基于多尺度变换和支持向量回归机的数字图像水印算法

针对当前数字图像水印算法存在的信息隐藏性能差、保密性低、易受攻击等缺陷,提出一种基于多尺度变换和支持向量回归机的数字图像水印算法.首先,采用小波变换对原始数字图像进行多尺度分解,得到多个不同子带;然后,对不同的子带系数采用支持向量回归机进行训练,估计子带间的关系;最后,训练完成的支持向量回归机将水印嵌入到图像中,并通过具体数字图像水印仿真实验测试其性能.实验结果表明,该算法的水印信息隐蔽性好,具有良好的不可感知性,可以抵抗各种类型的攻击,提高了数字图像的安全性.     

基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.     

应用小波变换和支持向量机的商业电力负荷预测

提出一种基于小波分解和支持向量机相结合的模型,将其应用于预测商业建筑电力负荷.首先,基于商业建筑配电系统的数据采集系统实时监测数据,分析商业负荷用电特性,指出商业负荷的随机特性造成单一预测模型精度难以满足要求.其次,提出了一种基于小波分解和粒子群支持向量机的商业电力负荷预测算法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用不同的粒子群支持向量机模型进行预测,引入粒子群算法对支持向量机模型参数进行寻优.最后,将各分量预测值重构得到最终预测值.实验结果证明:小波分解后和粒子群支持向量机相结合的模型精度明显优于单一支持向量机模型.     

基于EZW图像压缩算法改进的可行性研究

在嵌入式零树小波编码(EZW)算法的基础上,为实现快速高质量数字图像压缩性能,探讨消除树间系数节点冗余以进一步实现压缩的可能性,并给出避免多次重复后代子孙系数节点扫描的改进策略.首先,根据EZW算法中全局阈值提取的重要系数在各子带的分布特性,给出一个各子带重要系数的自适应阈值序列.然后,依据归一化能量序列熵值进一步压缩各子带的重要系数,以实现消除小波树的树间冗余.最后,采用小波树逆编码完成对图像数据的编码输出.     

基于JPEG2000压缩域的油库检测

油库检测是遥感图像目标检测领域的一个研究热点. 针对目前遥感图像通常以JPEG2000压缩格式储存的现状,提出基于JPEG2000的光学遥感图像油库检测算法. 在不经过全部解压的数据中,直接提取小波系数进行目标的检测. 根据小波系数的不同特性,针对低频子带,采用Hough变换提取油库的圆形形状特征;针对高频子带,利用堆叠降噪自编码器进行特征提取和描述. 最后利用支持向量机进行特征融合和目标检测. 实验结果表明,本算法能够准确快速地检测遥感图像中的油库目标,具有较高的检测率和较快的处理速度.      

一种嵌入式小波四叉树帧间编码算法

提出了一种新的嵌入式小波四叉树帧间编码算法。算法对于运动补偿余量误差帧首先进行小波变换,并选取适当的阈值,用重要图表示大于该阈值的重要系数。根据残差帧小波系数的统计特性,用四叉树方法编码重要图,并对重要系数作位面编码,生成嵌入式码流。实验表明,与EZW,ZTE等算法相比较,该算法编码效率高,复现图像质量好。     

一种支持向量机的动态自适应加权算法

针对现有回归型加权支持向量机直接选择加权系数法存在的不足,提出了一种对加权系数进行寻优的新方法——动态自适应加权算法.通过对权系数进行的自适应迭代调整,以确定其最优值,并进行了实验仿真.仿真结果表明：采用该方法确定的最优加权系数,可以对预测样本数据进行更准确的回归估计.     

回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法

小波网络具有小波的多尺度特性和神经网络的自学习功能,在回归估计中得到广泛的应用,但其性能受到样本中粗差的严重影响.虽然以M-估计作为目标函数可以解决这个问题,但由于其对应的影响函数由残差绝对值决定,因此如何选择初始参数值成为一个关键问题.为此,提出回归函数的小波支持向量机鲁棒估计方法(小波支持向量回归,WSVR,Wavelet Support Vector Regression).该方法中首先提出并证明了一种新的小波支持向量机(WSVM,Wavelet Support Vector Machine),用于确定初始参数值方法,这种方法能够确定合理的网络结构和合适的初始参数值,保证含有粗差的样本点的残差绝对值较大;然后使用一种构造的M-估计作为目标函数,并提出了自适应确定阈值方法.仿真结果表明,使用这种方法得到的回归模型不仅具有良好的多尺度逼近特性,而且有较好的鲁棒性和较高的推广性能,具有较高的理论和应用价值.     

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.     

加权支持向量回归在线学习方法

在标准支持向量回归在线学习的基础上,提出了一种加权支持向量回归在线学习方法(WOSVR),即加权支持向量机中针对不同样本点使用不同惩罚系数C,且不同惩罚系数C反映了样本重要性的不同,WOSVR中近期数据重要性大于历史数据重要性.使用基准数据Mackey-Glass混沌序列进行了相关验证实验.结果表明,加权支持向量回归在线学习方法能有效修改模型.     

基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测

针对小波分析在故障诊断时的局限性,将小波分析和支持向量机算法相结合,提出基于小波包能量谱及支持向量机算法(SVM)的故障检测方法.该方法以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征,利用SVM算法对轴承故障进行检测实验.结果表明:小波包能量谱能有效地反映轴承信号特征,并对故障进行检测.该方法同基于Lipschitz指数熵、单奇异点检测,以及小波包能量谱与神经网络相结合的故障检测方法进行比较,检测率均优于其他三种常用方法.     

基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型及其应用研究

针对股市的非线性和不确定性的特点,本文提出了一种基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型。该模型利用滚动时间窗动态截取股票时间序列,然后对其进行相空间重构,最后利用支持向量机回归算法,在高维映射空间中求解线性回归问题。利用上证综指的长期和短期数据对该模型的预测效果进行了验证,并将预测结果与RBF神经网络预测模型进行了的对比。预测和对比结果表明,支持向量机自回归预测模型具有较强的泛化能力,适合于股市预测。     

基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法.该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中,然后依据小波图像的能量聚类特性,采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码.试验结果表明,该算法要优于零树小波图像压缩编码算法.     

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Gauss核函数的快速构造最小超球算法

为提高基于超球的支持向量机算法中样本数据较多时的训练速度,提出一种构造最小超球的并行融合算法.该算法将全部训练数据集依据特定策略分割成若干个子数据集,分别对各个子数据集进行训练,对所得到的各子数据集的支持向量与融合数据进行训练,构造最小超球.仿真结果表明,并行融合算法在保证分类精度的情况下,能够显著减少训练时间,提高效率,且支持向量的数目较少.同时也验证了该文对Gauss核函数分析的正确性.     

基于凸壳的支持向量机训练集选取算法研究

基于对支持向量机训练算法的研究与理解,针对支持向量的几何特点,结合凸壳的几何性质,对支持向量机训练算法的工作集选取进行了改进.在LIBSVM的环境下进行了对比分析.数值实验表明,改进的基于凸壳的训练数据选取算法缩短了训练时间并保持了良好的泛化能力,具有一定的参考价值.     

基于DT-CWT和SVM的人脸图像集成分类方法

利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.     

基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用

根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.     

一种可自适应分组的多输入多输出支持向量机算法

针对不同输出端之间相关程度的差异对多输入多输出回归模型泛化能力的影响,提出了一种基于自适应分组的多输入多输出支持向量机算法.该算法基于相关性强的输出端其模型参数也较相似的假设,首先在多维支持向量机的基础上引入带分组结构的正则项,进而将上述正则化问题转变为混合0-1规划;其次,采用交替优化的方法,使相关性强的输出端在同一个分组内进行独立训练,最终自适应地识别最优分组结构和模型参数.分别采用仿真数据和圆柱壳振动工程数据对所提算法进行测试,结果表明,该算法可有效辨识出输出端的相关度,与传统算法相比,该算法可有效提高支持向量机回归模型的泛化能力.     

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。