基于小波变换和支持向量机的音频分类

音频特征提取是音频分类的基础,而音频分类又是基于内容的音频检索的关键。使用小波变换和支持向量机的方法对音频进行分类。研究了小波变换域的音频特征提取,分析了这些特征在小波变换域中的意义。把得到的特征向量作为支持向量机的输入,把音频分成纯语音、带背景音乐的语音、音乐、环境音4种类型。实验结果表明,基于小波域的特征计算简单、能够较好地区分不同的音频类型,得到较高的分类精度。     

基于SVM的心肌位移场拟合方法

使用加标记的核磁共振技术研究心肌形变是当今研究心肌运动的主要方法之一。如何由稀疏的标记线交点建立准确、连续的心肌位移场是研究工作的难点之一。本文提出了采用支持向量机的心肌质点连续位移场拟合的方法,实验表明该方法具有物理意义明确、算法简单、精度高的特点。     

基于不变矩和SVM的步态识别

步态识别是生物识别领域的研究热点之一,文章首先提取步态序列图像的不变矩,并利用主成分分析法（PcA）进行特征处理,最后使用支持向量机（SVM）进行分类。通过在步态数据库上进行实验,达到了较高的识别率。     

非线性Hammerstein-Wiener模型辨识预测控制

为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

一种广义残量Arnoldi方法

基于残量Arnoldi方法与最优子空间扩张的思想,提出一种广义残量Arnoldi方法,其核心是将精化Ritz向量对应的残量方向作为新的求解子空间的扩张方向.利用该方法研究了求解单个特征对的算法.结果表明,该方法所用的矩阵向量积个数和时间都较少,收敛速度较快.     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

蒸发蒸腾量支持向量机预测

分析了遥感月蒸发蒸腾量数据的动态变化趋势,把一维遥感月蒸发蒸腾量输入空间映射到高维输入空间,将蒸发蒸腾量时间序列重构为12维相空间,建立了基于支持向量机的蒸发蒸腾量预测模型。根据预测精度,确定了损失系数ε、惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ。通过对48个训练样本的学习,得到拟合样本平均相对误差为3.51%;将模型应用于12个样本的预测,预测平均相对误差为12.30%,预测值与实测值的确定性系数达0.97。结果表明,支持向量机(SVM)模型泛化能力强,具有较满意的预测效果。研究结论较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等问题。     

基于矢量基学习的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法

为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采用加权方法确定权值以减小训练样本中非高斯噪声的影响。回归学习和动态系统辩识的仿真结果表明:在回归建模精度相似的情况下,该算法确定的支持向量为全部学习样本的4.9%~8.9%,训练时间为标准LS-SVM的0.011%~0.383%;由于能够鲁棒跟踪时变非线性系统的动态特性,适合在线实时训练;可进一步用于非线性系统的建模和实时控制研究。     

基于小波变换和支持向量机的人脸识别研究

人脸识别是机器视觉、模式识别等领域的研究热点,具有广阔的应用前景.文章利用小波变换对人脸图像进行预处理,减少表情变化对人脸识别的影响;根据PCA法,将处理后的人脸图像映射到相互正交的特征脸坐标轴上,实现了特征降维;利用支持向量机分类模型对人脸图像在特征脸坐标轴上的投影向量进行识别,并在ORL和Yale人脸库上进行实验,...     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.