基于AR模型和SVM的脑电信号分类

 基于P300事件相关电位的脑机接口（BCI）系统中,有效的P300特征提取及分类是系统开展后续工作的关键。应用时间序列自回归（AR）模型及支持向量机（SVM）算法对脑电信号进行P300分类;对10导联脑电数据分别分段,并对每段建立AR模型;采用最小二乘法进行AR模型系数估计,由估计出的系数序列构成特征向量,送入SVM进行模式分类。实验针对BCI Competition Ⅲ dataset Ⅱ数据集进行了方法验证,提出的方法在15试次情况下识别正确率达93.5%。实验及数据分析结果表明,应用SVM分类器对AR模型提取出的系数序列特征向量进行分类,具有较好的系统识别正确率,可为实现基于P300的BCI系统实际应用奠定理论和实验基础。     

基于小波包和SVM的小麦碰撞声分类研究

采用小波包分析小麦完好粒、虫蛀粒、霉变粒的碰撞钢板声信号,提取3类信号节点能量、奇异值、节点包络信号的功率谱熵和谱熵臂4个特征,使用支持向量机进行分类,对3类小麦颗粒的识别正确率均在92%以上.实验结果表明,不同类型的小麦碰撞声信号特征差异较大,此研究具有较强的实际应用价值,为小麦颗粒的分拣提供了可行方法.     

基于混合特征云向量模型和SVM的文本情感分类

文本信息中存在的模糊性和不确定性在很大程度上影响文本情感观点的准确判定.为了提高文本情感分类准确率,提出基于混合特征云模型和支持向量机的多级文本情感分类算法.首先,将文本的TF-IDF权重特征和词性特征相结合,采用信息增益法选取特征的同时对特征降维;然后,在文档混合特征向量集上生成云向量模型,依据模型间的相似度筛选出相似度较大的R个文档,作为支持向量机的输入.实验结果表明,该算法具有良好的分类准确率,且系统的训练速度有显著的提高.     

基于Seeded-Kmeans和SVM的分类算法

支持向量机（Support vector machines）在人像识别、文本分类等模式识别问题中有广泛的应用,可以有效地解决一些实际生活中的分类问题。针对半监督两分类问题,提出了基于Seeded-Kmeans和SVM的分类算法（SK-SVM）。用Seeded-Kmeans算法对无标签点进行处理,使其获得初始标签,再选取有效的标签点加入已有带标签点中,构成新的带标签训练集,最后结合SVM进行分类。选取UCI中的8个数据集进行数值实验,基于Seeded-Kmeans和SVM的分类算法的有效性得到了验证。     

基于HMM／SVM的音频自动分类

提出一种基于隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型的音频分类方法,用于语音、音乐、语音＋音乐、静音4类音频分类。首先利用4个HMM分类器对音频进行初步分类,确定最可能的两种音频分类结果,再用相应的SVM分类器做最终判决。实验结果表明,隐马尔可夫模型和支持向量机的两级分类器分类性能较好。     

基于SVM的分类方法综述

本文介绍了文本分类的起源,常用的几类文本分类方法及基于SVM(Support Vector Machines)文本分类的基本原理和方法。并在分析文本分类的特点的基础上比较了在文本分类中应用SVM的优势及存在的问题。最后总结出了SVM在文本分类中应用的两个主要研究方向。     

基于二叉树SVM的指纹分类算法

对预处理后的指纹图像进行分类相关算法研究，提出一种无需迭代的指纹参考点定位方法，该算法具有简单、快速、效果好的优点；基于指纹方向场的半区域特征提取方法，采用二叉树结构的支持向量机多分类策略解决指纹的多分类问题．实验表明，分类精度良好．     

基于MFOA算法的SVM模型在信用风险评估中的应用

P2P网贷行业借助于互联网技术,得到了急速地发展,其中的个人信用风险评估也变得更加重要.为提高信用风险评估的准确性,基于SVM建立一套信用风险评估模型.然而SVM模型的性能很大程度上取决于惩罚因子以及核函数的参数,因此需要对SVM的参数进行优化.采用基于改进的多种群果蝇优化算法对支持向量机的参数进行优化选择并在真实的P2P信贷数据上进行实验.通过与几种常见的群智能算法的优化效果如遗传算法,蚁群算法,粒子群算法等进行对比,结果表明,使用多种群果蝇优化算法的SVM模型具有评估准确率更高等优点.     

基于SVM的Web文本分类

支持向量机是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上发展起来的一种新的机器学习方法。它是在有限样本的基础上,在训练复杂度和学习能力之间寻求折中,以期望获得较好的推广能力。支持向量机具有理论完备、适应性强、全局优化、训练时间短、泛化性能好等优点,已经成为目前国际、国内研究的热点。国际上己经有一很多关于SVM的研究报道,SVM在很多方面都有成功应用实例,如粒子鉴定、脸谱识别、文本分类、生物信息、商用数据库。本文主要探讨在Web文本的分类。     

基于一类SVM的贝叶斯分类算法

提出一种基于一类支持向量机(one-class SVM)的贝叶斯分类算法,该算法用一类SVM对类条件概率密度进行估计以构造贝叶斯分类器. 证明采用高斯核的一类SVM,其解可以归一化为密度函数,并把该密度函数看作类条件概率密度的平滑估计,构造贝叶斯分类器. 实际数据集上的实验结果表明,提出的分类算法测试准确率高于简单贝叶斯分类器与贝叶斯网络分类器,不低于传统二类SVM;比传统二类SVM需要计算的核矩阵规模更小,训练时间更短.     

基于逆云模型的支持向量机多类分类方法

针对支持向量机在进行多类识别中存在的拒分问题,结合能够描述客观世界不确定性的模糊理论,提出利用逆云模型描述样本对各类逆云隶属度的多类分类方法.实验表明,该方法能够有效地消除样本拒分现象,提高识别率.     

一种基于卫向量的简化支持向量机模型

针对支持向量机(SVM)在处理大规模训练集时,训练速度和分类速度变慢的缺点,提出了一种基于卫向量的简化SVM模型.用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量,缩小训练集规模;在此基础上对训练得到的支持向量集,用线性相关性去除冗余支持向量,从而达到简化目的.对UCI标准数据集的实验表明:在保证不损失分类精度的前提下,该模型一定程度上改进了传统SVM,缩短了学习时间,取得了良好的效果.     

基于HHT方法的果蝇鸣声特征提取及分类

 采用HHT方法对同种内2个不同品系果蝇翅振鸣声进行特征分析,分别提取果蝇翅振鸣声前10阶IMF能量与信号总能量的比值,HH谱图的低频段、中频段、高频段的相对能量值作为特征向量.设计BP神经网络分类器识别不同品系果蝇.实验结果表明,用HHT方法提取特征,神经网络识别不同品系果蝇的方法是可行而有效的,为进一步鉴别果蝇种内关系提供了新的思想和方法.     

基于改进GM(1,1)和SVM的长期电量优化组合预测模型

针对中长期电量预测可使用的相关历史数据较少、影响因素较为复杂等特点,提出一种基于改进GM(1,1)和支持向量机的优化组合预测模型.该模型将改进灰色预测模型和支持向量机模型进行组合,采用蛙跳寻优算法求取组合预测模型中各单一模型的权重,构建基于蛙跳优化的组合预测模型.将优化后的组合预测模型应用于我国中长期电量预测,选择我国1991-2005年电量进行分析,对2006-2010年的电量进行预测,并与一般组合预测模型及各单一模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的电量平均相对误差为2.06％,比等权组合预测模型、方差－协方差优选组合预测模型以及各单一预测模型的预测精度都有所提高.     

基于WT-BTC特征和SVM组合分类的场景文本检测算法

针对自然场景文本检测在复杂背景下虚警高的问题,提出利用小波变换(wavelet transform,WT)和方块编码算法(block truncation coding,BTC)相结合的方式(WT-BTC)表征文本纹理,并结合支持向量机(support vector machine,SVM)完成对候选文本区域的分类确认。算法首先利用边缘检测和启发式规则快速确定候选文本区域;然后对候选文本区域进行小波分解和BTC编码,提取水平、垂直、对角方向的WT-BTC纹理特征;使用三个SVM分类器分别对不同方向纹理特征学习训练,组合SVM模型实现候选文本区域的二次检测,确认文本区域。实验结果表明算法提高了文本区域检测鲁棒性,在复杂背景条件下对场景文本有较好的检测效果。     

基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法．第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正．大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83 %,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性．     

基于果蝇算法的转子不平衡参数辨识研究

为识别转子的不平衡参数,建立了转子-轴承有限元模型,在逆问题的识别理论基础上通过理论故障力与等效估计的不平衡力构建目标函数,运用果蝇优化算法进行目标函数优化,从而识别出不平衡参数,并将果蝇算法识别的结果与模拟退火算法、遗传算法的结果进行对比。仿真和实验结果均表明,相比其他两种算法,果蝇算法有更高的识别精度和效率。     

基于数据分割和近邻对的快速SVM分类算法

大样本的学习是支持向量机领域中的一个重要课题。基于数据分割和邻近对策略,提出了一种新的支持向量机分类算法。在新的算法中,首先利用c均-值聚类分别对数据集中的正负类进行聚类,把大数据集分割成互不相交的子集合;然后来自正负类的子集合两两组合形成多个二分类问题,并用SMO算法求解;最后用邻近对策略对未知数据进行识别。为了验证新算法的有效性,把它应用于5个UCI数据集,并和SMO算法做了比较。结果表明:新算法不仅大大地减少了大样本学习的训练时间,而且相应的测试精度几乎没有降低。     

力激励与声激励作用下圆柱壳声振性能试验

以单、双层环肋圆柱壳为对象,通过模型试验分析圆柱壳内部介质与壳体的耦合对壳体声振性能的影响,进而对比分析力激励与声激励下,壳体振动与声辐射的关系以及单、双壳的声振性能.结果表明:当圆柱壳内部介质为空气时,声激励作用下声腔模态与结构模态耦合与否对壳体振动以及内部声场的影响很小;当壳体受力激励作用时,外场声辐射与壳体结构模态有关,当壳体受声激励作用时,外场声辐射与壳体结构模态、声腔模态有关;双壳的外壳对力激励和声激励时的振动与声辐射均起到屏蔽作用.