基于预测-校正原对偶内点法的多分类支持向量机学习算法

支持向量机基于统计学习理论,是一种新型通用的有监督的机器学习方法,其核心思想是使结构风险极小化,但是由于需要求解二次规划,使得它在求解大规模数据上具有一定的局限性,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有很高的复杂性.本文构造了基于线性规划的一对一三类结构支持向量分类器,可以直接利用比较成熟的线性规划算法——预测-校正原对偶内点法,并在此基础上提出了基于预测-校正原对偶内点法的支持向量机的多分类学习算法,这种算法可用于比较庞大的多类别识别问题,并且克服了标准支持向量机的一些缺点,而且模型简单,容易实现.针对UCI数据库上数据进行了实验,结果证实该算法具有较高的可行性和实用性.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

基于自适应多分类最小二乘支持向量机的大学生就业预测

建立了大学生就业预测的参数自适应的多分类最小二乘支持向量机模型。与一对多、一对一和ECOC分类方法相比,基于M-ary分类方法的最小二乘支持向量机只需较少的支持向量就能达到较高的预测精度。     

多类支持向量机算法的研究

支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论的基础上的一种小样本机器学习方法,它是针对二分类问题而提出的,如何将二分类问题有效地推广至多分类问题是支持向量机研究的重要内容之一.介绍了现有提出的一些支持向量机多分类的方法,并比较其优缺点,在模糊支持向量机的基础上提出具有去噪声的模糊支持向量机的多分类的方法.     

改进的M-ary支持向量机模型及其在变压器故障诊断中的应用

使用M-ary支持向量机进行基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断研究.分析结果表明,M-ary支持向量机算法简单,与一对一支持向量机的诊断精度可以比拟.在此基础上,还对常用的M-ary支持向量机模型进行了改进,将各二类分类器的输出计算值直接使用另一支持向量机进行组合,可以更好地反映各分类器之间的非线性关系,从而使新模型具有更高的分类精度.变压器的应用实例证明了改进方法的有效性和优越性.     

模糊支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出预测是一个复杂的、高度非线性的多分类问题。为了能够准确地对其作出预测,在传统支持向量机"一对一"分类算法的基础上,定义垂直于两类的最优分类超平面的方向上的模糊隶属函数,从而提出了基于模糊支持向量机的煤与瓦斯突出预测模型。实例分析表明,该模型比传统支持向量机"一对一"分类算法更易于划分突出类别,具有较高的可靠性和实用性,是一种十分有效的煤与瓦斯突出预测方法。     

基于模糊聚类SVM的混合像元分类方法

针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题, 提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机（SVM）分类模型. 以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能. 为验证其有效性, 将该模型应用于森林覆盖类别分类, 并与标准支持向量机模型分类结果对比. 实验结果表明, 该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度.     

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．     

支持向量机非线性系统模型辨识的研究

采用标准支持向量机(SVM),v-支持向量机,模糊支持向量机,充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性对非线性系统进行模型辨识,通过仿真试验表明SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力.     

基于支持向量机的模糊回归估计

支持向量机是在统计学习理论上发展起来的新一代学习方法,该方法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都获得了较好的应用.基于含有不确定性信息的问题,引入了模糊支持向量机.针对回归估计问题,利用支持向量机的基本思想提出单参数约束下的支持向量机模糊线性回归模型,并给出模型的解,实验结果表明,与其它的模糊回归估计相比该方法得到了更加满意的最优解并且缩短了运行时间.     

基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机（SVM）信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高.     

基于支持向量机的非线性系统辨识方法

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的新一代机器学习方法,在分类和回归估计方面已显示出了很好的应用前景.本文在简要介绍支持向量回归新方法的基础上,给出用于非线性系统进行辨识的支持向量机模型和多输入支持向量机的核函数构造方法,并将支持向量机与神经网络的非线性系统辨识效果进行了比较分析.实验结果表明,支持向量机具有比神经网络更强的非线性系统辨识能力和更好的泛化能力.     

基于pinball损失的一对一加权孪生支持向量机

孪生支持向量机通过求解2个较小二次规划问题得到一对非平行超平面,从时间和准确率方面提高了分类器的性能.由于此方法使用Hinge损失函数,造成孪生支持向量机对噪声较为敏感以及重采样的不稳定.为此,针对多分类问题,将pinball损失函数与样本权重引入到孪生支持向量机中,采用一对一方法组合二分类器,提出了基于pinball损失的一对一加权孪生支持向量机,较好地解决了孪生支持向量机对噪声的敏感性以及重采样的不稳定性.另外,对于样本的不同影响,给出了多种求取样本权重的方法.实验中选取标准数据集和人工合成数据集对提出的算法进行了验证,并与一对一孪生支持向量机(OVO-TWSVM)、一对多孪生支持向量机(OVA-TWSVM)以及基于pinball损失的一对一加权孪生支持向量机(Pin-OVO-TWSVM)进行了比较,表明了提出方法的有效性.     

一种改进的支持向量机及其在图像分割中的应用

多类支持向量机在实际应用领域是一个非常重要的问题。广泛应用的多类SVM方法包括：一对一、一对多和DAG等。众多实验表明一对一方法通常具有较高分类准确率,但传统一对一方法测试时间较长限制了其在大数据量识别任务中的应用。针对一对一支持向量机方法进行了改进,提出了一种改进的支持向量机,并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。     

引入结构信息的模糊支持向量机

模糊支持向量机是在支持向量机的基础上,通过考虑不同样本对支持向量机的作用而提出的一种分类方法,然而,该方法却忽视了给定样本集的结构信息.为此,将样本集中的结构信息引入到模糊支持向量机中,给出了一种结构型模糊支持向量机模型,利用拉格朗日求解方法,将其转换为一个具有约束条件的优化问题,通过求解该对偶问题,获得了结构型模糊支持向量机分类器.实验中选取标准数据集,验证了提出方法的有效性.     

基于K近邻的支持向量机多模型建模

单一的支持向量机在建模时存在一定的局限性,对于复杂的实际数据,不能很好地提取其中的信息,导致模型泛化性能较差,为此提出基于K近邻的组合支持向量机方法。该方法首先采用简单距离分类方法对经过主元分析的样本数据进行分类,并采用K近邻算法得到支持向量机子模型的组合参数,进而建立起基于支持向量机的多模型。将该方法应用于双酚A生产过程中质量指标的软测量建模,仿真结果表明基于K近邻方法的支持向量机多模型建模可以有效提高模型的泛化性能,并验证了该算法的可行性和有效性。     

基于模糊机会约束的超球支持向量机

针对不确定数据多分类问题,提出一种基于模糊机会约束的超球支持向量机（FCC-HSVM）.在球结构支持向量机的基础上,引入模糊事件的可能性测度,得到模糊机会约束规划及其对偶规划.利用球结构的优点,每类样本只参与一个超球体的训练,直接求解多分类模型,提出FCC-HSVM的快速学习算法,显著缩短多分类情况下训练时间.数据试验表明：这种支持向量机分类精度较高,训练速度快,适合解决不确定数据多分类问题.     

一种免疫优化的LS-SVR集成算法及其故障预报应用

针对支持向量机集成问题,将最小二乘支持向量回归机作为子回归机,定义子回归机的结构差异度概念,提出一种基于免疫算法优化的多回归机集成方法.该方法首先对各子回归机参数免疫优化,从而减小训练误差;在此基础上选择满足固定差异度的子回归机进行集成,并对集成权值再次优化选择,提高最小二乘支持向量回归机集成的泛化性能.将该方法应用于噪声污染的非线性时间序列的故障预报,利用预测误差反映的故障信息可以实现微小未知故障的快速预报.仿真结果证明了方法的有效性.     

基于HOG特征提取和模糊支持向量机的西夏文字识别

提出了基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient, HOG)特征提取和模糊支持向量机(Fuzzy support vector machine, FSVM)的西夏文字识别技术.在模糊支持向量机模型中引入了新的隶属度函数,构造了基于多超平面的模糊支持向量机模型,增强了分类能力,降低了噪声点的干扰,提高了分类效率.将HOG特征提取和FSVM相结合应用于西夏文字识别,提高了文字识别效率.通过在数据集上测试,并与已有的文字识别方法相比较,结果表明,HOG特征提取结合FSVM的方法性能优于现有的其他方法.