支持向量机多类分类方法研究

系统地回顾了现有的支持向量机多类分类方法,通过对其原理和实现方法的分析,从训练速度、分类速度和推广能力3个方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,并得出相关结论.     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于支持向量机的多类形状识别系统

支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法,文中研究了支持向量机的分类机理,并将其应用于形状识别中,利用一对一判别策略构建了多类形状识别系统,实验中以交通标志图像为实验对象进行分类,结果表明该方法的泛化能力优于一般的识别方法。     

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.     

支持向量机多类分类的数字调制方式识别

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97% 以上。     

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．     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.     

支持向量机的多类分类算法

传统的支持向量机是基于两类问题提出的,但在实际生活中经常遇到多类分类问题,如何将其有效的推广至多类分类问题仍是一个有待研究的热点问题。本文中作者对现有的几种较有成效的多类支持向量机做了介绍,并比较其优劣,以期对研究者以后的研究能有所启发。     

四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较

本文通过UCI数据库中的五个数据集,从分类准确性和运行时间两个方面,比较了四类基于支持向量机的多类分类器——多类支持向量机(MSVM),多元双生支持向量机(MTSVM),多生支持向量机(MBSVM)以及多元支持向量分类回归机(MSVCR)的性能.实验结果表明,MTSVM和MBSVM比MSVM和MSVCR更有效.     

基于支持向量机的多类分类算法研究

基于支持向量机的多类分类方法通常采用多个标准的二分类支持向量机来求解,在一对一多类分类方法的基础上,通过对构成分类边界的超平面的研究,引入了"核空间距离",并提出有效的算法减少分类超平面的数量,并在UCI数据库上进行实验,结果表明能够提高测试效率以及分类精确度,减少了过学习问题的产生,具有更好的推广性能。     

基于云模型理论改进的贝叶斯分类算法

基于云模型理论对朴素贝叶斯分类器进行了改进,使得分类器能够处理语言中的一些模糊值,扩展了朴素贝叶斯分类器的应用范围.使用UCI鸢尾花数据集对算法进行了实验仿真和结果分析.结果表明,改进后的分类算法在一定程度上提高了分类精度.     

企业经营状况分析的多类SVM分类方法

针对现有企业经营状况分析方法普遍存在的过于依赖评价者主观经验的不足,提出了企业经营状况分析的多类SVM分类方法。该方法首先利用动态聚类算法获得样本的类别信息,并利用主成分分析方法对样本数据进行降维,进而利用多类SVM模型实现企业经营状况的评估。由于整个评估方法完全建立在对历史数据分析的基础上,因而较为有效地克服了现有方法的主观性。给出了应用该方法的具体步骤,实际算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于云模型的定性评价方法

基于自然语言的定性评价在人类活动中有着广泛应用.逆向云能有效实现从定量数值到定性概念的转化,用3个数字特征表示定性概念.概念提升操作可以将用数字特征表示的原子概念组合成粗粒度的综合概念.通过儿童健康发育状况评测实例,验证基于逆向云和概念提升的定性评价方法的实用性、全面性和有效性.     

基于支持向量机的掌纹识别研究

统计学习理论(SLT)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质．基于该理论,Vapnik等人提出了支持向量机(SVM)这一通用学习方法．SVM在最近几年取得了很好的发展,并在模式识别领域表现出优良的性能．本文尝试利用SVM进行掌纹识别．在对一副训练图像进行预处理之后,对其进行傅立叶变换以得到相应特征向量,然后用支持向量机对特征向量进行训练,最后用训练好的支持向量机进行掌纹识别．文中对1Vr方法和1V1方法的实验结果进行了对比和分析．实验结果显示,支持向量机在掌纹识别过程中表现出较好的性能,并且得到了较高的识别率．     

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.     

计算机模拟技术在逆向云发生器中的应用

针对采集大量的定量信息存在一定的困难,引入了计算机模拟技术。利用计算机模拟技术,可以由采集到的少量的云滴信息模拟出大量的云滴信息。逆向云发生器可以实现定量数值到定性语言值的转换,其精度依赖于定量数值的数目,误差随着定量信息的增加而减少。通过实例验证,结果表明：模拟数据可信,该研究为提高逆向云发生器算法的精度提供了一种新的方法。     

基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.     

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．     

基于支持向量机的云相态分析

为了提高云相态的反演精度,结合MODIS多通道的光谱特性,首先提出了分别针对白天和夜间的MODIS云检测方法,得到了较高精度的云检测结果,为云相态反演奠定了基础。然后,依据不同相态云在不同光谱的辐射特性,选取了合适的特征参量,采用支持向量机方法反演云相态,在2009年7月7日的一次大暴雨过程中的云顶粒子相态反演试验中取得了较好结果。结果表明：精确的云检测结果有利于提高云相态反演精度,利用支持向量机的方法反演云相态是可行的,并且反演结果具有较高的精度。