分布式环境中基于核函数的极限学习机

针对海量数据规模下的集中式核函数极限学习机的性能问题,将基于核函数的极限学习机扩展到云计算技术框架下,提出了基于MapReduce的分布式核函数极限学习机MR-KELM.该算法将分布式径向基核函数计算出的核函数矩阵进行分布式矩阵分解,并通过分布式矩阵向量乘法得到分类器输出权重,减小了网络通讯和数据交换代价.实验结果表明,MR-KELM算法能够在不影响基于核函数的极限学习机的计算理论的前提下,具有较好的可扩展性和分类训练性能.     

SVM用于非线性系统故障诊断

支持向量机引入核函数后具备了处理非线性数据的能力,被广泛用二非线性系统故障诊断.通过实验对比分析支持向量机线性核函数和径向基核函数的分类性能,实验结果表明,径向基核函数具有更广泛的适用性,不仅适用二线性系统数据分类,也适用二非线性系统故障诊断,且速度更快.     

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。     

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.     

用于高光谱遥感图像分类的空间约束高斯过程方法

高光谱遥感图像分类是遥感图像处理的一项重要内容.高光谱遥感图像具有非线性属性.图像中不同方位光谱特征的变化将使得仅从标记训练样本得到的分类器分类精度不会太高.为了提高分类的精度,一方面应对光谱信息的合理利用;另一方面,对空间信息的利用也非常重要.高斯过程(Gaussion process,GP)是一种贝叶斯统计学习方法,能够建立概率模型,并且使得分类结果更易于解释.传统GP分类方法中核函数的构造仅利用光谱信息.本文提出了一种加入空间关系的新分类方法.利用遥感图像空间相关性,在GP分类方法中通过构造新的核函数(spatial Gauss kernel,SGK)来实现空间约束,部分消除了同物异谱和同谱异物造成的分类错误.实验结果表明,该方法对于提高高光谱遥感图像的分类精度具有积极意义.     

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．     

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.     

WKICA算法在多光谱遥感特征提取中的应用研究

多光谱遥感图像具有高度冗余、非线性化的特点。对其进行有效的特征提取是完成精确目标分类的前提。基于核方法强大的非线性映射能力,提出一种小波核独立成分分析WKICA算法。WKICA算法结合小波核函数近似正交,能够对复杂非线性信号进行逐步逼近的优势,有效提高了核独立成分分析KICA算法的求解精度。将其应用在多光谱遥感图像特征提取中,并对预处理条件下的图像采用不同的监督分类方法进行分类实验。实验结果表明,在WKICA算法预处理条件下,能够更有效的滤除图像噪声,相比较传统的特征提取算法,能够获取更加精确的图像分类效果。     

径向基函数方法在原子核质量预言中的应用

结合径向基函数方法,我们将常用的几种原子核质量模型的精度提高了约10％～40％.留一交叉验证与AME03-11测试表明径向基函数方法是一种非常强大并且实用的工具.考虑径向基函数修正后,原子核质量模型能够更好地描述实验新测量原子核质量的数据.这一工作对于核天体物理、超重核合成及原子核对称能等方面的研究具有很高的应用价值.     

弹性核k-NN分类算法及其在药物构效关系中的应用

核方法利用核函数可以有效地解决非线性问题,在药物构效关系领域得到了广泛的应用.本文提出了一种新的弹性核k-最近邻算法(EKk-NN).首先,基于加权多项式核和径向基函数核构造了一种信息丰富的弹性核,所构造的弹性核能有效地利用局部核和全局核的优点,同时也为构造核函数提供了一种可行的方法;然后,在核方法的框架下,将弹性核耦合到k-最近邻算法.实际数据集的实验和分析表明,EKk-NN能明显提高分类性能.     

基于Gauss核函数的快速构造最小超球算法

为提高基于超球的支持向量机算法中样本数据较多时的训练速度,提出一种构造最小超球的并行融合算法.该算法将全部训练数据集依据特定策略分割成若干个子数据集,分别对各个子数据集进行训练,对所得到的各子数据集的支持向量与融合数据进行训练,构造最小超球.仿真结果表明,并行融合算法在保证分类精度的情况下,能够显著减少训练时间,提高效率,且支持向量的数目较少.同时也验证了该文对Gauss核函数分析的正确性.     

基于自适应核函数的支持向量数据描述算法

为进一步提高支持向量分类器的分类精度和运行速度,提出了基于自适应核函数的支持向量数据描述分类算法。该算法的核心思想为：根据信息几何中保角映射的方法构造数据驱动的核函数修正算法,然后再利用修正的核函数训练支持向量数据描述分类算法。试验结果表明,该方法具有较好的分类精度和较快的运行速度。     

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.     

一种快速支持向量机分类算法

提出了一种提高分类速度的快速支持向量机分类算法,利用核函数矩阵的行向量集中的极大线性无关向量组采用变换的方式,用少量的支持向量代替全部支持向量进行分类计算,在保证分类精度的前提下使得分类速度有较大提高.     

基于遗传算法的支持向量机人脸识别技术

人脸识别身份验证技术是目前一个非常活跃的研究课题.文章针对人脸识别系统涉及到的人脸特征提取、识别验证等环节,利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,并提出用支持向量机与遗传算法相结合的新型算法进行分类识别,利用遗传算法自动选择最优的核函数参数,将以上方法相结合的新型人脸识别方法的实验结果表明,该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率,其整体性能优良.     

基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。     

基于量子粒子群算法选择特征的遥感图像分类

针对目前遥感图像分类算法存在精度低、 速度慢等问题, 提出一种基于量子粒子群算法的遥感图像分类算法, 以提高遥感图像的分类效果. 首先分析目前遥感图像分类算法存在的不足及其原因; 然后提取多种类型的遥感图像原始特征, 采用量子粒子群算法对特征进行筛选, 以提取对遥感图像分类结果较重要的特征; 最后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立遥感图像分类器, 实现遥感图像分类和识别, 并进行遥感图像分类的仿真对比实验. 实验结果表明, 该算法克服了当前遥感图像分类算 法存在的局限性, 大幅度提高了遥感图像的分类精度, 有效减少了图像分类误差, 提高了图像分类效率.