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.     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

模糊支持向量机中隶属度确定的新方法

针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,提出一种改进的隶属度确定方法.该方法不仅考虑样本与类中心之间的关系,还考虑样本之间的关系根据样本的类中心与传统支持向量机构造的分类面构建2个超球,由样本点与超球的位置关系计算其隶属度,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.通过文本分类实验表明,与其他两种隶属度函数方法相比,基于双超球的模糊支持向量机方法可以更有效地将文本训练集中的噪音剔除,具有较好的分类性能.     

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.     

基于支持向量机的不平衡数据分类的改进欠采样方法

支持向量机作为一种有监督分类算法,具有小样本,非线性等独特优势,但其在处理不平衡数据分类时效果不够理想.欠采样是一类常用的数据重构方法,它被广泛用于解决不平衡数据的分类问题,然而,传统的随机欠采样方法受随机性影响,稳定性较差.提出一种改进的欠采样方法,并应用在支持向量机上进行分类对比实验.实验结果表明,相比传统随机欠采样方法,该方法的稳定性更好,且在许多情况下可以提高支持向量机对不平衡数据的分类性能.     

基于模糊支持向量机的文本分类

为了有效地利用信息技术发展而产生的海量信息,信息检索与数据挖掘得到了快速的发展,通过对传统支持向量机的特点分析,针对其在文本分类中的局限性,采用了一种基于二叉树的模糊支持向量机的多分类算法,通过实验证明该算法有更好的抗干扰能力和更好的分类效果。     

用于分类的支持向量机

支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的支持向量机以其独有的优点吸引着广大研究者,该文着重于用于分类的支持向量机,对其基本原理与主要的训练算法进行介绍,并对其用途作了一定的探索．     

基于两步特征加权的模糊支持向量机算法

提出一种基于两步特征加权的模糊支持向量机算法.首先,利用信息增益算法获取样本的特征权重.然后,计算最大权重的特征与其他特征间的斯皮尔曼相关系数,并将二者相乘后再与原有的特征权重相加,得到新的特征权重,减少弱相关和不相关特征对分类造成的影响.最后,在设计样本模糊隶属度时,不仅考虑样本与类中心的距离,还引入了样本间的亲和度,并将二者进行融合,以此减弱样本分布不均对分类精度的影响.在UCI数据集上的实验表明,与现有流行的几种模糊支持向量机算法相比,所提算法在准确率和F₁值上得到了提升.     

基于模糊单类支持向量机的丢包区分算法

针对现有丢包区分算法难以获取先验知识和不具有推广性的问题,通过对模糊单类支持向量机的改进提出一种新的丢包区分算法。该算法根据无线误码丢包与按序到达包的时延特征分布一致的特点,由按序到达包的时延特征构成训练集,从而将区分误码丢包和拥塞丢包的二分类问题转化为判断丢包是否为误码丢包的单分类问题。由于无需采集两类丢包样本,解决了难以获取先验知识的问题,使新算法能实现在线的模型训练和丢包区分,具有很好的推广能力。仿真结果显示,新算法区分效果良好,提高了无线网络的传输效率。     

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。     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

基于Huffman树的模糊多类支持向量机

针对二叉树多类分类方法存在的问题,提出了一种基于Huffman树的构造过程自下而上生成二叉树结构的方法.为降低二叉树方法"误差累积"的影响,使用模糊支持向量机来训练每个结点的两类分类器.针对设计隶属度函数时仅考虑样本与类别关系,而不考虑样本间关系的问题,提出了根据传统支持向量机构造的超平面做切球来确定样本间关系的方法,有效地区分了有效样本和噪音、孤立点样本.实验结果表明:同其他多类支持向量机方法相比,该方法具有更好的分类性能.     

一种基于支持向量机的PCA分析方法

提出一种更简洁的用于主要成分分析 (PCA)及其非线性分析的公式 .给出一个含有规则化项的原始权空间的约束最大优化问题 ,应用核技巧来解决其对偶问题 .该公式同最小二乘支持向量机 (LS SVM )分类器相似 .遵循常规的SVM方法 ,将输入空间的数据映射到高维特征空间 ,然后使用核技巧 ,利用主对偶约束最大优化来解释线性和非线性PCA分析问题 .其优点在于对偶问题适用于高维输入空间 ,而原始问题在N很大时能被更好地解决 .     

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.     

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。     

基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

基于正交表的支持向量机并行学习算法

 对大规模训练样本的支持向量机训练问题进行探索,提出了一种基于正交表的并行学习算法.这种方法通过求解一些相互独立的小的训练问题来求解大的训练问题,采用多处理机可求解大规模的训练问题.     

最小二乘模糊支撑向量机研究

支撑向量机是以统计学习理论为基础,以结构风险最小化（Structure Risk Minimization,SRM）为原则的新型学习机,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面。在对已有的分类问题的SVM算法的研究分析基础上,结合Lin和Wang提出的模糊支撑向量机模型和现有的最小二乘支撑向量机模型得出最小二乘模糊支撑向量机模型。