结合正态分布概率的FSVM

针对当前模糊支持向量机（FSVM）一般使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,提出了一种计算FSVM的隶属度的新方法。首次使用基于正态分布概率的π型隶属度函数来计算隶属度,根据正态分布的特性,在考虑数据分布规律的同时求得数据点的隶属值,使得求得的数据能够更加准确地反应数据的特点,进而获得更好的分类函数。实验表明,这种方法较SVM和FSVM相比,降低了噪声数据的影响,并且有效地提高了分类的准确率。     

自动站气温数据异常的补偿方法

为了保证气象资料的完整性与准确性,针对含有间断噪声的自动站日平均气温数据提出了3种隶属度函数,设计了基于平方平均隶属度函数的模糊支持向量机（FSVM）补偿算法,建立了补偿模型,并与传统支持向量机（SVM）方法进行了对比。实验结果表明：基于平方平均隶属度函数的FSVM方法对噪声点有较强的识别能力,插补后的数据精度达到了1.4℃,优于传统SVM方法的1.6℃;整体预测精度达到了1.13℃,同样优于传统SVM方法的1.42℃。     

自动站气温数据异常的补偿方法

为了保证气象资料的完整性与准确性,针对含有间断噪声的自动站日平均气温数据提出了3种隶属度函数,设计了基于平方平均隶属度函数的模糊支持向量机(FSVM)补偿算法,建立了补偿模型,并与传统支持向量机(SVM)方法进行了对比。实验结果表明:基于平方平均隶属度函数的FSVM方法对噪声点有较强的识别能力,插补后的数据精度达到了1.4℃,优于传统SVM方法的1.6℃;整体预测精度达到了1.13℃,同样优于传统SVM方法的1.42℃。     

基于模糊支持向量机的非平衡数据分类

支持向量机(SVM)作为一种有效的机器学习技术可以很好地处理平衡数据集,然而除了对噪声点和野点敏感以外,SVM在非平衡数据分类时会偏向多数类(负类)样本,从而导致少数类(正类)的分类精度变差。为了克服以上问题,提出了一种改进的模糊支持向量机(FSVM)算法。新算法在设计模糊隶属度时,不仅考虑样本到其所在类中心的距离,还考虑了样本的紧密度特征。实验结果表明,相对于标准SVM及已有的FSVM模型,新方法对于非平衡且含有噪声的数据集有更好的分类效果。     

基于类向心度的模糊支持向量机

传统支持向量机(SVM)训练含有噪声或野值点的数据时,容易产生过拟合,而模糊支持向量机可以有效地处理这种问题。针对使用样本与类中心之间的距离关系来构建模糊支持向量机隶属度函数的不足,提出了一种基于类向心度的模糊支持向量机(CCD FSVM)。该方法不仅考虑到样本与类中心之间的关系,还考虑到类中各个样本之间的联系,并用类向心度来表示。将类向心度应用于模糊隶属度函数的设计,能够很好地将有效样本与噪声、野值点样本区分开来,而且可以通过向心度的大小,对混合度比较高的样本进行区分,从而达到提高分类精度的效果。实验结果表明,基于类向心度的模糊支持向量机其分类正确率比支持向量机高,在使用三种不同隶属度函数的FSVM中,该方法的抗噪性能最好,分类性能最强。     

基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机

摘 要: 模糊支持向量机(FSVM)对传统支持向量机(SVM)在对外围点和噪声数据敏感的缺陷做了重要改进。选取合适的聚类中心计算符合数据本身特征分布的隶属度,能使分类更加准确,提高测试精度。论文基于模糊支持向量机思想,提出一种新的模糊聚类模型—基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机(EAFSVM),为聚类中心和隶属度的计算提出了新方法。实验对比传统SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高,尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力。     

基于MRF模型的鲁棒FCM分割算法

FLICM算法是一种基于FCM框架的有效的分割方法。然而,它对于强噪声图像的分割仍然不够准确。本文使用MRF模型的局部先验概率,对FLICM算法从两方面进行了改进。首先,在计算模糊因子时,使用先验概率对距离函数进行加权。改进的模糊因子考虑了更大范围的邻域约束,从而使算法受噪声的影响程度减弱。其次,在分割阶段,进一步使用局部先验概率对FLICM算法的隶属度进行加权。使用改进后的隶属度进行标记判决,使得每一标记的确定需要考虑邻域标记的影响,使分割结果的区域性更好。利用新算法对模拟影像和真实影像进行了分割实验,并与几个考虑空间信息约束的FCM分割算法进行了对比分析,结果证明该算法具有更强的抗噪性能。     

非球形分布数据集的去噪方法

针对传统支持向量机(SVM)对噪声点过于敏感,模糊支持向量机(FSVM)又对样本集几何形状过分依赖等问题,提出基于噪声过滤系统的粗糙支持向量机(NFS-RSVM)。该方法首先用噪声过滤系统(NFS)将极可能为噪声点的样本过滤掉;然后将数据间隐含的等价类信息作为双惩戒因子融入到支持向量机模型中,进一步区分有效样本和噪声样本。基于UCI数据集的仿真结果表明,NFS-RSVM方法能有效地将数据中的大部分噪声点去除,与传统的SVM和FSVM相比分类精度有一定程度的提高。因此,该方法在处理噪声样本较多又呈现非球形分布的数据集时,表现出较好的抗噪性、分类效果和泛化能力。     

基于模糊逻辑的彩色图像滤波方法

针对图像滤波中噪声点和好的细节点难以正确区分的问题,本文提出了一种基于模糊逻辑的彩色图像滤波方法.利用像元属性值与邻域属性值的接近程度作为其属于该邻域区域的程度,并以此来判别属于噪声点或细节点的程度.用高斯型函数作为模糊化函数,以Sugeno模糊模型进行推理,推理后获得的隶属度值进行反变换后可得滤波后的图像.实验证明这种方法不仅能有效消除脉冲噪声和高斯噪声,同时能较好地保持图像的细节信息.     

一种改进的彩色图像分割算法

文中算法对传统的基于最大隶属度的彩色图像分割算法进行了改进。传统的基于最大隶属度原则的分割方法根据彩色直方图中的色彩矢量来确定目标和背景色模糊集,而绘制彩色直方图时比较繁琐。为了克服这一缺点,先绘制彩色图像对应的灰度直方图。对应于每一个灰度级,取属于该灰度级的像素中的一个像素的颜色来代表这一灰度级所对应的颜色,并保存其R、G、B值。据此建立一组色彩模糊集。计算图像中的所有色彩在各个模糊集中的隶属度,并基于最大隶属度原则确定色彩的归属。建立一种基于最大隶属度原则的神经网络,实现对彩色图像快速有效的分割。通过灰度直方图判断目标和背景色时的误差很小,并不影响判断。在建立色彩模糊集和计算隶属度实现色彩分类的时候都是根据像素色彩的R、G、B值来实现的,因而没有颜色损失。实验结果证明,该算法对原有的基于最大隶属度原则的彩色图像分割方法进行了改进,速度快,效果好。     

基于模糊C均值的图像分割

图像分割的质量直接影响后期的图像分析、识别和解释的质量。本文主要研究了基于模糊c均值算法的图像分割,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。实验结果表明文中用到的图像分割算法对图像分割的效果均优于对比算法的分割效果。     

基于对偶树复小波变换的模糊纹理分割

提出了一种基于对偶树复小波变换的模糊纹理图像分割算法,该方法包括纹理特征提取和纹理分类两个阶段,其中,特征提取在对偶树复小波变换的基础上进行;纹理分类可以直接用模糊C均值算法进行聚类从而完成纹理的分割,但由于该算法中隶属度函数是基于样本到类中心的距离设计的,这对非球形分布数据很不合理,针对该问题,引入样本与样本的紧致度来度量类中各个样本之间的关系从而修正隶属度函数,并将其用于纹理分类。实验结果表明与模糊C均值算法在运行时间上相差不大的情况下,改进的方法在分割精度、边缘准确性和区域一致性上都得到了明显的改善。     

结合类内和类间距离的可能聚类分割算法

目的 为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法 该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性。结果 通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果。结论 针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性。     

模糊支持向量机在路面识别中的应用

利用模糊支持向量机进行路面不平度识别。针对支持向量机对样本中的噪声点和野值点特别敏感的缺点,采用将样本到类中心的距离作为样本的模糊隶属度,并结合改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化。通过对实验数据的训练和测试,该方法的最高平均识别率提高到了77.5%,高于一般支持向量机的72.5%的识别率。数据处理表明模糊隶属度的引入强化了有效样本对分类的影响,减弱了噪声点和野值点对分类的影响,提高了路面不平度识别率。     

利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割

目的 传统FCM算法及其改进算法均只采用隶属度作为分割判据实现图像分割。然而,在分割过程中聚类中心易受到同质区域内几何噪声的影响,导致此类算法难以有效分割具有几何噪声的图像。为了解决这一类问题,提出一种利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割算法。方法 该算法假设同一聚类对每个像素都有不同程度的包含度,将包含度作为一种新测度来描述聚类与像素间关系,并将包含度纳入目标函数中。该算法通过迭代最小化目标函数来得到最优的隶属度和包含度,然后,通过反模糊化隶属度和包含度之积实现带有几何噪声的遥感图像的分割。结果 采用本文算法分别对模拟图像,真实遥感影像进行分割实验,并与FCM算法和FLICM算法进行对比,定性结果表明,对含有几何噪声的区域,提出算法的用户精度和产品精度均高于FCM算法和FLICM算法,且总精度和Kappa值也高于对比算法。实验结果表明,本文算法能够抵抗几何噪声对图像分割的影响,且分割精度远远高于其他两种算法的分割精度。结论 提出算法通过考虑聚类对像素的包含性,能够有效抵抗几何噪声对图像分割的影响,使得算法具有较高的抗几何噪声能力,进而提高该算法对含有几何噪声图像的分割精度。提出算法适用于包含几何噪声的高分辨率遥感图像,具有很好的抗几何噪声性。     

Application of feature-weighted Support Vector regression using grey correlation degree to stock price forecasting

A feature-weighted Support Vector Machine regression algorithm is introduced in this paper. We note that the classical SVM is based on the assumption that all the features of the sample points supply the same contribution to the target output value. However, this assumption is not always true in real problems. In the proposed new algorithm, we give different weight values to different features of the samples in order to improve the performance of SVM. In our algorithm, firstly, a measure named grey correlation degree is applied to evaluate the correlation between each feature and the target problem, and then the values of the grey correlation degree are used as weight values assigned to the features. The proposed method is tested on sample stock data sets selected from China Shenzhen A-share market. The result shows that the new version of SVM can improve the accuracy of the prediction.

     

一种基于低剂量CT图像的肺结节分割方法*

为了减少低剂量胸部CT图像的肺结节分割过程中噪声及灰度分布不均匀等问题的干扰,提出一种新的肺结节分割算法。在活动轮廓模型的基础上,结合模糊隶属度,引入模糊速度函数作为轮廓线演化的限制权重因子,从而可排除分割时噪声等因素的干扰并能提高演化效率。并且针对血管粘连型肺结节,对模糊隶属度进行修正,引入血管特征系数,降低肺实质中大量血管区域的影响。经实验证明该算法可有效提高肺结节的分割精度,对血管粘连型肺结节分割结果更好,并且能明显降低肺结节的误分割率。     

一种改进的模糊支持向量机算法

模糊隶属度函数设计是模糊支持向量机中的关键步骤.Lin & Wang提出的基于类中心距离的模糊隶属度设计方法,不能从样本集中有效区分噪声或野值点,而且可能降低支持向量的隶属度.针对上述不足,提出一种改进的隶属度函数设计方法.通过引入一个半径控制因子,充分利用样本间的信息,更加合理地设计样本的模糊隶属度.与基于类中心的隶属度方法相比,该方法在不增加时间复杂度的情况下,通过数值实验表明了方法的优势,大大提高了模糊支持向量机的分类精度.     

基于熵与邻域约束的模糊C均值改进算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法没有考虑样本不同属性的重要程度、邻域信息等问题,提出一种基于熵与邻域约束的FCM算法。首先通过计算样本各属性的熵值来为各属性赋予权重,结合属性权重改进距离度量函数;随后根据邻域样本与中心样本间的距离计算邻域隶属度权重,加权得到邻域隶属度,利用邻域隶属度约束目标函数,修正隶属度迭代过程,最终达到提升FCM聚类算法性能的目的。理论分析和在人造数据集、多个UCI数据集的试验结果表明,改进后的算法在聚类效果、鲁棒性上均优于传统FCM算法、PCM算法、KFCM算法、KPCM算法和DSFCM算法,表明了本文算法的有效性。