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考虑到石油化工过程系统复杂,变量繁多,非线性关系极强,故障样本数据难于获取,故利用支持向量机对炼油厂催化裂化装置反应再生子系统的故障状态进行模式识别;且支持向量机参数C、σ对分类精度有很大影响,采用了改进的遗传算法对其进行优化;并采用了决策树算法进行多类分类,根据类间分离测度,从最难分类(类间分离测度最小)的两类样本集开始训练,将其合并为一个类簇后同其他样本集一起,再从中寻找最难分类的两个样本集合并,如此逐步合并最终得到训练模型;实验结果表明,利用改进的遗传算法优化惩罚系数C和核函数参数σ后,缩短了分类时间,提高了分类准确率,基于决策树算法的支持向量机能有效地解决一对一和一对多分类算法中存在的无法辨识区域的问题,能很好地识别故障类型,对催化裂化装置的故障诊断有显著的指导作用。 相似文献
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针对多分类支持向量机(MSVM)对噪声较强的敏感性、对重采样数据的不稳定性以及泛化性能低等缺陷,将pinball损失函数、样本模糊隶属度以及样本结构信息引入到简化的多分类支持向量机(SimMSVM)算法中,构建了基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法Pin-SFSimMSVM。在人工数据集、UCI数据集以及添加不同比例噪声的UCI数据集上的实验结果显示:所提出的Pin-SFSimMSVM算法与SimMSVM算法相比,准确率均提升了0~5.25个百分点;所提出的算法不仅具有避免多类数据存在不可分区域和计算速度快的优点,而且具有对噪声较好的不敏感性以及对重采样数据的稳定性,同时考虑了不同数据样本在分类时扮演不同角色的事实以及数据中包含的重要先验知识,从而使分类器训练更准确。 相似文献
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一种基于支持向量机决策树多类分类器 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于支持向量机决策树的多类分类器SVMDT(Support Vector Machines based Decision Tree)。训练时,SVMDT采用样本类间最小距离原则进行决策树分叉,综合考虑局部类簇,生成一棵平衡的分类二叉树。分类时,SVMDT采用最大距离原则匹配决策。SVMDT训练时采用的距离为等效距离,综合考虑特征空间中样本类的中心距离以及样本类自身的分布特点,使得训练过程中确定各个SVM的优先级别更加合理,由此生成的决策树将特征空间严格划分开,避免了拒识区域的出现。UCI样本数据集实验结果表明,和传统的1对多SVM分类器相比,SVMDT具有训练速度快、分类速度快,分类精度高的特点。 相似文献
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基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分类器分布在各个结点上,构成多类支持向量机,减少了分类器的数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能选出适合于识别的玉米种子特征并能对玉米种子进行正确地识别。 相似文献
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超球体多类支持向量机理论 总被引:3,自引:0,他引:3
目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练.因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路. 相似文献
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提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)分类决策树的用于肿瘤基因分类的新方法。该方法针对基因表达数据样本少维数高的特点,采用了支持向量机分类间隔作为遗传算法适应度函数。利用遗传算法在每一决策树结点自动选择最优或近优的分类决策,实现了对决策树的优化。试验结果表明,在样本有限的情况下,与传统的方法相比,该方法比单个决策树算法具有更高的分类精度。 相似文献
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不均衡数据集文本分类中少数类样本生成方法研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的分类算法在处理不均衡样本数据时,其分类器预测倾向于多数类,少数类分类误差大,提出了一种基于聚类和遗传算法的样本生成方法。先通过K-means算法将少数类样本聚类分组;再在每个聚类的内部使用遗传交叉和变异操作获取新样本,并进行有效性验证;最后使用原始数据集和新数据集分别训练K最近邻(K nearest neighbor,KNN)及支持向量机(support vector machine,SVM)分类器。实验结果表明此方法有效改善了少数类分类效果。 相似文献
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本文首先介绍了人脸图像的代数特征抽取方法 ICA,再对模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine,FSVM)作了重点分析和研究。将抽取的人脸特征应用到基于FSVM和基于模糊系统的算法上,采用基于模糊分类系统和二叉决策树相结合的方法进行人脸识别,可以达到理想的识别效果。 相似文献
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对肿瘤基因表达谱进行分析,从而有效区分正常样本与肿瘤样本的关键是:准确找出能够决定样本类别的最少特征基因,并用一个性能较好的分类器进行分类预测。针对该问题,用修订的特征记分准则(RFSC)去除分类无关基因;对两两冗余法进行改进,提出强相关树法用于冗余基因的去除;对粗糙支持向量机(RSVM)改进,提出近似等价粗糙支持向量机(AE-RSVM)对样本集进行分类测试。以肿瘤样本集为例进行测试,实验结果表明了提出方法的可行性和有效性。 相似文献
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支持向量机在网页信息分类中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对日益膨胀的网络信息,为方便用户准确定位所需的信息,将支持向量机(SVM)与二叉决策树结合起来进行网页信息的分类,并在构造决策支持向量机分类模型的基础上,进一步结合聚类的方法,解决多类分类问题,减少支持向量机的训练样本数,提高分类训练速度和分类准确率. 相似文献
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针对基于传统支持向量机(SVM)的多类分类算法在处理大规模数据时训练速度上存在的弱势,提出了一种基于对支持向量机(TWSVM)的多类分类算法。该算法结合二叉树SVM多类分类思想,通过在二叉树节点处构造基于TWSVM的分类器来达到分类目的。为减少二叉树SVM的误差累积,算法分类前首先通过聚类算法得到各类的聚类中心,通过比较各聚类中心之间的距离来衡量样本的差异以决定二叉树节点处类别的分离顺序,最后将算法用于网络入侵检测。实验结果表明,该算法不仅保持了较高的检测精度,在训练速度上还表现了一定优势,尤其在处理稍大规模数据时,这种优势更为明显,是传统二叉树SVM多类分类算法训练速度的近两倍,为入侵检测领域大规模数据处理提供了有效参考价值。 相似文献
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虽然孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine,TSVM)的处理速度优于传统的支持向量机,但其并没有考虑输入样本点对最优分类超平面所产生的不同影响。通过为每个训练样本赋予不同的样本重要性,以及减少样本点对非平行超平面的影响,提出了模糊加权孪生支持向量机(Fuzzy TSVM,FTSVM)。在UCI标准数据集上,对FTSVM进行了实验研究并与TSVM、FSVM和SVM方法进行了比较,实验结果表明FTSVM方法是有效的。 相似文献
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图像语义分类的树结构SVM方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了减小低层视觉特征和高层语义之间存在的"语义鸿沟",提出一种采用树结构支持向量机实现图像底层视觉特征到高层语义的映射方法。利用二叉树结构构建支持向量机(SVM),在SVM核函数空间利用距离作为树节点处的分类度量。二叉树的结构可以大大减小语义分类的时间,而将距离较大的语义类先分离开保证了语义分类具有较高的准确率。实验证明,该方法在保证准确率的同时可以在较大程度上缩短分类检索时间。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其出色的学习性能,早已成为当前机器学习界的研究热点;而决策树是一种功能强大且相当受欢迎的分类和预测工具。本文重点介绍支持向量机与决策树结合解决多分类问题的算法,并对其进行评析和总结。 相似文献