函数,然后对样本数据进行测试,最终得到问题的最优分类解.     

基于组合核函数SVM的说话人识别方法

 鉴于应用支持向量机进行说话人识别过度依赖于选择核函数的问题,提出一种基于组合核函数支持向量机(SVM)的说话人识别方法.对多项式核函数、径向基核函数进行线性加权,构建既具有全局核函数优点又具有局部核函数优点的组合核函数,并通过多重网格搜索调节权重系数使组合核函数适用于当前数据分布,确定组合核函数SVM 的最优参数,实现对说话人的有效识别.对TIMIT 数据集和含噪声数据集的仿真实验显示,基于组合核函数SVM 的说话人识别性能明显优于单一的多项式核函数、径向基核函数和线性核函数.     

啤酒瓶检测中多分类支持向量机算法的选择

在提取啤酒瓶的缺陷特征后,如何选择合适的多分类支持向量机算法对提高分类准确率和分类速度具有重要的作用．本文通过一对一、一对多、决策有向无环图、二叉树、误差纠错码、一次性求解等多分类支持向量机算法在核函数为线性、多项式、径向基,神经网络的情况下,对多个基准样本进行了分类性能、分类速度、分类准确性的详细比较以及完整的理论分析,最终得出一对一多分类支持向量机在径向基核函数时性能优于其他算法．在啤酒瓶智能检测机器人上的实验,表明这种算法能够满足检测需要．     

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。     

基于电弧声信号的CO2焊接状态模式识别

CO2气体保护焊接电弧声信号与焊接参数和电弧状态密切相关,但由于存在高度的复杂性和非线性性,难以直接用于焊接过程监控.在对不同保护气流量和焊炬高度下电弧声信号频谱分析的基础上,采用线性预测编码(LPC)方法建立其参数化模型,利用LPC预测系数和反射系数构造特征向量,通过样本训练分别建立了RBF神经网络和支持向量机(SVM)模型,进行CO2气体保护焊接下气流量和焊炬高度识别和分类.测试结果表明,电弧声LPC预测系数和反射系数作为输入向量训练的RBF网络或SVM模型均能一定程度上实现保护气流量和焊炬高度的正确识别。其中采用LPC反射系数时结果优于预测系数;SVM模型的分类能力明显优于RBF网络,且不随训练样本的减少急剧下降.     

基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

基于PSO结合SVM的肉品新鲜度判别方法

通过测定4种肉样品(猪肉、牛肉、羊肉及虾)的挥发性盐基氮(TVB-N)、细菌总数、pH值和感官评分等指标数据,运用支持向量机方法对以上数据进行综合训练得到数学模型,并对SVM模型参数采用粒子群优化算法进行优化,拟实现肉品新鲜度的快速准确分类.结果表明:仅采用某一项理化指标对肉品新鲜度进行判定误判率较高,而采用默认参数条件下的以RBF为核函数的SVM模型能一定程度上提高判别准确率,但利用PSO优化的SVM模型能将肉品新鲜度判别准确率提高到100%,且模型还具有极好的稳定性.     

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。      

基于支持向量机的农业科技项目分类研究

农业科技项目投入是解决“三农问题”的关键途径,而农业科技项目分类是农业科技项目投入的参考依据.支持向量机( SVM)是借助最优化方法解决分类问题的方法,较好地克服了“维数灾难”和“有限样本的学习分类”等问题.通过选择不同的核函数和对应的参数可以构造不同的分类器,参数的选择决定了其学习和泛化能力.为此,提出了粒子群优化(...