后验概率加权的模糊隶属度函数

模糊支持向量机(FSVM)中的模糊隶属度函数确定一直是一个难点问题。针对支持向量分类机对噪声数据或孤立点非常敏感的问题,受贝叶斯决策理论的启发,结合样本密度特性,研究样本点相对于同类和异类的关系,对各样本点分布的紧密程度给出了描述,构造了样本点的后验概率与样本密度的加权方法,提出了一种新的加权模糊隶属度函数构造。该方法避免了对噪声数据和孤立点的检测。通过建立基于提出模糊隶属函数的FSVM进行仿真,实验表明,提出的模糊隶属度函数构造的后验概率加权方法的有效性。     

具有模糊隶属度的模糊支持向量机算法

针对传统支持向量机(SVM)由于样本中存在孤立点数据或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机(FSVM)的特点,指出其关键在于如何构建模糊隶属度,为此结合k近邻法思想提出了一种新的隶属度函数构造方法.该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且对各样本点排列的紧密程度也进行了估计,与传统SVM相比,它对样本的分类更为清晰和准确.将该方法应用于汽车发动机的实际故障诊断中,结果表明:SVM与普通FSVM的分类正确率较低,而采用新的模糊隶属度的FSVM算法却有较高的识别率,当k为5时分类正确率达到了70.93%,因此验证了该算法的有效性.     

基于动态核函数的模糊支持向量机

针对传统的支持向量机(SVM)对训练样本中的噪声和野值特别敏感而导致的过学习问题,文中提出了一种新的基于动态核函数的模糊支持向量机(FSVM).该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且还考虑了样本间的密切度,结合这两种思想在特征空间中构造了一种新的基于动态核函数的模糊隶属度.仿真实验表明,该方法有较好的分类精度和推广能力并且在理论上具有一般性和能够有效地减弱野值的影响.     

用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法

作为一种有效的机器学习技术,支持向量机已经被成功地应用于各个领域.然而当数据不平衡时,支持向量机会产生次优的分类模型;另一方面,支持向量机算法对数据集中的噪声点和野点非常敏感.为了克服以上不足,提出了一种新的用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法.该算法在设计样本的模糊隶属度函数时,不仅考虑训练样本到其类中心距离,而且考虑样本周围的紧密度.实验结果表明,所提模糊支持向量机算法可以有效地处理不平衡和噪声问题.     

一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法

针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度及分类速度慢的缺点,提出一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量缩减训练样本集的规模提高训练速度;其次提出一种新的模糊隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机最优分类超平面的作用,并用经过预选的训练样本集进行训练FSVM得到支持向量集;最后,运用粒子群优化算法选择最优支持向量子集,使用平均分类误差作为适应度函数,最终粒子输出时,将样本隶属度与设定阈值相比较,选择出支持向量集中相对较大隶属度的样本作为新的支持向量,提高分类速度.实验结果表明,该算法在不损失分类精度的情况下,提高了模糊支持向量机的训练速度和分类速度.     

基于改进FSVM的数据挖掘分类算法

针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度慢以及对噪声点敏感影响分类正确率的问题,提出一种基于改进FSVM的数据挖掘分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量,减小训练样本数目,提高训练速度;其次定义一种新的隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机的作用;最后将近邻样本密度应用于隶属度函数设计,降低噪声点或野值点对分类的影响提高分类正确率.实验结果表明,该算法在训练样本数目较大时训练速度和分类正确率都有提高.     

基于类中心和密切度的L-2范数FSVM

支持向量机(SVM)是解决回归问题的一种有效的方法,但传统的支持向量机对样本中的噪声和孤立点非常敏感.为了克服这个问题,文中提出了一种基于类中心和密切度的L-2范数模糊支持向量机(L-2范数FSVM),即模糊隶属度的建立不仅根据样本到类中心的距离,而且根据样本点和其目标点之间的密切度.仿真实验结果显示了该方法有效地减少了噪声的影响,改进了回归的精度,增强了推广能力.     

模糊支持向量机在肺结节良恶性分类中的应用

针对传统支持向量机(SVM)对图像中含有的噪声或野值样本的不敏感性问题,提出了一种基于双向隶属度的模糊支持向量机(FSVM)的方法。该方法通过计算样本类中样本与其所属类别和另一类别的中心点之间的距离,得出样本对每一类的隶属度,通过对样本隶属度的分析实现对样本点的分类。将该方法应用于对肺结节良恶性分类试验中,其参数反演结果表明,即使在噪声存在的情况下该方法也能得到较好的分类结果,而且克服了传统方法过拟合的缺点,从而也验证了该方法较强的抗噪能力和较好的分类能力。     

基于样本模糊隶属度归n化约束的松弛模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法(FCM)由于样本模糊隶属度归一性的约束,导致FCM算法对噪声数据敏感。提出松弛模糊C均值聚类算法(RFCM),RFCM算法在可能性C均值聚类算法(PCM)目标函数的基础上,放弃了FCM算法单个样本模糊隶属度归一化约束,转为n个样本模糊隶属度之和为n的约束;并利用粒子群算法对样本模糊隶属度进行优化估计,使得模糊指标可拓展为m0的情况,同时采用梯度法得到RFCM算法聚类中心迭代公式。RFCM理论分析了算法对噪声数据抗噪的原理,解释了RFCM算法模糊指标m0的合理性,讨论了RFCM算法的收敛性。基于Gauss数据集和UCI数据集的仿真测试验证了所提出算法的有效性。     

一种基于动态类中心模型选择的模糊支持向量机

模糊支持向量机的核心思想是赋予样本模糊隶属度,给每个样本以不同的权重,从而克服标准支持向量机对噪声和异常点敏感的问题.现有的模糊支持向量机算法通常以样本与类中心距离为基础,给每个样本赋予一个固定的隶属度,没有根据样本分布对隶属度做进一步修正.提出了一种新的动态方式赋予样本隶属度,利用萤火虫算法不断地更新样本中心的位置和隶属度函数,同时利用粒子群算法优化模糊支持向量机参数.在UCI数据集上的实验结果表明,该算法可以有效减少噪声和野点对超平面的影响,分类性能要优于几类常用的模糊支持向量机算法.     

基于模糊支持向量机的中文垃圾邮件过滤方法

随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件问题也日益严峻.基于邮件内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一.提出了一种基于带有模糊隶属度的模糊支持向量机对中文垃圾邮件过滤的方法,同时,为解决FSVM中隶属度函数的确定问题,使用了一种改进的基于类中心的隶属度函数设计方法.通过实验,使用FS-VM对垃圾邮件过滤能够取得较好的效果.     

基于模糊支持向量机的一维距离像识别

在毫米波雷达一维距离像识别中,为达到消除噪声与孤立点影响的目的,在研究了基于距离和样本紧密度的隶属度函数的基础上,提出了一种能反映雷达回波信号在特征空间分布的隶属度函数.用一个紧凑的超椭球体将样本包围起来,并使用超椭球体的方向半径度量样本之间的紧密度.将改进的基于样本紧密度的隶属度函数应用于模糊支持向量机中,可较好地区分开支持向量与含噪声或野值的样本.实验结果显示:随着雷达回波信号信噪比的降低,支持向量机的目标识别率迅速下降,而模糊支持向量机的目标识别率只下降了1%,有效地减小了噪声对一维距离像识别结果的影响.     

基于2DLDA与FSVM的人耳识别

针对人耳图像特征提取和识别方面存在的问题,提出一种将二维线性鉴别分析(2DLDA)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的人耳图像识别方法.利用2DLDA将人耳图像直接投影,提取的人耳特征,可以保留人耳图像样本的大量类内和类间信息.同时,FSVM在支持向量机(SVM)的基础上引入隶属度参数,更加适合多类问题.实验结果表明,该方法与2DLDA相比具有更高的识别率.     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.     

基于FCM和FSVM的说话人辨认

针对经典支持向量机对非目标样本没有拒绝能力,且应用于说话人辨认时存在不可分区域的问题,提出一种基于模糊C均值聚类和模糊支持向量机的多级模糊说话人辨认方法。首先利用模糊C均值聚类方法对特征向量进行聚类,减少样本的数目,加快模糊支持向量机训练速度。最终由FSVM得出判决结果。并通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种改进的FCM多分辨率图像分割算法及其应用

提出了一种改进的模糊C均值聚类多分辨率图像分割算法,该算法利用像点的邻域信息对像点的模糊隶属度函数进行修正。实验证明:该算法具有对噪声不敏感的优点,在进行图像分割,特别是对含噪图像进行分割时能获得较好的效果。     

基于Type-2 T-S的模糊脉冲控制

利用Type-2模糊系统在描述复杂非线性系统诸多不确定性问题时的有效性,在Type-1模糊脉冲控制的基础上,提出了区间Type-2 T-S模糊脉冲控制方法.该方法利用Type-2模糊隶属函数的“宽带”效应,解决了Type-1模糊脉冲控制中数据噪声和外界扰动问题;利用Lyapunov理论和Lipschitz条件,通过运用比较方法和线性矩阵不等式等综合方法,设计Type-2 T-S模糊脉冲控制器,给出系统的渐进稳定性分析;最后,在倒立摆系统的仿真中,较方便地确定了隶属函数并选取了较少的模糊规则,表明系统的有效性和优异性.     

基于Gabor小波和模糊支持向量机的嘴巴识别方法

提出了一种结合gabor滤波和模糊支持向量机进行嘴巴状态检测的方案.首先用gabor小波对人脸图像进行特征提取,从而得到嘴巴特征图像,然后在特征空间中,用FSVM设计嘴巴状态分类器.实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果.