基于核主成分KPCA的LS-SVM的算法分析

主成分分析（PCA）是一种重要的特征抽取方法,而核主成分分析（KPCA）是在此基础上结合核函数提出来的主成分分析法,在多维回归分析中具有重要的作用。最小二乘支持向量机（LS-SVM）是SVM的一种改进算法,将KPCA与LS-SVM结合起来建模,并试验说明较之单独用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建模方法具有更良好的推广性。     

利用支持向量机SVM识别车辆类型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类方法在实际二类分类问题的应用中显示出良好的学习和泛化能力，已被广泛地应用于多类分类问题的研究．以车辆轮廓特征为对象，将二类分类支持向量机SVM应用于多类车辆类型的识别，并与其它分类器的分类结果进行了对比．通过9次交叉验证实验，结果表明SVM对车辆数据样本的测试准确率达到了85．59％，其分类性能优于其它分类器．     

基于PCA与KPCA的基因数据的特征简约

采用支持向量机方法（ SVM）对上千维的基因表达数据分析时,算法的运行时间比较长。为了解决这种情况,本文采用了基于主成分分析的支持向量机（ PCA-SVM ）和基于核主成分分析的支持向量机（ KPCA-SVM ）两种算法对数据进行降维和分类,既可以整合基因数据的特征信息又可以缩短计算时间。本文比较了累计贡献率不同时两种算法的分类准确率,实验结果表明,PCA-SVM分类准确率与累计贡献率二者之间没有明确规律,KPCA-SVM分类准确率随累计贡献率的降低存在降低或者保持不变的趋势。     

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．     

基于核主成分空间支持向量机的过程监视方法

为了有效改进支持向量机(SVM)在工业过程中的故障检测性能,提出一种基于核主成分空间支持向量机的过程监视方法。首先,运用核主成分分析方法(KPCA)处理数据,获取数据的核主成分,在核主成分空间计算Hotelling′s T²统计量;然后,在T²统计量基础上加入时滞特性和时差特性,并将三者组合成增广矩阵,运用正常数据和故障数据的增广矩阵训练SVM模型;最后,运用SVM模型对测试数据进行分类,实现对故障的有效检测。将本研究方法应用于非线性数值例子和田纳西-伊斯曼工业过程中,与PCA、KPCA、传统的SVM和KPCA-LSSVM方法作比较,进一步验证了该方法的有效性。     

基于一类SVM概率密度估计的多分类贝叶斯算法研究

为降低训练分类器的运算复杂度，并解决支持向量机（SVM）对多类分类问题没有特别有效解决方法的问 题。提出了一种基于一类支持向量机的多分类贝叶斯算法，证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归 一化为密度函数，并将所得的概率密度函数用于构造二分类及多分类贝叶斯分类器。仿真实验将提出的多分类贝 叶斯算法应用于多类通信信号调制识别，结果表明：该算法的分类准确率不低于传统SVM多分类器，而在多类属、 每类训练样本数目较大的情况下训练所需的运算量和存储量仅是传统SVM多分类算法的0.5%大大减小了核 矩阵规模和     

基于SVM多类分类算法的模拟电路软故障诊断

给出了基于支持向量机(SVM)1-v-1和决策导向无环图(decision directed acyclic graph,DDAG)多类分类算法的模拟电路软故障诊断新方法.DDAG是在1-v-1算法基础上构建的新的学习架构,在对多个SVM子分类器进行组合的过程中,引入了图论中有向无环图的思想.比较了采用不同核函数时支持向量机的分类结果.实验结果表明采用DDAG支持向量机(DAGSVM))多类分类算法时,诊断准确率为99%.因此,DAGSVM算法具有较高的诊断准确率.     

基于SVM分类机的一种DNA序列判别方法

针对DNA序列类别的分属问题,提出采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的方法进行分类。根据SVM分类器的要求建立特征属性空间,首先由每个DNA中4个碱基的含量得到4个特征属性,然后在此空间中扩充DNA序列长度的属性,最后根据SVM分类器对已知的DNA分类样本做训练得到分类超平面。利用此超平面检测所要分类的DNA序列,实验结果表明这种方法具有很好的分类精度。     

基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测.同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好.     

基于一类SVM的贝叶斯分类算法

提出一种基于一类支持向量机(one-class SVM)的贝叶斯分类算法,该算法用一类SVM对类条件概率密度进行估计以构造贝叶斯分类器. 证明采用高斯核的一类SVM,其解可以归一化为密度函数,并把该密度函数看作类条件概率密度的平滑估计,构造贝叶斯分类器. 实际数据集上的实验结果表明,提出的分类算法测试准确率高于简单贝叶斯分类器与贝叶斯网络分类器,不低于传统二类SVM;比传统二类SVM需要计算的核矩阵规模更小,训练时间更短.     

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。     

质量预测及故障诊断建模过程中非线性特征提取

工业生产的质量预测及故障诊断建模过程中所涉及的特征数目大、复杂性高、非线性突出,造成了模型维数过高、时间复杂度高、计算精度下降.针对上述问题,提出了一种基于核主成分分析和粗糙集的特征提取方法,首先使用核主成分分析进行特征提取,再对提取出的特征用粗糙集进行约简,介绍了该方法的原理和具体实现步骤.并以某玻璃厂锡槽作业工艺为背景进行仿真实验,应用实际生产数据建立支持向量机的故障诊断模型,将应用核主成分分析、粗糙集及所提方法提取出的特征输入SVM诊断模型.对比三种方法的实验结果表明,基于核主成分分析和粗糙集的特征提取方法提取出的特征更优.     

基于KPCA和模糊核Fisher判别的语音情感识别

针对语音情感识别率不高和实时性差的问题,提出一种基于KPCA核主成分空间的模糊KFD算法,应用于语音情感识别。首先采用KPCA对语音情感特征向量降维去噪,根据转换矩阵得到核主成分空间,然后在该特征空间利用模糊C均值聚类计算语音特征向量的隶属度,进而对LDA算法中的类间离散度和类内离散度重新定义,生成模糊KFD分类器进行语音情感识别。仿真实验结果表明,提出的方法相比于传统SVM和核Fisher判别算法具有较高的识别率和良好的抗噪性能,是一种行之有效的语音情感识别新方法。     

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.     

基于双核独立元分析的化工过程故障诊断算法研究

由于化工生产过程数据具有强非线性和非高斯性特征,提出了核主元分析与核独立元分析相结合的可用于化工过程故障诊断的双核独立元分析算法,该算法利用核主元分析的非线性核函数把数据从原空间映射到高维特征空间进行白化预处理,再用核独立元分析算法进行独立元分析,在特征空间中获得故障监控统计量,计算控制置信限,达到有效的故障诊断.提出的算法应用在连续搅拌反应釜过程中,结果表明,该算法对化工过程故障诊断能有效提高准确度、降低漏报率和误报率.     

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。     

KPCA在凿岩台车控制系统传感器故障诊断中的应用

传感器状态对于凿岩台车的作业有着极其重要的影响,对其展开故障诊断十分必要.核主成分分析(KPCA)方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特征空间的主元成分,有效捕捉过程变量中的非线性关系,将其用于传感器4种常见故障的诊断,先用Q统计量进行故障监测,再用T2贡献量百分比变化来识别故障.仿真和实际应用结果表明:KPCA方法具有很好的故障监测与诊断能力.     

基于LMP-KCPA的人体动作识别方法

为解决人体动作识别中由于特征描述子的维数过高, 无法表征目标变化的本质运动变化信息的问题,给出了核主成分分析(KPCA: Kernel Principal Component Analysis)对局部运动模式描述子(LMP: Local Motion Pattern)降维方法。首先利用LMP 描述子对人体运动目标进行描述, 然后利用KPCA 算法对局部运动模式特征
描述子进行处理, 获取新的特征描述方式。通过MATLAB 仿真, 与Cuboids+SVM 和LMP+SR 两种算法对比结果表明, 基于LMP鄄KPCA 的人体动作识别, 特征描述子维数明显降低, 可以表征人体运动目标变化关键信息,识别率比Cuboids+SVM 算法提高1. 1%, 比LMP+SR 提高1%。     

鱼群算法优化组合核函数GPR的油井动液面预测

针对抽油井动液面(DFL)检测主要依靠人工操作回声仪测试,无法实时在线检测,而单一核函数的高斯过程回归(GPR)无法明显提高预测精度和泛化能力,提出了一种人工鱼群算法(AFSA)优化组合核函数的动态高斯过程回归动液面预测模型.采用多项式函数、线性函数与径向基函数组合构建核函数,利用人工鱼群算法对核函数模型参数进行寻优,采用快速傅里叶变换(FFT)和核主元分析(KPCA)融合提取时频数据非线性特征作为模型输入,提高模型的预测精度和泛化能力.油田现场应用验证了该方法的有效性.