加权最小二乘支持向量机与最小二乘问题的关系

研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性．     

基于正反馈的支持向量机

在分析现有的基于高斯核的支持向量机(包括基于K-邻域法的支持向量机)的优缺点的基础上,通过对支持向量机之所以能够描述数据集的分布特征的本质进行分析,突破目前在构造支持向量机中存在的"所有支持向量与样本之间的在特征空间中的内积所对应的核函数参数一定要相等"的这一苛刻要求,提出了用于模式识别的基于正反馈的支持向量机.给出了基于正反馈的支持向量机的算法.通过对人工数据和现实数据的仿真实验,表明基于正反馈的支持向量机在推广性能方面明显优于现有的支持向量机.     

一种基于ICA的特征Bagging支持向量机集成方法

为提高支持向量机集成的泛化性能,提出一种基于独立成分分析法的特征Bagging支持向量机集成方法,删除了冗余特征.该方法从得到的独立成分特征空间中提取特征子空间,避免了直接从原特征空间中随机选择特征子空间而导致的对特征依赖或相关性的破坏,提高了个体支持向量机的性能,保证了个体支持向量机之间的差异度.在UCI和Stat-Log数据集合上的仿真实验表明,该方法具有更好的泛化性能.     

滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

基于遗传算法的最小平方支持向量机

支持向量机和最小平方支持向量机的分类中,采用人工方法选取特征子集和参数,需要付出较高的时间代价.为此,本文提出基于遗传算法的最小平方支持向量机,借助于遗传算法的全局随机搜索能力,自动确定特征子集、参数,为特征子集、参数的优化选择提供了一条有效途径.     

支持向量机的最大间隔的一个估计

在分析支持向量机及其最大间隔法的基础上，给出了支持向量机的最大间隔的一个重要下界估计值．这个性质对于支持向量机的理论研究和应用都有重要意义。     

基于最大间隔的支持向量机特征选取算法研究

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种有效分类方法.不同特征选取算法对分类器影响不同,结合支持向量机特点,提出了一种基于最大间隔的支持向量机特征选取算法.利用该算法,对Iris测试数据集进行了特征选取并仿真,实验结果表明,该算法不但能够有效去除噪音数据,而且提高了分类器推广与泛化能力.     

基于角点特征与支持向量机的车牌字符识别

为了提高车牌识别中车牌字符的识别率,提出一种角点特征和支持向量机相结合的车牌字符识别新方法.首先使用Moravec算子提取字符图像中的特征点,然后根据特征点在图像中的分布情况构造特征向量,并使用小样本对支持向量机进行训练,最后使用训练好的支持向量机进行字符识别.实验结果表明,在训练样本较少的情况下,该方法正确率较高,算法简单,稳定性好.     

一种基于SVM及LE降维的X射线焊缝缺陷分类算法研究

为了提高X射线焊缝缺陷分类的识别率,提出将拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)算法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法相结合应用于焊管焊缝缺陷检测。该方法首先提取焊缝缺陷的形状和几何特征,然后通过极大似然估计值(Maximum Likelihood Estimation,MLE)法对提取的7维样本特征进行本征维数估计并利用拉普拉斯特征映射法对各类特征向量进行降维处理,最后分别采用支持向量机和BP神经网络进行分类对比实验。实验表明,基于SVM及LE降维的X射线焊缝缺陷分类算法具有较高的识别精度,平均分类准确率达93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。     

一种具有特征有效度的模糊支持向量机

针对传统支持向量机对噪声或野值样本敏感和忽略样本各个特征对分类精度的不同影响,提出了一种具有特征有效度的模糊支持向量机(FW-FSVM).该方法通过对模糊支持向量机的模糊因子进行改进,将噪声或野值样本与有效样本进行区分.在此基础上根据信息增益计算样本各个特征的特征有效度,消除弱相关特征和冗余特征对分类精度的影响,从而构...     

基于强化学习的特征选择方法及材料学应用

随着大数据、人工智能以及高性能计算的快速发展, 数据驱动的新材料研发成为研究热点. 在对材料数据进行数据挖掘的过程中, 需要对特征集合进行预处理, 通过减少无关冗余特征, 不仅可以避免模型过拟合, 还能提高模型的可解释性. 基于此, 提出了一种基于强化学习的特征选择(feature selection based on reinforcement learning, FSRL) 算法, 将封装式特征选择抽象成机器学习模型和"环境"互动的过程, 并根据利益最大化准则将对应特征加入特征子集中. 同时, 为了提高模型的预测精度, 还提出一种基于符号变换的特征构造方法来生成新的特征. 最后, 将所提出方法应用到非晶合金材料的分类预测任务和铝基复合材料的回归任务中. 实验结果表明, FSRL 算法的分类准确率最高提升了 2.8%, 而在回归任务中, 基于特征构造的 FSRL 算法使得预测精度最高提升了 22.9%.     

采用机器学习的聚类模型特征选择方法比较

针对机器学习聚类模型在特征选择时存在的问题,首先,对特征选择在聚类模型中的适用性进行分析并对其进行调整和改进.然后,基于R语言中的递归特征消除(RFE)特征选择方法和Boruta特征选择方法进行特征选择算法设计.最后,应用聚类内部有效性指标,对在线品牌忠诚度聚类模型优化结果进行分析,进而对特征选择方法进行比较研究.结果表明:Boruta特征选择方法更具优势.     

机器学习与语义规则融合的微博情感分类方法

针对现有文本情感分析方法的不足,设计了一种针对中文微博的基于词典的规则情感分类方法和用于机器学习方法的基本特征模板。提出一种机器学习与规则相融合的微博情感分类方法,将用规则方法得到的多样化情感信息进行转化,扩展并嵌入基本特征模板,形成更有效的融合特征模板。通过3种分类模型集成,提高微博情感分类的性能。     

融合子集特征级联预学习的封装方法研究

机器学习领域中的特征选择算法可简化模型输入，提高可解释性并帮助避免维度灾难及过拟合现象的发生.针对基于封装法进行特征选择时，评价模型通常将搜索出的特征子集直接作为输入，导致算法对特征利用和评估效果受限于评价模型的特征学习能力，限制了对更适特征子集的发现能力等问题，提出一种基于级联森林结构的子集特征预学习封装法.该方法在搜索算法与评价模型之间添加多层级联森林，重构待评价特征子集为高级特征集，降低评价模型模式识别难度，提高对子集性能的评价效果.实验对比了多种搜索算法及评价模型组合，本方法可在保证分类性能的前提下，进一步降低所选特征数量，同时维持了封装法的低耦合性.      

基于灰色特征加权支持向量机的火炮质量评估

针对火炮质量评估中现场数据少,传统评估方法过多地依赖人的主观因素的问题,提出了一种基于灰色特征加权支持向量机（GFWSVM）的火炮质量评估方法．针对评估因素重要度的不同,引入特征加权的概念．采用灰色关联分析求取因素特征权重,避免了评估结果被一些弱相关因素所支配．通过对火炮质量评估实例仿真计算,表明该方法评价结果可靠,可操作性强,说明了该方法的有效性．     

基于同义词词林的文本特征选择方法

特性选择是文本分类、机器学习以及模式识别领域的重要问题之一.特征选择能在保证数据完整性的情况下减少高维数据的特征维数,同时提高分类的精度.以往提出的基于同义词词林的特征选择方法虽然能有效避免提取出的特征值在概念上的重复性,但并未考虑到权值最优的特征向量构成的子集可能并非是最优的.为了解决此问题,结合同义词和遗传算法,提出了一种新的基于同义词词林的文本特征选择方法.该方法首先对特征词进行同义词过滤、合并,在降低特征向量维度的同时避免了同义词带来的影响.然后采用改进的遗传算法选出具有较好适应度值的特征向量.实验结果表明,这种方法较之以往提出的方法,在保证特征选择准确率的基础上能明显地减小特征向量的维度.     

非监督特征学习方法在脑电身份识别中的应用

设计并实现了采用非监督特征学习方法对模拟阅读事件相关电位实验中多名受试者脑电信号的特征提取,并对提取的特征向量进行了模式分类.实验中共采集5名受试者脑电信号,每名受试者的特征样本集由其接受模拟阅读靶视觉刺激后100⁴00ms在通道PO3、O1、Oz、O2、PO4、P4、P8、CP6的脑电信号样本组成,各受试者样本集均含400个试次样本.非监督特征学习过程由含6个神经节的BP神经网络完成,后选用支持向量机作为分类器.对比了1试次,2试次、5试次、10试次样本叠加等几种不同情况下采用非监督特征学习方法提取特征的分类正确率.实验结果表明:采用多神经节人工神经网络对5名使用者5试次叠加信号样本提取的特征向量的分类正确率高于90%,显著优于对各单通道时域特征向量的分类正确率,该方法可为以脑电信号为特征的身份识别系统提供一种可行的特征提取方式.     

FLDA的核化过程

核方法是近年发展起来的一种新的机器学习方法,它可在高维(特征)空间中用线性的方法有效地解决低维(输入)空间中线性不可分问题.采用核方法,在Mika提出的核Fisher判别基础上,给出Fisher判别分析从输入空间变换到特征空间的数学过程(核化过程),并对特征空间中投影向量可由训练样本线性表示问题予以证明.     

自适配权重特征融合的持续身份认证

针对现有智能手机用户身份认证方法的不足，提出了一种自适配权重特征融合的持续身份认证方法。设计了一种卷积神经网络，对手机内置传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计)获取的用户行为信息数据进行深度特征提取及融合。通过网络中3个子网络流分别提取3种传感器特征，在特征融合层加权融合，各特征的权值会在网络学习过程中根据不同特征的贡献度实现自适应分配。融合特征经过特征选择之后，使用单分类支持向量机进行用户分类认证。实验结果表明：该方法对不同用户身份认证获得的等错误率为1.20%,与现有其他认证方法相比具有更好的认证准确性。     

对称凸轮加工新工艺--"展成法"

详细论述了"展成法"加工凸轮轮廓曲线的原理;介绍了这种方法在对称凸轮轮廓曲线加工中的应用.以及采用"展成法"设计的凸轮加工机床的工艺特点.利用展成法加工对称凸轮精度高,效率高.