基于安全的多故障分类器设计

为解决常用多故障分类器未考虑到各个故障造成的后果严重性问题,提出了基于故障优先级和核函数的聚合技术,采用这个方法生成1个基于最优二叉树的多故障分类器.该分类器利用核函数具有将非线性问题线性化的特点,生成了聚类函数,再通过各个故障的安全优先级生成最优二叉树,最后将此分类器应用于挖掘机的故障诊断中.应用及实测结果表明,此分类器不但能够保证故障诊断的正确率,而且可以让可能产生较严重后果的故障得到优先诊断.     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于二叉树的SVM多类分类算法研究

支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.介绍了基于二叉树的SVM多类分类算法,通过对其原理和实现方法的分析,对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了进一步的研究方向.     

基于动态调整的GA-SVM多分类二叉树的方法

基于遗传算法的支持向量机决策树多分类方法仍然存在错误累积的问题,累积的错误往往使分类准确率下降,分类效果变差,存在全局优化缺陷的问题;并且在每个节点进行二分类常用的实数编码切分方法,效率低下。针对这两方面的问题,提出从根节点开始逐层构造二叉树,运用二进制编码的遗传算法进行每一阶段的二叉树构造。二进制编码对于每个节点的分类以及进行交叉、变异更高效,不用考虑从什么位置切分。针对越靠近根节点产生的误差对后续节点分类误差的累积影响,提出一种动态调整的方法,此方法对每个节点赋予权重再进行对权重的调整使得整体的分类误差减小,最终得到二叉树的全局最优,从而提高分类精度。通过实验并进行五折交叉验证表明,DABT-SVM比多种传统的支持向量机多分类算法在全局优化能力和分类精度上有很大的提升。验证了该算法的可行性和有效性。     

基于二叉树支持向量机的小麦碰撞声分类研究

为了实现小麦颗粒的自动分类,采用二叉树和支持向量机相结合方法对小麦碰撞声进行识别分类.首先从时域和频域对小麦碰撞声信号进行分析和处理,提取信号特征,然后利用二叉树支持向量机分类器进行分类,实验结果表明,对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒和发芽粒4类麦粒的识别均达到84.0%以上.该项研究具有较强的实用价值,为小麦的自动识别分类提供了一种可行方法.     

一种新的二叉树SVM多分类算法

在二叉树结构支持向量机(SVM)多分类算法的基础上,针对二叉树算法中点和叶盲目划分的问题,提出了一种新的二叉树SVM多分类算法.该算法通过标记划分的方法,一方面解决了盲目划分的问题,另一方面大大减少了子分类器的数目,大幅度提高了算法的速度.实验结果表明,该算法具有一定的优越性.     

基于支持向量机的分类方法

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,用于解决二分类问题。本文阐述了支持向量机的理论基础并对核函数的参数选择进行了分析研究。     

基于相似方向的二叉树支持向量机多类分类算法

介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,指出了各自优点和不足之处.在现有的基于二叉树的支持向量机多类分类算法的基础上,提出了一种新的以类间相似方向作为二叉树支持向量机(BT-SVM)生成算法的多类分类方法,实例分析表明该方法具有较高的精度和推广能力.     

最优分类超平面的几何意义

在回顾支持向量机方法的基础上，从数学上严格地证明了特征空间上最优分类超平面的几何意义。     

一种不确定性二叉树SVM的脱机手写体汉字识别研究

针对脱机手写体汉字特征复杂和类别多样的特点,基于SVM数学模型,采用了一种不确定性二叉树与SVM相结合的分类识别方法设计了一种多类分类器,该设计方法在保证识别准确率的情况下大大减少了支持向量机的数量,简化了二叉树模型,能快速辨识并删除多余的枝节,并具有一定的容错率,加快了辨识速度。实验结果表明,采用不确定性二叉树SVM设计的多类分类器有效地降低了拒识率和漏识率,保证了识别的准确率,提高了识别速度。     

改进的二叉树支持向量机在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出一种基于奇异值分解特征提取和改进的二叉树支持向量机实现多分类的人脸识别方法。在使用改进的二叉树支持向量机对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

基于分离程度的二叉树的多类SVM在焊接缺陷分类和识别中的应用

本文提出了基于分离程度的SVM决策树的焊缝缺陷分类识别方法。首先对X射线焊缝图像进行缺陷特征提取,然后结合聚类的思想,定义了分离程度,每次将分离程度最大的缺陷类分离出来,成功解决了传统欧氏距离不能处理的类交叉分类情况,得到了累积误差更小的决策树。将基于分离程度的二叉树的多类SVM算法运用于X射线焊接缺陷图像的分类识别,通过计算机仿真,表明该方法比其它SVM多分类算法在分类精度和识别效果方面有明显的提高。     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

基于二叉树结构双优化的SVM多分类算法研究

针对传统二叉树在多分类问题上存在分类精度不够高和时间复杂度较高的不足,提出了一种基于二叉树结构双优化的SVM多分类学习算法。此算法利用遗传算法对已经提取的特征参数子集和核参数进行双重优化,以获得最优的主要特征参数,从而有效地解决了样本结构复杂、分布不平坦的多分类识别问题。作者运用UCI数据库中的数据,通过仿真实验,并就经度和时间复杂度与有向无环图法和一对一法作比较,结果表明本文提出的算法具有较好的优越性。     

结合无监督聚类的SVM二叉树在SAR自动目标识别系统中的应用

结合向量机二叉树是近年发展起来的一种新的多分类识别器,该方法现已证明能有效提高分类精度以及训练速度[1].提出了结合无监督聚类的SVM二叉树的SAR目标自动识别,并对MSTAR的T-72 Variant数据库进行实验,取得了良好的识别效果,为SAR自动目标识别的多类别问题提供了一种新方法和新思路.     

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法,该方法首先将1个多分类问题分解为多个2分类问题,针对每个2分类问题使用支持向量机2分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较。实验结果表明:新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越。     

二叉树遍历研究及应用

通过对同一棵二叉树的先序遍历、中序遍历、后序遍历得到三个不同序列的分析，概括出二叉树前中后序遍历序列间的关系。     

二叉树构造算法解析

构造与遍历一棵二叉树历来为数据结构中不可缺少的内容。构造二叉树经典的算法通常都是以遍历二叉树为基础的,先决条件已知二叉树结点的左右孩子情况,或者是由先序和中序遍历序列、中序和后序遍历序列惟一确定一棵二叉树。通过对二叉树结构特点的分析,提出了三种不同的构造二叉树的算法,并加以分析。