一种新的模糊支持向量回归方法

为克服传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计所带来的局限性问题,提出了基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法。该方法从支持向量机的回归本质出发,通过更加合理地设计隶属度函数,提高支持向量机的回归的泛化鲁棒能力。仿真结果证明,该方法具有更好的鲁棒性,提高了模糊支持向量机的泛化能力。     

适用于加权样本集处理的加权支持向量机方法

为了处理模式识别问题中具有加权信息的样本集,提出一种加权支持向量机(weighted support vector machine,WSVM)算法,并对算法进行了理论分析.通过引入样本与超平面加权距离的概念,使得WSVM算法可以对样本的权值信息进行有效处理.针对未明确给出权值分布的样本集,提出一种基于类间中心距离确定权值的经验方法,对加权支持向量机算法采用交叉验证技术在人工及真实数据上进行了仿真,结果表明,加权支持向量机比标准支持向量机具有更小的误识率和更好的稳定性.     

基于模糊信息粒化的支持向量机在犯罪时序预测中的应用

犯罪时间序列一般具有随机性和波动性强的特点。传统的时间序列建模方法利用犯罪时序数据之间的相关性建立预测模型;但对细颗粒度下的信息利用不足。相比之下,基于模糊信息粒化的支持向量机能够在对时间序列的细颗粒度数据进行粒化预处理的基础上建立拟合回归模型,实现粗颗粒度下的时序预测。利用基于模糊信息粒化的支持向量机方法对S市的侵财类案件数据进行分析预测,并与ARIMA模型进行了比较。结果表明该方法在预测精度上要显著优于时间序列预测模型。对公安部门的警务指挥与情报研判具有较高的实用性。     

一种基于小生境的模糊支持向量机新算法

提出了一种基于小生境的模糊支持向量机新算法,该算法主要是通过对样本小生境与类小生境之间对比,并利用类小生境中样本最小半径来度量样本与类之间的关系,改变传统支持向量机简单使用样本欧氏距离来度量样本与类之间的关系的方法,克服了传统支持向量机算法对噪声和异常点过于敏感以及有效样本区分度差等缺点.实验数据表明,与只使用基于样本与类中心之间距离的传统模糊支持向量机算法相比,该算法提高了算法的收敛速度,且大大增强了包含噪声样本与有效样本的区分度.     

信息粒化的SVR组合模型在季度GDP中的应用

针对GDP未来一段时间的变化范围及走势进行预测,提出了信息粒化算法与支持向量回归机算法相结合的时间序列组合预测模型;以1994年第1季度到2013第4季度GDP值模糊粒化处理,对3个模糊参数Low、R、Up,通过交叉实验训练寻找支持向量回归机的最优参数,并进行回归预测,得出GDP在2014年各季度的变化范围与走势,与实际比较相吻合,说明算法具有良好的泛化性,能够作为时序数据的预测模型。     

加权支持向量机求解路径算法研究

针对不同训练样本重要性的差异对模型推广能力的影响,提出了对各个样本的误差惩罚参数赋予不同权重的加权支持向量机求解路径算法.根据样本重要性的不同,利用分段线性插值得到加权系数,并通过加权系数调整求解路径,从而改变不同样本在回归模型中的作用.采用支持向量机加权求解路径算法对圆柱壳结构在不同边界条件下的时、频域响应数据进行预测,训练样本的重要性通过与测试样本的欧式距离来表达,结果显示所提算法可减小位移响应在多个评价指标下的预测误差,提高支持向量回归机的推广能力.该方法同样适用于其他求解路径算法,如λ-路径算法和ν-支持向量回归路径算法.     

基于DLSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究

为了进一步提高高分辨率遥感图像的分类精度及效率,融合支持向量机SVM及局部支持向量机KNNSVM算法,借助主动学习相关理论,提出了基于距离的局部支持向量机算法(DLSVM).该算法通过对未标记样本和超平面之间的距离与预先设定的距离阈值相比较,判断是否需要进一步建立局部支持向量机KNNSVM来确定样本的类标.对实际的高分辨率遥感图像分类的实验结果显示:在合适的距离阈值与K值的设置下,该算法能够提高支持向量机SVM的分类精度,同时大大降低KNNSVM算法的时间消耗.     

融合粗糙集与球形支持向量机的多分类识别

构造了融合粗糙集与球形支持向量机的多分类识别模型,提出了基于相对距离的球形支持向量机多分类识别算法。首先,通过粗糙集对样本集进行属性约简;然后,对约简后的样本集运用球形支持向量机进行训练,对于未知样本,按照未知样本到各类球心相对距离的大小进行分类,将未知样本归入相对距离较小的一类中去;最后,仿真结果证明:该方法可以有效地消除冗余属性,降低支持向量机的样本输入维数,提高了泛化能力。     

基于相对距离的加权支持向量机

根据支持向量样本、边界向量样本、相对距离和加权系数之间的关系,提出了基于相对距离的加权支持向量机.利用相对距离表示了每个样本的重要性.并构造函数计算出每个样本点的加权系数,体现了支持向量对加权系数的影响,并且有效地处理非均衡数据对分类的影响,从而提高了支持向量机的训练速度和分类能力.     

一种基于关联规则的核粒度支持向量机

提出一种基于关联规则的核粒度支持向量机(association rules based kernel granular SVM,AR-KGSVM)学习算法.AR-KGSVM首先将输入空间中的样本用核函数映射到高维特征空间,然后在核特征空间挖掘基于距离度量的关联规则以划分粒.算法的粒划分和数据训练都是在高维核空间中进行,避免了一般的粒度支持向量(granular SVM,GSVM)在低维空间作粒划分而在高维空间中训练,使数据分布不一致而导致泛化能力不高的问题.在标准数据集上的实验结果表明AR-KGSVM的泛化能力优于传统的SVM和GSVM方法.     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

基于k平面聚类的时序数据粒化和预测

设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口.在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示.为便于采用模糊推理系统进行时间序列的预测,还定义了这些线性粒子的距离,从而构建了一种基于线性模糊信息粒子的预测方法.实验表明,所提出的预测方法可以有效地对具有伪周期的时间序列进行长期预测.     

基于改进LSSVR模型的移动节点定位技术研究

针对最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LSSVR)模型在移动节点定位过程中存在难以确定最优参数的不足,提出一种基于改进粒子群算法优化LSSVR模型的定位方法.通过最小二乘支持向量回归机构造节点定位的模型,自适应调整惯性权重以及学习因子来提高粒子群算法的寻优性能,并将其应用到LSSVR模型的参数优化中,避免参数选择的盲目性.根据接收信号强度指示(received signal strength indication,RS-SI)测距技术获得节点移动过程中的距离向量,将其输入LSSVR定位模型,估计出未知节点的坐标.仿真结果表明,相对于LSSVR与PSO-LSSVR算法,所提算法的定位精度分别提高了25.9％和19.7％,具有较好的定位稳定性与实时性.     

应用支持向量机回归确定岩体强度指标

在确定岩体力学参数中引入支持向量机,介绍了其具体的回归算法.并用这一方法回归预测岩体强度指标,通过实例证明支持向量机用于多影响因素、小样本容量的岩体强度指标回归问题,能够保证较理想的推广预测能力.     

一种基于聚类的支持向量机增量学习算法

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高.     

基于投影中心距离的支持向量预选取

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。支持向量机在选择支撑矢量时却进行了大量不必要的运算, 成为其应用的瓶颈问题.因此在基于支持向量的分类器学习算法中,预先选择支撑向量是非常重要的。投影中心距离算法是一种能够预选取支撑矢量的方法, 该方法可以有效地预选取出包含支持向量的边界集,在不影响支持向量机的分类能力情况下,大大地减少了训练样本,提高了支持向量机的训练速度。本文采用投影中心距离算法进行支撑矢量的预选取,通过对人工线性、非线性数据及MINST字符库的实验证明了该方法的有效性和可行性。     

基于投影中心距离的支持向量预选取

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.支持向量机在选择支撑矢量时却进行了大量不必要的运算,成为其应用的瓶颈问题.因此在基于支持向量的分类器学习算法中,预先选择支撑向量是非常重要的.投影中心距离算法是一种能够预选取支撑矢量的方法,该方法可以有效地预选取出包含支持向量的边界集,在不影响支持向量机的分类能力情况下,大大地减少了训练样本,提高了支持向量机的训练速度.本文采用投影中心距离算法进行支撑矢量的预选取,通过对人工线性、非线性数据及MINST字符库的实验证明了该方法的有效性和可行性.     

基于遗传算法优化的支持向量回归的室内定位算法

基于zigbee接收信号强度指标的室内定位由于成本低,硬件功耗低,易于实现而受到越来越多的关注。为了提高zigbee技术的室内定位精度,减少环境因素的不利影响,本文提出了一种遗传算法优化支持向量回归的室内定位方法。该算法分为离线采集和在线预测两个阶段,离线采集进行指纹数据库的建立,在线预测则根据训练模型进行位置预测。首先所有的采集数据通过卡尔曼滤波进行处理,然后通过遗传算法优化支持向量回归(GA-SVR)的惩罚参数 、RBF核宽度 和损失函数变量 ,从而使支持向量回归达到最好的位置预测性能。在实际场景中的实验结果表明,与PSO-SVR, GS-SVR, SVR和WKNN算法相比,该算法具有较好的定位性能。     

基于k近邻和最小二乘支持向量机的Android恶意行为识别

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷, 提出一种基于KNN LSSVM的Android恶意行为识别模型. 先采集Android用户行为样本, 并提取相应特征组成特征向量; 再将训练集输入LSSVM中进行学习, 计算测试样本与最优分类平面间的距离, 如果该距离小于阈值, 则直接采用LSSVM恶意行为识别, 否则采用KNN算法进行恶意行为识别; 最后采用仿真实验测试KNN LSSVM的性能. 实验结果表明, 相对于单一KNN算法和LSSVM, KNN LSSVM提高了Android恶意行为的识别正确率,可以满足Android[KG*6]恶意行为的在线识别要求.