分支定界半监督SVM在油层识别中的应用

为解决油层识别中存在的获得有标记数据的代价过高,有标记数据稀少的问题,提出一种新的基于分支定界的半监督支持向量机(branch and bound for semi-supervised support vector machine,BBS3VM)的油层识别方法。此方法主要将半监督学习(semi-supervised learning, SSL)和分支定界的思想引入到支持向量机(support vector machine, SVM)分类算法中。通过半监督学习的思想,使用大量未标记的样本来改善学习性能,利用分支定界算法提高半监督支持向量机(semi-supervised support vector machine,S3VM)算法的分类精度,将此改进算法应用于测井数据挖掘中的油层识别。经过对某油田的实际测井资料进行处理,实验结果表明,半监督油层识别方法要优于传统的S3VM分类算法,识别率更高,分类效果更显著,与全监督的SVM算法相比较,得到相差不大的分类精度的同时,速度更快。     

一种多分类器协同的半监督分类算法SSC_MCC

为了提高半监督分类性能,提出了一种多分类器协同的半监督分类算法SSC_MCC.算法采用双层结构集成,使用多条件判断挖掘未标记样本信息,扩充有标记样本.第一层中,采用三分类器协同投票一致策略实现对未标记样本进行标记,第二层中采用基于正确分类率的分类器加权投票决策标记未标记样本,扩充有标记样本,用最终生成的有标记样本训练分类器,实现半监督分类.最后,使用UCI数据集模拟半监督实验,结果表明SSC_MCCL较好地提高了半监督分类性能.     

基于半监督学习的单类分类器

半监督学习是一种利用有标记样本和无标记样本进行学习的新的机器学习方法。针对单分类中只有目标类标记样本和大量无标记样本的情况,提出了一种基于半监督学习的单类分类算法。利用已标识的有标记样本建立两个单类分类器,通过相互学习来挖掘未标记样本中的隐含信息,扩大有标记样本的数量。利用所有已标识样本,用不同的单分类方法建立多个单类分类器,通过集成学习的方法得到最终的分类器。在UCI数据集上进行了实验,表明提出的基于半监督学习的单类分类器的有效性。     

基于集成学习的网页分类算法

网页分类需要使用标记网页对分类算法进行训练,然而,对网页进行标记的过程既费时又费力.随着web的快速发展,获得未标记网页已经变得相对容易.为了有效地利用未标记网页来提高网页分类的性能,提出了一种基于集成学习的网页分类算法,迭代运行支持向量机、中心分类器和朴素贝叶斯分类器,并对各分类器的预测进行集成,不断地从未标记集中对网页进行标记后用于训练.实验结果表明.提出的算法有效地提高了网页分类的性能.     

融合异构信息的网络视频在线半监督分类方法

针对大规模网络视频数据的学习需要考虑无标签数据和异构信息的问题,提出了一种基于视觉和文本异构信息的网络视频在线半监督学习方法.该方法将文本和视觉看作2个视图,采用图作为基分类器对每个视图进行建模,并利用线性邻域的传播算法来预测样本类别.在不同视图之间采用多图上的协同训练,利用未标记样本增量地更新基分类器,并根据类别相关的融合方法确定最终结果,从而提高了分类准确率.实验结果表明,该方法的结果优于支持向量机方法约8.3％,在线增量更新后,学习器的性能提高了约3％,因此比较适合于大规模视频数据的在线半监督学习.     

基于模拟退火半监督学习的信用预测研究

金融机构结合消费者和商业信息来为企业进行信用打分.我国的企业特别是小微企业信用信息少,造成了只有少量企业拥有信用信息,而大量企业没有信用信息的局面.半监督支持向量机可以利用标记数据和未标记数据进行学习,同时可以克服信用数据类别不均衡和样本信息不足等问题.由于半监督支持向量机的参数对算法效果有较大影响,实际参数选取往往根据经验所得.为此提出了一种利用模拟退火(SA)优化基于确定性退火半监督支持向量机(DAS3VM)参数的SAS3VM算法.该算法在少量有标记信用数据的基础上,利用大量无标记信用数据辅助学习,使用模拟退火寻找最优参数.最后在两组企业信用数据集和三组个人信用数据集上进行对比实验,结果表明,半监督学习方法(DAS3VM和SAS3VM)优于监督学习方法,SAS3VM在准确率上比DAS3VM最大提升了13.108%.     

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。     

多分类最大间隔孪生支持向量机

提出一种新的多分类最大间隔孪生支持向量机算法.该算法通过引入间隔以结构风险最小为优化目标建立 分类模型,并采用一对一对余的结构训练子分类器.仿真实验和真实数据实验表明:所提算法能有效提高模型的泛 化性能.     

小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率.     

智能拉普拉斯分类器

 针对拉普拉斯分类器的核参数选择问题,通过首先假设窗的三个估计中核参数取不同的值,然后运用智能遗传算法对核参数进行优选,得到一种新的分类器——智能拉普拉斯分类器。多个基准数据集上的实验结果证明,智能拉普拉斯分类器相对普通拉普拉斯分类器和支持向量机而言,具有较高的分类精度和稳定性,是一种有效的分类方法。     

基于迁移学习和支持向量机的白细胞分类

针对人工镜检分类白细胞准确率和效率低的问题,基于深度学习和机器学习算法,提出了一种基于迁移学习和支持向量机的白细胞分类方法.首先对迁移模型进行微调训练,其次用微调训练后的迁移模型进行特征提取,然后将特征输入至神经网络和支持向量机中进行训练,最后通过神经网络和支持向量机的组合分类器对白细胞进行分类.实验结果表明,白细胞分类准确率由最初微调训练的83.26％,随着迁移模型的优化提升为90.43％,最后通过组合分类器再次提升为93.52％,可以在临床实践中帮助医生提高诊断的准确率和效率.     

基于最大间隔的支持向量机特征选取算法研究

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种有效分类方法.不同特征选取算法对分类器影响不同,结合支持向量机特点,提出了一种基于最大间隔的支持向量机特征选取算法.利用该算法,对Iris测试数据集进行了特征选取并仿真,实验结果表明,该算法不但能够有效去除噪音数据,而且提高了分类器推广与泛化能力.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时,不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题,提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分...     

一种基于信息熵数据修剪的支持向量机:EB-SVM

支持向量机在处理分类问题时,如果两类数据重叠严重会造成分类器过学习,降低泛化性能。为此提出了一种基于信息熵的数据修剪支持向量机EB-SVM(entropy based-support vector machine),其主要思想是通过计算样例信息熵删除部分边缘数据和边界处混淆程度较高的样例以及噪声数据,用较少的训练样例学习SVM分类器。实验结果表明,该方法能够有效提高SVM的泛化性能。     

一种面向稀疏表示的最大间隔字典学习算法

近年来,基于稀疏表示的分类技术(SRC)在图像分类和目标识别中取得了巨大的成功。在该框架中,过完备基的学习和多类分类器(通常为支持向量机SVM)的训练是最关键的两个步骤。但在目前的许多方法中,这两个模块的构建过程都是相互独立的。该文针对以上问题,提出了一种用于稀疏表示的最大间隔字典学习算法,将两类SVM分类器的损失函数项的平方及分类间隔作为正则项与稀疏字典的学习过程进行了整合,并提出相应的坐标轮换优化算法对目标函数进行优化,实现了字典和分类器的同步学习。所提出的框架能够增强多类分类器中两类分类器的推广性能,并减少多类分类器的误差界。为了对所提出算法的性能进行评价,在2个常用标准库上进行了分类实验。结果表明,所提出的算法的与SRC相比识别率提升均超过3%。     

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.     

基于总间隔与代价差异算法的支持向量机

针对支持向量机在实际应用中存在的最优分类超平面的倾斜问题和推广误差界的问题,引入了总间隔与代价差异算法,对标准的支持向量机算法进行了改进.同时,针对线性和非线性两种情况,给出了详细的公式推导过程,并得出结论:基于总间隔与代价差异算法的支持向量机的性能优于标准的支持向量机.     

基于小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化

该文在建立支持向量机分类器分类性能评价函数基础上,分析了支持向量机参数对分类性能的影响,提出了一种基于共享函数小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化方法.该方法利用支持向量机分类性能评价函数评价支持向量机的分类性能,评价函数的倒数作为适应度值,每两个个体之间的海明距离作为共享函数,实现小生境遗传算法.将该文提出的方法应用于5个由Gunna Ratsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM分类器具有较高的识别率和较简单的结构.