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一类快速模糊支持向量机 总被引:3,自引:0,他引:3
由H.P.Huang、C.F.Lin等人和T.Inoue,S.Abe等人提出的两类模糊支持向量机是两种类型的改进支持向量机,分别克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域。如何处理异常数据和加速训练大规模数据集是支持向量机中的急需解决的两个问题。针对这两个问题,提出了一类将两类模糊支持向量机集成的快速模糊支持向量机。训练时,根据每类数据与其类中心的距离,定义隶属函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,利用合适的参数λ选取了每类数据中隶属度值较大的边缘数据构造模糊支持向量机,测试时,利用1-a-1和模糊支持向量机的决策函数判定未知样本的类别。含有异常数据的两类问题和机器学习数据集中手写数字识别的多类问题的实验结果,验证了提出的快速模糊支持向量机减少了训练时间同时提高了学习机的推广能力。 相似文献
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基于数据域描述的模糊临近支持向量机算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统支持向量机由于样本中存在孤立点或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机和临近支持向量机的特点,借鉴它们的优点:模糊隶属度和临近超平面,提出了一种数据处理方法。该方法考虑了样本点到类中心的距离与样本对分类的贡献率的关系。这种改进使分类更为清晰和准确。结果表明:采用新的模糊隶属度模糊临近支持向量机算法有较高的识别率,但也耗费了较多的训练时间。 相似文献
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研究当训练点的输出为模糊数时,支持向量机的构建问题。首先将模糊分类问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题。利用模糊模拟和基于模糊模拟的遗传算法,求解带有模糊决策的机会约束规划。在此基础上,构造模糊支持向量机(算法)。最后,给出显示模糊支持向量机特点的模糊支持向量集的定义。 相似文献
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基于模糊C均值的支持向量机数据分类识别 总被引:2,自引:3,他引:2
提出一种基于模糊C均值的支持向量机分类算法,通过模糊C均值算法对未知类别数据进行划分,然后再利用支持向量行对划分后的数据机进训练。解决了以往人们应用支持向量机进行数据分类识别前必须采用已知类别的数据对支持向量机进行训练的弊端,提高了数据分类的效率。 相似文献
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模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
支持向量机是近些年兴起的人工智能方法,并在信用风险分析领域得到了广泛应用.为了有效地减小在实证研究中样本的奇异点和噪声对模型的干扰, 在近似支持向量机的基础上, 引入模糊隶属度的思想,提出了模糊近似支持向量机, 使之不仅能保留近似支持向量机原有的优点,同时也可以减小奇异点和噪声对模型的干扰,从而进一步提高了分类判别能力. 为验证模糊近似支持向量机的效果, 利用两个公开的信用数据集进行实证研究. 实证研究结果表明:与其它模型相比,所提出的模糊近似支持向量机能够显著地提高信用风险分类精度,具有较高的实用价值. 相似文献
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在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路. 相似文献
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提出了基于支持向量机(SVM)和决策树(DT)的几种新分类器算法.首先对支持向量机和模糊支持向量机(FSVM)处理多类分类问题的传统算法进行介绍,然后在DT-FSVM和最近邻分类器的基础之上,提出基于样本区域分析(SRA)的混合分类器算法(SRA-DT-FSVM),该算法中样本区域分析的概念被提出.在线性鉴别分析(LDA)的人脸特征空间中,分别对算法FSVM,DT-FSVM,SRA-DT-FSVM以及Binary-DT-SVM进行了全面的性能比较.通过在ORL人脸库上的实验结果表明,提出的新方法是有效的.此外,基于DT的SVM的分类速度获得了较大提高. 相似文献
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一种求支持向量机光滑函数的新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
光滑函数在支持向量机中起着重要作用.用插值函数的方法曾导出了一个求光滑函数的递推公式,然而,用该递推公式求光滑函数还很繁琐.针对该问题,用积分的方法得到了求多项式光滑函数的一个新递推公式.算例表明,用新递推公式求光滑函数比原递推公式简单得多,为研究支持向量机的光滑函数提供了一种新方法. 相似文献
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Support vector machine (SVM), as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated a success in face detection and face recognition. In this paper, a face recognition approach based on the SVM classifier with the nearest neighbor classifier (NNC) is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension and extract features. Then one-against-all stratedy is used to train the SVM classifiers. At the testing stage, we propose an al- 相似文献
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基于FSVM的雷达多目标识别 总被引:10,自引:2,他引:10
重点分析了支撑矢量机多分类问题中存在的误分、拒分现象,针对雷达目标提出解决这一现象的模糊支撑矢量机。采用模糊支撑矢量机的分类机理对样本数据有限且残缺不全的高分辨一维雷达距离像进行多目标识别。实测数据(4种飞机雷达距离像)的多目标识别结果表明,模糊支撑矢量机与一般多类支撑矢量机相比在多目标识别时简单易行,而且在识别率上有显著的提高。 相似文献
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支持矢量机(SVM)是一种两类分类器,而支持矢量数据描述(SVDD)是一种单类数据分类方法,通过在特征空间寻找包含某类样本的最小超球体来对样本分类,该方法只需已知某类数据即可构造分类器.但是在SVDD方法中,直接根据超球体构造的分类器对样本数据正确识别能力不高.针对这个问题,根据样本在特征空间中到各个超球体球心的距离构造了样本属于各-个类别的模糊隶属度函数,提出了FSVDD多目标识别方法.在FSVDD的训练过程中采用了乘性迭代规则的快速优化算法,该快速算法降低了优化的复杂度和缩短了优化时间.在针对不同类型数据集的识别实验中,证明了提出的FSVDD多目标识别算法具有训练速度快、识别率高的优点,有很强的实用性. 相似文献
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基于数据的机器学习就是由观测样本数据得出目前尚不能通过原理分析得到的规律,利用其对未来数据进行预测。神经网络以其优越的函数逼近性能广泛用于建立时间序列过去与未来数据之间某种确定的映射关系,实现预测。首先分析了以经验风险最小化为准则的神经网络的局限性,以及针对此提出的结构风险最小化准则的优点;其次引出支持向量机;最后利用支持向量机对上海证券综合指数序列趋势做较准确的多步预测。 相似文献
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基于支持向量机的武器系统费用预测分析 总被引:10,自引:0,他引:10
采用了一种基于支持向量机的武器系统费用预测方法,计算结果表明,这种方法有效解决了神经网络方法出现的过拟合、网络结构难以确定等问题,与传统的方法相比较,有更好的泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径. 相似文献