一种采用粗糙集和遗传算法的支持向量机

传统的支持向量机(SVM)已被广泛应用.但在实际应用中,高维的特征向量影响了分类的速度,同时特征的选择影响了的分类的精度.为了提高SVM的分类速度和精度,提出使用粗糙集进行降维,使用遗传算法进行特征选择.将应用了此方法的SVM用于网络入侵检测中,实验表明该方法有效地改善了支持向量机的分类性能.     

样本属性重要度的支持向量机方法

支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,已经广泛应用于模式识别和函数估计等问题中.针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑属性重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于样本属性重要度的支持向量机方法,该方法首先利用信息论中的信息增益技术计算各个样本特征属性对分类属性的重要度,然后对所有样本的同一特征属性的值分别用对应的属性重要度进行加权,最后所得数据集用于训练和测试SVM.数值实验的结果表明,该方法提高了分类器的分类精度.     

基于SVM一对一分类的语种识别方法

语种识别系统通常采用支持向量机(support vectormachine,SVM)一对多分类加Gauss后端分类器的方法进行分类。传统的SVM一对一分类在进行线性鉴别性分析(linear discriminant analysis,LDA)时特征值矩阵往往为奇异的,识别性能很低。该文提出一种改进的一对一分类方法,对SVM一对一分类得分重新建模,识别性能明显提高。在美国国家标准技术署(National Institute of Standardsand Technology,NIST)2011年语种识别评测(languagerecognition evaluation,LRE)30s数据集上的实验结果表明:在采用SVM的全变化量因子分析(total variability,iVector)和支持向量机-Gaussn超向量(support vectormachine-Gaussian super vector,SVM-GSV)语种识别系统上,该方法比SVM一对多分类方法性能更好,并且两种方法线性融合可明显提升识别性能,在iVector系统上各指标相对提升7.7%～15.9%,在SVM-GSV系统上各指标相对提升11.2%～33.9%。     

用于SVM说话者确认系统的序列核

为了更好的将区分式分类方法应用于说话者确认系统中,该文提出了一种应用于支持向量机(supportvector machine,SVM)说话者确认系统的新型序列核,通过Gauss混合模型训练出每个说话人模型超向量作为支持向量机的输入样本,然后根据Gauss混合模型之间的Kullback-Leibler距离度量构造的SVM序列核函数对超向量进行训练和判决.在美国国家标准与技术研究所(NIST)2004和2006年说话人识别数据库上的实验证明了该核函数能在一定程度上提升整个说话者确认系统的识别精度和鲁棒性.结果表明,本文提出的应用于说话者确认系统中的核函数不仅具有明确的物理意义,而且改善了识别系统的性能.     

主动支持向量机的研究及其在蒙文文本分类中的应用

介绍了一种用支持向量机(SVM)进行主动学习的方法,解决在某些机器学习问题中,训练样本获取代价过大带来的问题.与普通的SVM方法相比,该方法所需的样本量大大降低,而且可能达到更好的推广能力,在蒙文文本分类中的应用说明了该算法的有效性.     

基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。     

基于灰色支持向量机的矿山安全事故预测研究

为了提高矿山安全事故预测的可靠性,在灰色预测模型GM(1,1)和支持向量机SVM的基础上,提出了矿山安全事故次数的灰色支持向量机G-SVM的组合预测模型.首先采用GM(1,1)进行数据趋势预测,然后对于残差序列采用支持向量机预测进行捕获,最后将两种模型的结果进行融合,得到组合预测结果.结果表明,组合模型比单一的GM(1,1)模型和SVM模型具有更高的预测精度.     

基于支持向量机的脑电信号分类方法研究

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

基于EMD的声纹特征参数提取

提出了一种新的结合支持向量机(SVM)、经验模态分解(EMD)和短时处理技术的声纹识别方法,将EMD分解和短时处理技术相结合提取特征参数,采用SVM实现声纹识别.实验结果表明,所提出的方法比传统的短时分析+GMM方法在识别率上由92.5%提高到了95.1%.     

基于支持向量机与多观测复合特征矢量的语音端点检测

该文提出了一种新的多观测复合特征(MO-CF)用于基于支持向量机(SVM)的语音端点检测(VAD)。该特征是由2个子特征经平衡因子加权构成。特征的优化目标是寻找能使VAD的性能曲线下面积(AUC)最大化的平衡因子,以综合各个子特征的优点。在子特征选择方面,要求各个子特征不仅本身具有较好的性能,而且存在互补性。针对该要求,提出2种组合特征MO-CF1和MO-CF2。由多观测信噪比(MO-SNR)特征与多观测最大概率(MO-MP)特征复合而成的MO-CF2比MO-CF1更稳健。实验结果表明:在多种噪声环境下,相比于已有的9种VAD算法,该算法具有更好的性能和更高的稳健性。     

基于自编码神经网络的高分辨率距离像降维法

为了提高支持向量机(SVM)分类效率,大幅减少以高分辨率距离像(HRRP)功率谱为特征的支持向量机目标识别分类器的计算量,采用自编码神经网络深度学习方法,实现高维、非线性HRRP功率谱的数据降维。在此基础上,提出了Autoencoder-SVM模型,综合利用自编码神经网络的特征提取能力和SVM的分类能力。仿真结果显示,在HRRP功率谱降维方面,自编码神经网络的降维效果远好于核主成分分析和等距映射算法,其降维结果对SVM分类结果影响甚微,但大幅缩短了SVM的计算时间;同时,在隐层节点数相同的情况下,随着隐含层数的增加或者深度的增加,自编码神经网络数据降维或特征提取效果更好。     

文本分类中基于CHI和PCA混合特征的降维方法

中文文本数据的半结构化甚至非结构化的特点使得其分类存在着特征高维的问题,传统单一的特征降维方法难以满足大数据时代的文本分类需求.基于此,提出了一种基于卡方统计(Chi-square statistics,CHI)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的混合特征降维方法(CHI-...     

Temperature Prediction Model Identification Using Cyclic Coordinate Descent Based Linear Support Vector Regression

Temperature prediction plays an important role in ring die granulator control, which can influence the quantity and quality of production. Temperature prediction modeling is a complicated problem with its MIMO, nonlinear, and large time-delay characteristics. Support vector machine （SVM） has been successfnlly based on small data. But its accuracy is not high, in contrast, if the number of data and dimension of feature increase, the training time of model will increase dramatically. In this paper, a linear SVM was applied combing with cyclic coordinate descent （ CCD） to solving big data regression. It was mathematically strictly proved and validated by simulation. Meanwhile, real data were conducted to prove the linear SVM model＇s effect. Compared with other methods for big data in simnlation, this algorithm has apparent advantage not only in fast modeling but also in high fitness.     

关于工艺产品加工质量监测优化研究

质量监测可以有效的提高产品质量和生产效率。在复杂产品的生产过程当中,多个质量特性之间相互作用,共同对产品的生产质量产生影响,由于质量特性的数量较多、有些特性的关系是耦合的,因此准确诊断出异常变量是研究的难点。为了高效、准确的诊断出异常变量,提高产品的质量和生产效率,提出了基于改进网格优化的PCA-SVM多元控制图均值偏移诊断模型。在模型训练之前,使用主元分析(PCA)算法对数据进行预处理,降低数据维数和提取数据特征信息,再用改进网格算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型。仿真结果表明,采用的方法与传统方法相比,训练时间更短,且拥有更高的分类准确率。     

基于支持向量机的武器装备研制项目风险评价方法

针对武器装备研制项目风险评价方法在实际应用中存在的问题,对支持向量机在武器装备研制项目风险评价中应用的可行性进行了分析,提出了基于支持向量机的武器装备风险评价模型.应用收集相关项目的数据资料进行了实证研究,并与神经网络和模糊综合评价法进行了比较分析.结果表明,基于支持向量机的评价模型具有良好的自学习性和特征提取能力,可为武器装备研制项目风险评价提供有益的参考.     

基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用

为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法.其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代表过程特征的核主元送入多支持向量机分类器中,利用"一对其余"算法对故障进行诊断与分类.实验结果表明,所提出的方法与传统的主元分析方法相比,整个样本集的可分性变大,分类正确率提高,能更准确地诊断炉子的各种故障,可有效地用于密闭鼓风炉冶炼过程的故障诊断.     

基于视频区域特征及HMM的体育视频分类研究

提出了一种基于视频区域特征的体育视频分类方法.首先将帧分块,对块亮度均值大小进行比较得到块亮度比较编码信息BICC,以及对视频帧各块的颜色分量进行统计得到块颜色直方图;再利用这些特征通过SVM对体育视频进行分类;最后利用一阶HMM对SVM的输出结果进行后处理,得到视频的最终分类结果.实验结果表明,方法对于体育视频分类的效果较好.     

一种基于参数优化C-SVM的脑电信号分类方法及应用

脑电信号（electroencephalograph,EEG）由于自身信号微弱且容易受到周边环境和大脑内部其他活动的影响,对其进行特征分类并提高分类准确率这一问题一直是脑机接口领域的难点。传统的基于支持向量机（support vector machines, SVM）的脑电信号特征分类方法在选取惩罚参数与核函数参数时大都只是采用经验数据,而忽略了参数优化对提升SVM分类效果重要性,而现有的参数优化方法计算复杂严重影响了分类效率。针对以上问题,提出了一种通过交叉检验和LOO误差上界对C SVM中的惩罚参数C和核函数参数进行优化的方法,并在理论分析的基础上结合实验证明了参数优化后的分类方法能够有效提高脑电信号分类的准确率且对分类效率影响不大。     

一种基于概率盒-PSO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断的问题,提出了一种基于概率盒理论和粒子群优化支持向量机的故障诊断新方法.在分析故障信号的概率统计特性基础上,利用概率盒直接建模方法获得概率盒,利用证据理论实现了概率盒的融合.不同故障状态下的概率盒特征也不同,采用不同的累积不确定性测量方法提取了概率盒的特征,并构建出用于模式识别的特征向量集,将特征集代入利用粒子群算法优化后的支持向量机中实现故障诊断.通过对滚动轴承振动信号的实验测试与对比分析表明:该方法可以实现对滚动轴承准确的诊断,与传统特征提取方法对比,证明了方法的有效性.