一种新的半监督支持向量机

在模式识别中,采取支持向量机对有类别标签样本分类是非常有效的,但在实际应用中,对样本进行标记并不是一件容易的工作.通过综合利用有类别标签和无类别标签样本信息构造目标函数和约束条件,借助二次规划模型提出了一种新的半监督支持向量机,从而提高了仅依靠有类别标签样本支持向量机的分类准确率.     

基于最小二乘法的无监督支持向量机

将最小二乘支持向量机的思想引入无监督学习,提出一个最小二乘无监督支持向量机.首先假设超平面过样本中心点,再给出线性可分的条件构造目标函数和约束条件,从而得到一个线性规划问题去求解聚类问题.     

基于LS-SVM的边坡稳定性预测研究

针对边坡工程稳定性估计的复杂性,将最小二乘支持向量机引入到边坡稳定性估计的研究中,分别建立了边坡安全系数预测的最小二乘支持向量机模型和边坡稳定状态预测的最小二乘支持向量机模型,以实例数据为学习样本和测试样本,讨论了基于最小二乘支持向量机的边坡稳定性分析方法及其可行性．该方法具有一定的工程参考和实用价值．     

自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法

针对自训练半监督支持向量机算法中的低效问题,采用加权球结构支持向量机代替传统支持向量机,提出自训练半监督加权球结构支持向量机。传统支持向量机需要求解二次凸规划问题,在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间,特别是在多分类问题上更加困难。利用球结构支持向量机进行多类别分类,大大缩短了训练时间,降低了算法复杂度。球结构支持向量机在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目较小的类别,通过权值的引入,降低了球结构支持向量机对样本不均衡的敏感性,补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响。在人工数据集和UCI(university of california irvine)数据集上的实验结果表明,该方法对有标记样本的鲁棒性较好,不仅能够提高效率,且分类精度也有显著提高。     

直觉模糊最小二乘支持向量机

将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响.     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性.仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性.     

一种改进的最小二乘支持向量机算法

最小二乘支持向量机是标准支持向量机的一种扩展,它是支持向量机在二次损失函数下的一种形式.它用等式约束代替不等式约束,求解过程变为解一组等式方程,避免了求解耗时的二次规划问题,但同时也丧失了标准支持向量机的稀疏性,影响了二次学习的效率.针对上述问题,本文提出了一种改进的最小二乘支持向量机增量学习方法.改进的最小二乘支持向量机算法采用自适应剪枝方法对解进行稀疏,根据每次训练得到的分类器性能来设定剪枝阚值和样本增量的大小,如果得到的分类器性能好,剪枝阈值和样本增量就大,反之,剪枝阚值和样本增量就小,从而提高了最小二乘支持向量机训练效率,解决了稀疏性问题.最后,仿真实验表明该算法方案可行.     

采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用

提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:与未考虑函数型数据相依特征的最小二乘估计方法相比,提出的考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机估计方法能更稳健地估计向量系数,有效提高样本外的预测精度;将部分相依函数型线性模型应用到上证指数开盘价的预测中,得到较好的预测效果.     

基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的说话人辨认

针对最小二乘支持向量机在语音数据大样本输入下的局限性,提出了一种基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的学习算法,结合高斯混合模型在拟合数据分布方面和最小二乘支持向量机在分类辨别方面的突出优势,有效地提取说话者特征信息,压缩了数据,解决了大样本数据输入下最小二乘支持向量机的训练速度和测试精度问题,同时在LS-SVM系统中引入模糊隶属度函数,很好地解决了不可分数据的输出.理论研究和实验表明,所提方法能充分地利用训练数据,使得系统在具有更好辨别能力的同时提高了鲁棒性和识别率.     

基于多重回归LSSVM的并发故障诊断

提出了一种基于多重回归最小二乘支持向量机模型的并发故障诊断方法,并将其应用于诊断某船舶主柴油机冷却系统的并发故障.仿真结果表明,该方法具有良好的效果,能够对系统的单个故障和并发故障进行检测.仿真结果还表明,多重回归最小二乘支持向量机模型适合于小样本条件下多输入多输出数据样本的建模,在一定噪声的影响下仍能够得到相对准确的诊断结果,因此多重回归最小二乘支持向量机模型为一种有效的并发故障诊断方法.