基于核函数的学习算法

论述基于核函数的方法,包括支持向量机的分类、聚类与回归算法,基于核的Fisher判别分析、感知机和主成分分析,介绍学习算法、简化算法和多类分类等研究课题,及基于核函数方法的应用.     

一种基于中文关键字符串核函数的分类算法

提出了一种基于中文关键字符串核函数的分类算法，并在农业文本上进行了分类性能测试.实验结果表明，与传统的中文分类算法相比，基于中文关键字符串核函数的分类算法准确率更高.     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

基于混合核函数的PSO-SVM分类算法

在数据挖掘中,支持向量机是被广泛应用的一种分类算法,其核函数的选择及参数的设定没有有效的标准。本文采用混合核函数构造兼顾学习能力和泛化性能的支持向量机算法,并利用粒子群算法来确定支持向量机的参数。应用基于混合核函数的PSO-SVM算法对一个经典的分类测试数据集进行分类,将该算法与单一核函数支持向量机算法的分类结果进行比较,结果表明所提出的算法的分类性能有明显提升。     

基于核的k-medoids分类器的参数选择方法

对于基于核的分类算法来说,选择一个最优的核参数是个至关重要的问题.核参数直接影响到基于核的分类算法的分类正确率.作者为基于核的k-medoids分类器提出了一个新的选择参数的方式,即通过目标函数的方式来选择参数.对比传统的选择核参数的方式,该方法克服了计算复杂度高的缺点,且不依赖于数据集分布情况.基于UCI数据集的k--medoids实验表明:提出的选择参数的方法使分类器取得很好的效果.     

基于自适应核函数的支持向量数据描述算法

为进一步提高支持向量分类器的分类精度和运行速度,提出了基于自适应核函数的支持向量数据描述分类算法。该算法的核心思想为：根据信息几何中保角映射的方法构造数据驱动的核函数修正算法,然后再利用修正的核函数训练支持向量数据描述分类算法。试验结果表明,该方法具有较好的分类精度和较快的运行速度。     

基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法

属性约简是粗糙集理论进行数据挖掘的基本途径, 相关算法主要基于核。 核的差别矩阵表示及相关求核计算具有重要意义, 但已有的差别矩阵及其求核算法还具有时空局限性。对此, 依据差别矩阵的稀疏性与大规模性, 提出基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法, 直接地将决策分类信息融入形式结构与问题求解。 首先, 基于决策分类来定义分块差别矩阵, 设计其计算算法; 其次, 基于分块差别矩阵, 确定核的内涵与算法; 最后, 进行实例分析与实验验证, 说明所建方法的有效性。基于决策分类的分块差别矩阵有效地实施了信息提取与维度降低, 相关的求核算法较好地减少了差别矩阵求核算法的时空复杂性。     

一种用于乳腺癌诊断的免疫分类算法

基于人工免疫识别系统AIRS(Artificial immune recognition system)和核函数提出免疫分类算法Kernel-AIRS。Kernel-AIRS遵循AIRS算法框架,利用核函数将输入空间投影到高维核空间,以核空间距离来度量抗体?抗原的亲和度,提高算法对非线性可分问题的分类准确率。采用Kernel-AIRS定义核空间距离测量方法和规一化方法,分析抗体刺激度和核函数参数与分类准确率之间的关系,研究属性缺失样本对算法分类准确率的影响,并应用Kernel-AIRS算法诊断乳腺癌,分类准确率采用10次交叉验证评价。研究结果表明:Kernel-AIRS算法对排除属性缺失样本数据集分类的准确率为97.3%,对包含属性缺失样本数据集分类的准确率为96.9%,分类准确率较高,适用于乳腺癌的诊断。     

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.     

遥感图像分类的多核SVDD算法

将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类.仿真实验结果表明:改进核函数的SVDD分类算法提高了分类精度,缩短了训练时间.     

基于核覆盖算法的中文文本分类研究

文中介绍了使用核覆盖算法进行中文文本分类.研究了采取不同的特征选取方法、利用核覆盖算法进行文本分类的区别.通过实验,除互信息外的其它几种特征选取方法在核覆盖算法分类过程中均取得了较优的实验结果,可看出核覆盖算法在文本分类中是一个不错的方法.     

优化支持向量机核参数的核矩阵方法研究

参数选取问题一直是支持向量机研究的热点.虽然核校准(KTA)方法广泛应用于支持向量机参数优化问题中,但是它仍存在不足.以核矩阵为研究出发点,深入分析了采用核校准方法优化核参数对分类性能的影响,然后综合核校准方法和特征空间中样本集的分布提出了一种核校准改进方法.对比实验表明该算法是有效可行的.     

模糊核超球感知器

提出了一种基于核化技术的模糊核超球感知器分类算法，该算法通过核化技术把样本数据映射到高雏特征空间，并利用超球感知器学习寻找高雏特征空间的决策超球，从而得到各类样本的决策函数．同时，样本测试中采用的模糊技术有效提高了算法的适应性．该算法学习规则简单，所得特征空间超球在样本空间的分布能很好地反映样本的数据结构，适用于不同类型数据结构样本的学习，并经大量试验显示了算法的有效性．     

视觉核感知器

将Mercer核思想和视觉理论相结合，提出了视觉核感知器算法(VKP)。相对于单纯的核感知器，视觉核感知器能更有效地解决了学习的收敛性问题。同时也有效地提高了核感知器学习的精度。大量的实验结果表明了本算法的有效性和某些情况下的优越性。     

WKICA算法在多光谱遥感特征提取中的应用研究

多光谱遥感图像具有高度冗余、非线性化的特点。对其进行有效的特征提取是完成精确目标分类的前提。基于核方法强大的非线性映射能力,提出一种小波核独立成分分析WKICA算法。WKICA算法结合小波核函数近似正交,能够对复杂非线性信号进行逐步逼近的优势,有效提高了核独立成分分析KICA算法的求解精度。将其应用在多光谱遥感图像特征提取中,并对预处理条件下的图像采用不同的监督分类方法进行分类实验。实验结果表明,在WKICA算法预处理条件下,能够更有效的滤除图像噪声,相比较传统的特征提取算法,能够获取更加精确的图像分类效果。     

改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究

经典的Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设,当假设模型与样本实际分布情况不相符时,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题,例如变标签问题时,距离判别、Fisher判别、k－近邻分类、分段线性分类等统计分析方法遇到困难。双螺旋问题不仅使统计方法受到挑战,更使人们对一般前向多层神经网络的能力提出疑问。本文提出了改进的RBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法。该算法的计算复杂性与一般前向三层LBF网络所用的误差反传算大致相同。核函数生成既考虑了训练集样本自身的类别因素,又考虑了错分样本与邻近类别的关系。一个核函数的最终保留与否根据其对提高测试集分类正确率的贡献大小来决定。同时实验验证了两层LBF网络对提高改进的RBF网络分类正确率的极端重要性。大量应用实例表明,与前向三层RBF网络和前向三层LBF网络相比,该IRBF网络具有收敛速度快、分类精度高、易于得到最小结构、在学习过程中不易陷入局部极小点等优点,有利于实现实时分析。     

一种新型的自适应多核学习算法

针对样本基数较大、维数较高、特征较复杂的数据集训练问题,将支持向量机与蚁群优化算法相融合,提出一种自适应多核学习算法.利用吸引子传播聚类算法自适应地发现相似特征,并据此利用蚁群算法自适应地选择核函数参数,从而快速选择最优核函数.通过UCI数据集的5组数据实验表明,该算法相比于传统的支持向量机分类准确率和F1值更高,验证...     

基于KCPA提取特征和RVM的图像分类

为了得到更理想的图像分类结果,提高图像分类的效率,提出一种核主成分分析与相关向量机(RVM)相融合的图像分类算法.首先采集大量图像,建立图像数据库,并提取图像特征;然后采用核主成分分析对图像进行选择和降维,减少图像特征数量,消除作用较小的特征;最后通过相关向量机的训练构建图像分类器.采用3个图像数据集进行图像分类实验,实验结果表明,对于3种标准图像数据库的图像,该算法的图像分类正确率大于95%,远高于其他算法的图像分类正确率,且图像分类速度可以满足图像的实际应用要求.     

基于状态图和数据库技术的仓库管理软件算法

介绍了自动化立体仓库中各种出入库方式的分类和分层结构模式，着重给出一种基于状态图和数据库表的出入库管理软件及其算法，其中包含了所有各种出入库操作方式，并给出了立体仓库货位货箱的一种数据库有用表示方法。经实际使用证明，所提出的软件算法是灵活有效的。