基于核的多超球面一类支持向量机分类算法

为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法.算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决.实验结果表明,算法有效地提高了分类精度.     

基于核的多超球面—类支持向量机分类算法

为了降低单超球面一类支持向量机（One Class—SVMs,简称OC—SVMs）分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法。算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC—SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决。实验结果表明,算法有效地提高了分类精度。     

基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法

为解决车辆阴影检测中易将车辆阴影相似的车辆区域误检测为车辆阴影的问题,提出了一种基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法.首先,利用简单线性迭代聚类法将图像分割为若干超像素;然后,以超像素为基本检测单位,根据HSV空间中的一组判别条件对车辆阴影进行初步检测;在此基础上,利用支持向量机识别并去除被误检测为车辆阴影的车辆区域,进而得到最终的车辆阴影.实验结果表明,所提算法能够较好地区分车辆阴影及与车辆阴影相似的车辆区域,提高车辆阴影的检测率和分类率.     

基于进化支持向量机的机械状态预测

为了解决在历史样本数据有限情况下,传统预测方法预测精度低以及支持向量机预测中人为选择参数的盲目性,结合遗传算法和支持向量机的优势,建立了进化支持向量机预测模型。利用该模型对某型电铲发电机组的振动趋势进行预测,研究结果表明,该方法能自动优化参数,提高了预测精度。该方法可应用到其他时间序列预测中,具有较高的应用价值。     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

基于支持向量机的新能源汽车状态评估

目前,燃料电池汽车正处于试验试制阶段,为了避免故障带来的安全隐患,有必要实时掌握车辆的运行状态.本文在研究燃料电池汽车运行特点的基础上,选取了合理的评估参数,并利用最小二乘支持向量机建立了其零部件评估模型.该模型需要的数据量少,泛化能力强,并通过多个现场实例分析证明了该模型的正确性和有效性.     

应用支持向量机的交通流状态预测方法研究

支持向量机（support vector machine,sVM）是近年来出现的立足于统计学习理论（statislical learning theory,SLT）的VC维理论和结构风险最小化原则基础上的机器学习方法,在数据挖掘及分类中具有特点和优越性．为了提高交通流状态预测的精度及效率,研究支持向量机应用于数据泛化及分类的方法,并建立模型,在实测数据的基础上进行交通流状态的判定及预测．实验结果表明该方法学习及预测速度快、效率高,并且误差可控,具有较高的精确度（本文中实例精度高于95％）,应用前景广泛．     

基于主成分分析和支持向量机的矿井水源判别

针对传统支持向量机法判别矿井水源准确率较低的问题,选取7种水化学成分指标作为矿井水源判别的指标,采用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法建立PCA-SVM矿井水源判别模型。以山东盛泉矿业有限公司矿井太原组灰岩含水层和奥灰含水层的水化学特征中的27个样本进行训练和检验,并与传统的支持向量机模型结果进行比较,利用PCASVM模型对矿井水源进行判别,分类准确率由66.67%提高到83.40%。研究结果表明,利用PCA-SVM矿井水源判别模型能有效消除判别指标间的相关影响,判别率较高,引进主成分分析算法是必要的。     

基于支持向量机的电力系统自动化设备状态检修策略研究

随着电力系统自动化程度的提高,电力系统的安全运行、调度运行工作等都对这些自动化设备的依赖程度越来越大。为了给电力系统自动化设备的状态检修提供科学的决策依据,该文提出了一种基于支持向量机的电力系统自动化设备状态检修策略。     

一种基于支持向量机的PCA分析方法

提出一种更简洁的用于主要成分分析 (PCA)及其非线性分析的公式 .给出一个含有规则化项的原始权空间的约束最大优化问题 ,应用核技巧来解决其对偶问题 .该公式同最小二乘支持向量机 (LS SVM )分类器相似 .遵循常规的SVM方法 ,将输入空间的数据映射到高维特征空间 ,然后使用核技巧 ,利用主对偶约束最大优化来解释线性和非线性PCA分析问题 .其优点在于对偶问题适用于高维输入空间 ,而原始问题在N很大时能被更好地解决 .     

基于支持向量机的中文文本中地名识别

提出并实现了一种基于支持向量机(SVM)的中文文本中地名的自动识别方法.结合地名的特点,抽取单字本身、基于字的词性、是否在地名特征词表中及其上下文的信息作为向量的特性,并将其转化为二进制表示,在此基础上建立了训练集,并通过对多项式Kernel函数的测试,得到了用支持向量机进行地名识别的机器学习模型.实验表明,所建立的SVM地名识别模型是有效的,系统开式召回率和精确率分别达86.69% 和93.82%,F-值为90.12%.     

Anomaly Detection System Based on Principal Component Analysis and Support Vector Machine

This article presents an anomaly detection system based on principal component analysis （PCA） and support vector machine （SVM）. The system first creates a profile defining a normal behavior by frequency-based scheme, and then compares the similarity of a current behavior with the created profile to decide whether the input instance is norreal or anomaly. In order to avoid overfitting and reduce the computational burden, normal behavior principal features are extracted by the PCA method. SVM is used to distinguish normal or anomaly for user behavior after training procedure has been completed by learning. In the experiments for performance evaluation the system achieved a correct detection rate equal to 92.2% and a false detection rate equal to 2.8%.     

线性规划支持向量机在非线性系统辨识中的应用

使用线性规划优化技术代替二次规划优化技术,通过最小化支持向量数来实现支持向量机算法.由于线性规划支持向量机的核函数不需要满足Mercer定理,因此,采用复高斯小波B样条小波作为支持向量机的核函数,建立了线性规划支持向量机模型,并将其用于非线性系统的辨识.仿真结果表明,线性规划支持向量机模型的辨识精度高于二次规划支持向量机模型.     

基于支持向量机的钢框架结构损伤定位试验研究

钢框架截面损伤会引起结构的模态频率发生变化。这里以钢框架模型的试验模态频率作为支持向量机的训练和测试样本的输入,由支持向量机输出判断结构损伤位置。研究表明,将支持向量机识别技术与常规的结构模态频率分析相结合,能够有效地识别钢框架结构损伤位置。该算法对损伤位置敏感,且识别精度较高。     

基于正交表的支持向量机并行学习算法

 对大规模训练样本的支持向量机训练问题进行探索,提出了一种基于正交表的并行学习算法.这种方法通过求解一些相互独立的小的训练问题来求解大的训练问题,采用多处理机可求解大规模的训练问题.     

基于支持向量机的SAW传感器阵列鉴别毒害气体的研究

采用支持向量机技术, 对声表面波传感器阵列检测出的气体特征矢量和被测样本信息进行训练和分类, 鉴别出被测气体中的毒害气体. 实验结果验证了方案的可行性和有效性.      

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.     

基于支持向量机的中国石油需求量预测研究

根据1990—2011年中国历年石油消费量相关数据构造输入和输出向量,选用径向基函数(RBF)作为其函数,在MATLAB2.10工具箱中设置相应变量进行参数寻优,从而建立基于支持向量机的石油需求量预测模型.为了验证其效果,同时做出了最小二乘意义下的3种预测拟合曲线,数据误差分析结果表明,支持向量机模型的预测精度高、结果更为可靠.用支持向量机模型预测了2012—2015年我国的石油需求量.