一种新的SVM多类分类算法

给出了一种基于编码二叉树的支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的多类分类算法.首先,定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题.由算法的实现过程可以看出,本算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法.     

基于蚁群优化算法的支持向量机参数选择及仿真

基于支持向量回归机（SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化k-fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群系统中的节点值体现,数值的优选通过蚂蚁对最优路径的选择进行确定。计算机仿真结果表明：与正交法、遗传算法等相比,该方法在参数优化方面有良好的鲁棒性能和较强的全局搜索能力;该方法用于青霉素发酵过程的建模研究,建模精度较高。     

基于Huffman树的模糊多类支持向量机

针对二叉树多类分类方法存在的问题,提出了一种基于Huffman树的构造过程自下而上生成二叉树结构的方法.为降低二叉树方法"误差累积"的影响,使用模糊支持向量机来训练每个结点的两类分类器.针对设计隶属度函数时仅考虑样本与类别关系,而不考虑样本间关系的问题,提出了根据传统支持向量机构造的超平面做切球来确定样本间关系的方法,有效地区分了有效样本和噪音、孤立点样本.实验结果表明:同其他多类支持向量机方法相比,该方法具有更好的分类性能.     

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.     

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.     

基于改进PSO算法参数优化的模糊支持向量分类机

借助遗传算法中交叉和选择的思想策略,提出一种改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化选择.结果表明:该方法能够减少模糊支持向量机参数选择的盲目性,增强了模糊支持向量机的泛化能力,同时也提高了其分类精度.     

基于改进量子遗传优化支持向量机的配电网故障分类

针对传统方法在解决现代配电网故障分类时存在的求解速度慢、分类精度差的问题,提出一种结合量子遗传算法的支持向量机配电网故障分类方法。首先采集故障信号并进行S变换处理,将处理结果的均方根与均值作为特征量,以提高特征量辨识度;其次在量子遗传算法的种群更新策略中引入自适应动态旋转角,避免算法在早期陷入局部收敛,增加算法的调参精度。以IEEE33节点配电网模型为研究对象的实验结果表明,所提的特征量提取方法有效提高了支持向量机的故障分类精度,改进后的量子遗传算法通过为支持向量机寻到更优参数从而进一步提高了故障的判别精度和分类速度,验证了方法的有效性与准确性。     

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...     

基于遗传算法优化的相关向量机的燃机涡轮叶片故障诊断

以遗传算法、相关向量机理论作为理论指导,采用基于遗传算法优化相关向量机算法对提取的特征向量进行故障分类,并通过与未优化的相关向量机、支持向量机、BP神经网络方法对比,结果发现通过遗传算法优化的相关向量机算法的故障分类正确率要高于相关向量机算法、支持向量机算法和BP神经网络的故障分类方法的正确率,仿真实验验证了优化后的算法在燃机涡轮叶片故障诊断中的优越性和可行性。     

基于二叉树支持向量机多类分类算法的研究

基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT-SVM)多类分类算法,该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响,并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证,结果表明该算法行之有效。     

决策树优化研究

提出用新的极值点禁忌搜索算法构造分类问题的全局优化决策树,该算法呆用于不可微分的目标函数。全局树优化方法是非贪婪的,用于构造具有固定结构的多变量决策树,将多变量决策树表示成析取线性不等式集合,全局树优化就是使析取线性不等式中的分类误差最小化。     

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。     

Memetic算法及其在分类中的应用研究

群体智能优化算法Memetic算法(Memetic Algorithm,MA)采用进化算法的操作流程,引入局部搜索算子,使其在问题的求解中保证较高收敛性能的同时又能获得较高质量的解,克服了遗传算法等传统全局优化算法易"早熟"的问题,同时避免陷入局部解。在MA框架基础上,提出了全局动态适应MA算法,采用遗传算法为全局搜索算子,k-means算法为局部搜索算子。使用Java语言实现算法并对UCI中分类实验数据集进行测试,结果表明,将遗传算法和k-means结合的全局动态适应MA在分类问题中具有较高准确率。     

遗传算法在网络最短路径问题上的应用

将网络最短路径问题抽象为求最小生成树问题,分析了最小生成树在解决实际问题时的局限性,引入了节点的度的概念;针对一般遗传算法在求解某些工程问题时存在的一些不足,提出了用量化约束条件来改进适应值函数、节点与度约束相结合编码的二进制编码方式、基于节点域的交叉和变异运算的策略.通过对公路交通网络的仿真表明,采用一般遗传算法与普通遗传算法分别求解,数值计算结果证明了改进后的遗传算法的可行性.     

基于CSA和MCMC方法融合HMRF的脑部MRI自动分割研究

针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行HMRF模型参数估计,并利用迭代优化算法获得最终的分割结果。由于MCMC和CSA都是全局优化技术,所以HMRF-CSA算法能够克服传统HMRF方法的局部收敛以及较低分割精度的缺点。在仿真脑部MR图像集BrainWeb上的实验结果表明,对于主要脑部结构,本文算法的分割精度高于其他几种算法,且对图像伪影具有鲁棒性。     

应用无性繁殖单亲遗传算法实现精馏分离序列优化综合

由于精馏分离序列与二叉树之间具有同构性,在数据结构上精馏分离序列可以抽象为二叉树,直接采用二叉树结构编码方案可以同时表达个体的基因型和表现型．借鉴生物界单亲父本可以经过无性繁殖得到子代的现象,对进化和遗传等重组算子进行设计．应用图论方法建立有效的二叉树结构演化重组机制,从而形成无性繁殖单亲交叉和变异算子．实例表明无性繁殖单亲遗传算法能够成功解算大规模精馏分离序列优化综合问题．     

采用并行遗传算法的文本分割研究

针对短篇幅文本数据稀疏的特性,提出了一种利用外部语料库知识提高短篇幅文本分割准确率的方法.该方法分2个步骤完成:①利用Gibbs采样方法估计语料库对应的潜在狄利克雷分配(LDA)模型,并利用该模型推断目标文本的潜在语义结构信息;②通过定义语义段落内凝聚性和语义段落间发散性2个目标函数,将文本分割问题转化为多目标优化问题.采用一种针对文本分割的并行遗传算法,获得全局最优解.通过实验,在文本数据稀疏的情况下,该算法在准确率方面优于多元判别分析(MDA)方法和基于LDA的文本分割方法,对于提高文本分割的准确率是可行和有效的.     

接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法

为了降低RSSI测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与PSO权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。     

基于基因结构树模型的红外图像分割研究

针对红外图像分割的特点,采用基因结构树模型。首先通过由根节点至节点顺序累加获取属性为结构树模型的生长代价;接着判决规则为结构树分支节点距离计算,借助分支节点之间的夹角表示,夹角越小,则分支节点距离越小;最后从基因树中选择其中似然值最大的作为最优树,给出了算法流程。实验仿真结果显示算法对红外图像分割很好地保留目标区域,有较为简洁平滑的边缘,分割质量评价的定量结果优。     

基于混合遗传算法求非线性二阶两点边值问题的数值解

针对非线性二阶两点边值问题,构造了一种基于实数编码的混合遗传算法,将遗传算法和Levenberg-Marquardt算法进行了组合;由于前者全局优化能力强,后者有较强的局部优化能力,故改进后的算法不仅具有全局优化能力,计算的精度不会受到初始取值的影响,并且计算时间少,可以有效提高算法的收敛速度;最后,通过改进后的算法计算非线性二阶两点边值问题解析解和精确解的对比分析表明,该算法对非线性二阶两点边值问题计算有较大的优势,是一种有效的求数值解方法。