改进粒子群算法优化支持向量机的入侵检测方法

针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)算法应用于入侵检测中存在参数选取的问题,文章提出了一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和SVM相融合的网络入侵检测方法,即IPSO-SVM。将SVM的惩罚参数C和核函数参数σ作为粒子群的粒子,以K倍交叉验证的准确率作为目标函数,通过粒子间的相互协作得到最优的SVM参数,利用KDD Cup 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO-SVM算法的检测时间更短,检测准确率更高,是一种有效的入侵检测算法。     

基于主成分分析和支持向量机分类模型的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support Vector machine,SVM)模型的滚动轴承故障诊断方法.通过比较不同方法计算的标准差和拉依达准则对数据进行误差分析,利用MATLAB软件中的PCA函数对数据进行主成分分析,将8个原始变量降维成3个综合变量,分别从降维前和降维后的输入属性数据中随机选取70％的数据作为训练集来建立SVM分类模型和PCA-SVM分类模型,而把剩余的30％作为测试集来对模型的性能进行仿真测试.MATLAB仿真测试的结果表明,PCA-SVM模型的分类效果更好,其预测正确率对于绝大多数故障诊断来说是可以接受的,可以作为一种故障诊断的评价标准.     

一种新的支持向量机分类器的设计方法

提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法.该方法利用主成分分析(PCA)及聚类技术在原问题空间中求解,减少了支持向量机分类器中支持向量的维数,且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题.     

基于概率支持向量机的激光雷达风切变图像的识别

针对标准支持向量机在激光雷达风切变图像识别中无法提供后验概率这一问题,从有监督聚类的角度,提出一种基于FCM的概率支持向量机识别方法. 先利用灰度-梯度共生矩阵提取激光雷达风切变图像的纹理特征,再利用支持向量机确定分类面,最后利用条件约束和FCM确定各类样本距离分类面的概率分布. 实验结果表明,该算法对3种风切变的整体识别率可达到95.52%,与两种同类算法相比,识别率分别提高了1.27%和1.21%.      

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.     

基于支持向量机的脑电信号分类方法研究

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

一种基于支持向量机的并行训练策略

针对基于支持向量机的分类器训练时间过长问题,提出一种并行训练策略.该策略在并行程序设计上采用主从模式,将训练任务划分成若干个子任务,分配到多个从节点上计算,最后由主节点将各从节点上的训练结果收集,生成分类器模型.采用这种算法,使用了多组稀疏型和连续型的数据集,经过在自强3000高性能计算机上测试,实验结果表明该算法不仅能够保证多分类的高准确率,而且缩短了训练时间.     

一种采用粗糙集和遗传算法的支持向量机

传统的支持向量机(SVM)已被广泛应用.但在实际应用中,高维的特征向量影响了分类的速度,同时特征的选择影响了的分类的精度.为了提高SVM的分类速度和精度,提出使用粗糙集进行降维,使用遗传算法进行特征选择.将应用了此方法的SVM用于网络入侵检测中,实验表明该方法有效地改善了支持向量机的分类性能.     

一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法

针对采用单一的建模方法存在的局限性,提出了一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法.该方法将模型分为两部分,一部分由简单的非线性回归模型估计对象的总体变化趋势,另一部分由一个支持向量机组合模型来描述对象的局部变化特性,最后将该组合模型与非线性回归模型叠加,构成混合软测量模型.将该建模方法应用到双酚A反应的催化剂活性软测量建模中,仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法

支持向量机（SVM）是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法,用于解决二类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题．总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法,并在1-a-1SVM分类算法基础上提出一种二次分类的方法．改良了惩罚因子,提高了不易分的类别之间的可分程度．通过对超光谱图像进行分类实验,结果表明该方法具有较高的分类精度．     

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...     

基于模糊最小二乘支持向量机的发酵过程建模研究

青霉素发酵过程具有时变性和高度非线性,对菌体浓度等的在线测量十分困难。最小二乘支持向量机建模,虽然提高了预测速度,但是预测精度有所欠缺。为提高预测精度,本文在最小二乘支持向量机中引入模糊思想,采用一种基于类中心距离的模糊隶属度函数,为青霉素发酵过程菌体浓度建立预测模型。原理分析与仿真结果表明模糊最小二乘支持向量机建模方法相比于单一的最小二乘支持向量机建模,它的预测精度高,性能更加优越。     

基于支持向量机的增量学习算法

通过对支持向量机KKT条件和样本间关系的研究,分析了新增样本加入训练集后支持向量的变化情况,提出一种改进的Upper Limiton Increment增量学习算法.该算法按照KKT条件将对应的样本分为3类:位于分类器间隔外,记为RIG;位于分类间隔上,记为MAR;位于分类间隔内,记为ERR.并在每次训练后保存ERR集,将其与下一个增量样本合并进行下一次训练.实验证明了该算法的可行性和有效性.     

支持向量机方法中加权后验概率建模方法

为解决传统支持向量机方法不提供概率输出的问题,在支持向量机多类分类问题输出概率建模中,提出了加权后验概率建模方法。该方法在对多个两类支持向量机分类器的输出概率进行组合时,充分考虑了各个两类支持向量机分类器的差异。依据Bayesian理论,采用后验概率作为各个两类支持向量机分类器的权系数。实验结果表明,与投票法及Pairwise Coupling方法相比,加权后验概率方法具有较低的分类错误率,不仅具有较好的分类性能,而且得到的后验概率具有较好的概率分布形态。该方法有效地解决了实际多类分类问题中支持向量机的概率建模问题。     

基于支持向量机与多观测复合特征矢量的语音端点检测

该文提出了一种新的多观测复合特征(MO-CF)用于基于支持向量机(SVM)的语音端点检测(VAD)。该特征是由2个子特征经平衡因子加权构成。特征的优化目标是寻找能使VAD的性能曲线下面积(AUC)最大化的平衡因子,以综合各个子特征的优点。在子特征选择方面,要求各个子特征不仅本身具有较好的性能,而且存在互补性。针对该要求,提出2种组合特征MO-CF1和MO-CF2。由多观测信噪比(MO-SNR)特征与多观测最大概率(MO-MP)特征复合而成的MO-CF2比MO-CF1更稳健。实验结果表明:在多种噪声环境下,相比于已有的9种VAD算法,该算法具有更好的性能和更高的稳健性。     

一种采用支持向量机和凸包拟合的茄子识别方法

传统的茄子图像识别研究大多数针对单果、无遮挡、自然环境较简单的情况,而解决复杂自然环境下多果、遮挡的茄子识别问题,已经成为茄子采摘机器人急需解决的问题。对于无遮挡的情况,采用支持向量机进行分割,并且应用开运算去除细小连接。为了去除大面积噪声,采用面积法和外接矩形法。针对背景与茄子相似的情况,采用直方图匹配的方法进行分割识别。对于被遮挡的茄子应用凸包拟合的方法进行识别。最后,与其他算法在单果、多果、遮挡、背景复杂、表面反光、总识别率这6种情况下进行比较,结果表明,该算法的识别率较高。     

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.     

一种基于支持向量机和主成分分析的多光谱图像的分类方法

多光谱图像分类方面,由于普通的SVM方法没有考虑多光谱图像具有高维度和冗余的特点,因此难以实现令人满意的分类精度．本文提出了一种基于SVM和主成分分析相结合的多光谱的图像分类方法．并用5幅6波段两类地形的多光谱图像进行实验．实验结果表明,这种分类方法与普通的SVM方法相比提高了多光谱图像的分类精度．     

基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用

为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法.其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代表过程特征的核主元送入多支持向量机分类器中,利用"一对其余"算法对故障进行诊断与分类.实验结果表明,所提出的方法与传统的主元分析方法相比,整个样本集的可分性变大,分类正确率提高,能更准确地诊断炉子的各种故障,可有效地用于密闭鼓风炉冶炼过程的故障诊断.