基于RBF核函数的集成分类AdaBoost算法研究

基于径向基函数的神经网络、支持向量机已被广泛应用于模式分类。为了进一步提高分类的精度,将径向基函数应用于集成的AdaBoost算法,即以RBF神经网络和以RBF核函数的支持向量机分别作为AdaBoost的弱分类器,集成更高精度的强分类。通过对标准数据集的分类实验性能对比,证明了其算法解决分类问题有效性。     

一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型

对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数;然后,根据"一对一"算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100%.     

基于组合核函数SVM的说话人识别方法

 鉴于应用支持向量机进行说话人识别过度依赖于选择核函数的问题,提出一种基于组合核函数支持向量机(SVM)的说话人识别方法.对多项式核函数、径向基核函数进行线性加权,构建既具有全局核函数优点又具有局部核函数优点的组合核函数,并通过多重网格搜索调节权重系数使组合核函数适用于当前数据分布,确定组合核函数SVM 的最优参数,实现对说话人的有效识别.对TIMIT 数据集和含噪声数据集的仿真实验显示,基于组合核函数SVM 的说话人识别性能明显优于单一的多项式核函数、径向基核函数和线性核函数.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测研究

提出一种基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测方法.采用径向基核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的预测模型.预测结果表明,利用最小二乘支持向量机进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于GDP的预测.     

支持向量机最优参数选择的研究

支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和y对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的核函数,同时利用二分法对核函数（C,γ）寻优,并将其应用于变压器故障诊断中,仿真结果表明该方法具有较好的性能。     

遥感图像分类的多核SVDD算法

将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类.仿真实验结果表明:改进核函数的SVDD分类算法提高了分类精度,缩短了训练时间.     

啤酒瓶检测中多分类支持向量机算法的选择

在提取啤酒瓶的缺陷特征后,如何选择合适的多分类支持向量机算法对提高分类准确率和分类速度具有重要的作用．本文通过一对一、一对多、决策有向无环图、二叉树、误差纠错码、一次性求解等多分类支持向量机算法在核函数为线性、多项式、径向基,神经网络的情况下,对多个基准样本进行了分类性能、分类速度、分类准确性的详细比较以及完整的理论分析,最终得出一对一多分类支持向量机在径向基核函数时性能优于其他算法．在啤酒瓶智能检测机器人上的实验,表明这种算法能够满足检测需要．     

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.     

一种针对稀有类支持向量机的新算法

支持向量机方法是流行的数据分类方法,但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.针对稀有类数据的多超平面支持向量机是一种基于支持向量机方法的稀有点类分类方法,与支持向量机相似,使用超平面进行分类.与支持向量机不同的是,SVM_MH要求稀有类点在所有超平面正侧的交集中.SVM_MH对稀有类的分类要求更严格,而对非稀有类的条件相对宽松.支持向量机方法可以看作是一个特殊的SVM_MH.核函数在稀有类支持向量机中仍然适用.     

SVM与DTW结合实现语音分类识别

提出一个将支持向量机(SVM)与动态时间归正算法(DTW)相结合的方法,即将DTW内嵌入SVM常用的径向基内积核函数(RBF)中,由此得到一个RBF/DTW混合结构内积核函数,从而实现支持向量机对语音的分类识别.     

一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法

构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数，可直接应用于异构的网络数据，并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF)，从而减少了支持向量的个数，降低了运算量，采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测，检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据，结果表明：与Ambwani方法比较，其检测精度提高了约3％，支持向量个数减少了268个，检测时间缩短了5min；与Lee方法比较，其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73％、19％和3％。     

基于改进的最小二乘支持向量机的高光谱遥感图像分类

支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法.核函数是支持向量机的核心,核函数分为局部核函数与全局核函数两大类,不同的核函数将产生不同的分类效果.核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分.在基本核函数中引入光谱匹配识别中的典型方法--光谱角度匹配法(SAM法),兼顾到光谱亮度与光谱向量方向的距离测度,结合最小二乘支持向量机,通过与传统SVM分类方法的比较,证明这种方法的有效性.     

不同准则下的线性支持向量机回归模型

由于标准的支持向量机算法需要解一个二次规划问题,当训练样本较多时,其运算速度一般很慢,为了提高运算速度,根据不同的准则,提出了基于核函数的3种支持向量回归模型.基于使残差的平方和为最小准测的模型转化为解线性方程组运算,只需要矩阵乘积与求逆运算;基于使残差的最大绝对值为最小准则和使残差的绝对值之和为最小准则的2个模型转化为线性规划问题,并给出了线性规划的对偶问题.实验结果表明了该方法的有效性,且计算量明显降低.通过实例,对高斯径向基核函数和多项式基核函数进行了比较与分析,高斯径向基核函数的精度比多项式基核函数高.对高斯径向基核函数和多项式基核函数的不同参数也进行了比较和分析.     

基于蚁群算法的支持向量机参数优化

针对支持向量机的参数对分类性能的影响,探讨了基于蚁群算法的支持向量机参数优化方法,建立了支持向量机参数优化模型,给出了基于网格划分策略的连续蚁群算法,并将其用于优化模型求解,通过对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化,使支持向量机的分类性能最优.通过仿真和应用实例,验证了方法的有效性,得到了95%以上的分类正确率.     

基于小波的支持向量机算法研究

基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度,而且还适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而在提高支持向量机(SVM)泛化能力的同时,提高了辨识效果和减少了计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对SINC函数的逼近,该小波核得到的均方根误差不足高斯径向基核的1/12,对logistic混沌序列预测的均方根误差不超过8×10-6,同时实验表明,预测的长度对预测均方根误差没有显著影响,这表明小波核SVM具有更好的泛化能力.     

SVM与DTM结合实现语音分类识别

提出一个将支持向量机（SVM）与动态时间归正算法（DTW）相结合的方法，即将DTW内嵌入SVM常用的径向基内积核函数（RBF）中，由此得到一个RBF／DTW混合结构内积核函数，从而实现支持向量机对语音的分类识别。     

支持向量机方法在运动意识识别中的应用

为有效识别与运动想像相关的脑电模式,提出基于支持向量机(SVM)的运动意识分类新算法,利用sym2小波基函数对脑电(EEG)信号进行6尺度分解后,从每级分解中提取绝对值最大的小波系数作为信号特征,构成有效特征向量输入SVM分类器,实现基于EEG的运动想像模式识别.实验数据采用脑机接口竞赛(2003)的脑电数据,实验结果表明采用径向基核函数的SVM分类器可有效地对EEG进行运动想像分类,具有良好的泛化推广能力,为脑机接口的运动意识分类提供了新思路.     

支持向量机在地层识别中的应用

以径向基函数RBF为核函数,根据测井数据建立支持向量机的地层识别模型(SVMM).通过对SVMM分类器中惩罚参数C的优选,结合生产工程需要引入判断函数,提高了SVMM分类器的分类正确率.试验表明:SVM分类器应用在地层识别中效果良好,而且具有广阔的应用前景.     

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.