基于LLE和SVM的人像识别方法

在人像识别方面,传统的特征提取方法大都是线性的,不能很好地保持样本的拓扑结构.支持向量机能提高学习的泛化能力,防止过学习,是一种很好的分类器.为此,提出一种增强的LLE(Locally Linear Em-bedding)和SVM(SuppoR Vector Machine)结合的人像识别方法,采用PCA(Principal Component Analysis)与眦相结合算法,对光照归一化处理过的人脸图像进行特征提取,利用SVM的分类机制对人脸图像样本集进行训练和识别.在ORL(Olivetti Research laboratory)人脸数据库上实验表明,该算法稳健、快速,识别率达到了90%以上.     

基于多特征融合与机器学习的井架钢结构智能诊断

为了解决复杂的井架钢结构损伤识别问题,创新的将时域多参数信息融合与机器学习结合起来,根据井架钢结构的加速度响应信号,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的井架钢结构损伤识别方法。首先利用加速度传感器提取在冲击载荷下井架钢结构加速度响应信号,进而获得其多个时域特征：脉冲因子、裕度因子和峭度;然后依据主成分分析法将以上特征进行融合,在保证尽可能多的信息被保留的情况下形成一个新的综合性特征;此时将该特征数据输入支持向量机模型进行损伤识别。利用以上理论进行仿真模拟计算和识别,同时利用ZJ70型井架钢结构实验室模型进行试验分析。结果表明：利用该方法识别井架钢结构单一或多处损伤准确率较高,并且简单易行耗时较少。     

基于时域特征的房颤识别方法

针对便携式心电采集设备采集的手部心电信号质量较差、阵发性房颤识别困难问题,提出一种房颤自动识别方法,利用信息熵和连续小波变换(CWT,continuous wavelet transform)筛选奇异波形,准确识别心电信号中的R波,并利用R波信息提取心电信号的时域特征,利用BP神经网络构建阵发性房颤识别模型.在PCinCC2017和AFDB数据集上的实验表明,本文方法的房颤识别的灵敏度和特异性分别高于96%和98%,对失常10秒左右的短时阵发房颤的识别灵敏度和特异性均高于94%,可以应用于家庭便携式房颤监测.     

一种基于ICA的特征Bagging支持向量机集成方法

为提高支持向量机集成的泛化性能,提出一种基于独立成分分析法的特征Bagging支持向量机集成方法,删除了冗余特征.该方法从得到的独立成分特征空间中提取特征子空间,避免了直接从原特征空间中随机选择特征子空间而导致的对特征依赖或相关性的破坏,提高了个体支持向量机的性能,保证了个体支持向量机之间的差异度.在UCI和Stat-Log数据集合上的仿真实验表明,该方法具有更好的泛化性能.     

基于支持向量回归机的气象观测站优化模型

在保证足够信息量的前提下,针对合理减少气象观测站的实际问题,首先利用主成分分析(PCA) 降低样本数据的维数,其次利用支持向量回归机(SVR)对样本进行有效的回归,然后结合优化软件lingo对凸二次规划问题(与支持向量回归机相对应)进行求解,最终得出基于主成分分析-支持向量机回归预测优化模型。     

基于人脸局部特征和SVM的表情识别

提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法．首先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机（SVM）设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机（SVM）表情分类器,确定表情图像的所属类别．对JAFFE人脸图像数据库进行仿真实验．结果表明,该方法要优于一般的基于整体特征的人脸表情识别方法．     

基于不变矩和SVM的步态识别

步态识别是生物识别领域的研究热点之一,文章首先提取步态序列图像的不变矩,并利用主成分分析法（PcA）进行特征处理,最后使用支持向量机（SVM）进行分类。通过在步态数据库上进行实验,达到了较高的识别率。     

基于能量特征的左右手运动想象脑信号的识别方法

提出了一种基于能量特征的左右手运动想象识别方法,利用快速傅里叶变换分析特定脑电(μ波和β波)的频率分布,然后利用小波分解去噪,再利用小波包分析脑电能量,提取能量特征,最后基于支持向量机(SVM)进行左右手运动想象的识别。本文把能量作为特征的支持向量机(SVM)识别法分别与自适应自回归系数法(AAR)和相同步分析法进行比较。仿真结果表明:在相同样本数据情况下,能量特征作为特征向量的SVM识别准确率明显高于其他2种方法。     

基于小波包和SVM的小麦碰撞声分类研究

采用小波包分析小麦完好粒、虫蛀粒、霉变粒的碰撞钢板声信号,提取3类信号节点能量、奇异值、节点包络信号的功率谱熵和谱熵臂4个特征,使用支持向量机进行分类,对3类小麦颗粒的识别正确率均在92%以上.实验结果表明,不同类型的小麦碰撞声信号特征差异较大,此研究具有较强的实际应用价值,为小麦颗粒的分拣提供了可行方法.     

基于特征熵和优化SVM的轴承故障诊断方法

为了对轴承的故障进行有效的识别,提出基于特征熵和优化支持向量机的轴承故障识别新方法.利用EMD分解信号提取分解信号的能量熵,由于这些熵值之间冗余信息较为严重,因此选用主成分分析对这些熵信息进行约简,提取最有效的特征信息,作为支持向量机模型的输入.通过粒子群优化选取最优决策树构造最佳的支持向量机分类模型进行状态的识别和判定,提高了分类的精确度.通过一个滚动轴承的实例说明方法的有效性和准确性.     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.     

基于主分量分析的空间目标识别方法

目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,如何有效利用目标RCS特征对空间目标的雷达识别具有重要意义.文中提取中心矩作为特征向量,采用主分量分析(PCA)进一步进行特征压缩,利用支撑矢量机(SVM)分类算法来实现识别.基于实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较好的识别性能和推广能力.     

一种基于支持向量机和主成分分析的多光谱图像的分类方法

多光谱图像分类方面,由于普通的SVM方法没有考虑多光谱图像具有高维度和冗余的特点,因此难以实现令人满意的分类精度.本文提出了一种基于SVM和主成分分析相结合的多光谱的图像分类方法.并用5幅6波段两类地形的多光谱图像进行实验.实验结果表明,这种分类方法与普通的SVM方法相比提高了多光谱图像的分类精度.     

基于主成分分析和支持向量机的鲁棒稀疏线性判别分析方法

为了提高人脸图像的识别率、识别效率和鲁棒性,提出一种基于主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和支持向量机（support Vector machine,SVM）的鲁棒稀疏线性判别分析方法,通过ORL和YaleB人脸库、COIL20物体库和UCI机器学习库中部分数据集,将本文方法与线性判别分析、鲁棒线性判别分析、基于 范数和巴氏距离的鲁棒线性判别分析、鲁棒自适应线性判别分析和鲁棒稀疏线性判别分析等六种方法进行比较。实验结果表明,在ORL人脸库、COIL20物体库和UCI机器学习库的部分数据集中,在原始图像条件下,本文方法的识别率均值依次为92.80%,97.76%和89.61%,均高于其它5种方法。在YaleB人脸库加入椒盐噪声的条件下,本文方法的识别率均值为81.35%,比其它五种方法高1.37%以上。     

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 .     

A novel intrusion detection method based on improved SVM by combining PCA and PSO

The paper presents an improved support vector machine (SVM) by combining principal component analysis (PCA) and particle swarm optimization (PSO).Then,the improved SVM is applied to the intrusion detection system (IDS) to improve the detection rate.First,PCA is used to reduce the dimension of feature vectors.Second,we use the PSO algorithm to optimize the punishment factor C and kernel parameters in SVM.The experimental results indicate that the intrusion detection rate (97.752 8%) of improved SVM by combining PCA and PSO is higher than those (95.635 5%) of PSO-SVM and those (90.476 2%) of standard SVM with KDD Cup 1999 data set.     

基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别

对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.     

基于PCA和PSO-SVM在葡萄酒分类中的应用研究

针对葡萄酒的物理化学成分冗余数据,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群优化—支持向量机(PSO-SVM)的模型用于葡萄酒的分类.首先,对葡萄酒的物理化学成分进行主成分分析,提取主要影响因素,减少输入维数,再利用粒子群优算法寻找支持向量机的最佳参数,并用支持向量机完成对训练集样本的学习和测试集样本的预测分类.结果表明,该模型与其他模型相比较,具有较高的准确性,有一定的适用价值.     

一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法

针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法.首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后...