一种混合核函数支持向量机算法

提出一种基于混合核函数的支持向量机算法.首先证明了常用核函数的非负线性组合也是满足Mercer条件的核函数.然后通过最小化衡量二次损失函数支持向量机泛化能力的RM界来进行各子核函数参数、混合核函数组合系数以及惩罚系数的选取.仿真实验表明,基于混合核函数的支持向量机的泛化性能优于基于单一核函数的支持向量机.     

基于类半径的多类分类SVM算法

分析了现有多类分类支持向量机算法的不足,在此基础上提出了基于类半径的多类分类支持向量机算法.这种算法在训练前首先对训练集进行分析,然后用one-class SVM进行分类.试验结果表明,该算法分类精度较高,训练时间短.     

一种非线性支持向量机决策树多值分类器

提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法．该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度．在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减少计算规模,从而提高分类精度与分类效率．实验结果表明,与一般的线性支持向量机决策树分类算法相比,该算法的分类精度有了明显提高,同时其分类时间也相应降低．     

最小二乘大间隔孪生支持向量机

针对最小二乘孪生支持向量机（LSTWSVM）精度较低和可能存在的"奇异性"问题,提出了一种最小二乘大间隔孪生支持向量机（LSLMTSVM）.该算法在最小二乘孪生支持向量机的优化目标函数中引入了间隔分布,提高了算法的泛化性能.在目标函数中加入正则项,实现了结构风险最小化,进一步提高了分类能力.实验结果表明,最小二乘大间隔孪生支持向量机比已有的相关算法性能更优.     

基于改进Pinball损失的支持向量机

支持向量机（SVM）能够利用少量的支持向量实现高精度分类,但模型受噪声数据影响大,为提高支持向量机模型的分类精度,在Pin-SVM的基础上,提出Epin-SVM。该模型利用指数型函数修改了Pinball损失函数,使用损失函数的思想构造支持向量机模型以提高模型分类精度。在UCI数据集上进行实验,实验结果表明改进后的模型分类精度相较于Pin-SVM提升2%左右,证明Epin-SVM能够有效地提高模型的分类精度。     

基于支持向量机LOO误差估计的研究

支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机,在支持向量机方法的基础上,以分类问题为例,对支持向量机算法评价标准进行了研究与比较,论述了LOO误差与LOO误差界估计的算法模型,并通过数值试验表明了参数的不同取值对LOO误差与3个LOO误差界估计的影响.给出LOO误差界中参数选取的一定规律,使其更好地评价算法的精度.     

半径间隔界驱动卷积神经网络模型的图像识别

基于支持向量机（SVM）的卷积神经网络（CNN）模型结合了大间隔原理,在图像识别中表现出了优异的泛化性能。然而,该方法忽视了一个关键:SVM的泛化性能不仅取决于不同类之间的间隔,还与所有样本的最小包含球（MEB）的半径有关。针对这一事实,文章提出一种基于半径间隔界（RMB）驱动的CNN模型的图像特征提取和识别的方法。与传统CNN模型相比,该模型采用基于SVM泛化误差界的策略来指导CNN深度模型学习和相应分类器构建,不仅考虑了不同类别之间的间隔,还考虑了MEB的半径。该模型能提高深度卷积模型的泛化能力而不会额外增加网络的复杂度,还能够应用于不同的深度模型中而不受限于某一特定的网络结构。在多个数据集上的实验结果表明,相比于基于Sofmax损失的CNN模型、基于中心损失的CNN模型以及基于 SVM 的 CNN 模型,该模型能够提取到鉴别性更强的图像特征,取得更高的识别率。     

支持向量机分类器的快速样本选择法

当样本集很大时，训练支持向量机需要很大的内存空间和很长的CPU占用时间．为了减轻支持向量机训练过程中的计算负担，提出一种快速的改进算法，该算法只选择靠近最优超平面的样本．实验结果表明：当训练集很大时，训练时间及预处理的时间都得到了削减，同时，分类精度并没有损失．     

基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

对每一个训练点都定义点模糊度,利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度,在此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进,提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类技术。采用不同噪声图像进行的试验结果表明,模糊支持向量机方法能够较好地对MRI图像中脑组织进行分类,并且具有较高的精度。使用该方法还可以减少计算量,提高运算速度。     

鲁棒支持向量机及其稀疏算法

基于非凸光滑损失的鲁棒支持向量机分类模型对异常点具有鲁棒性,但已有求解算法需迭代求解二次规划,计算量大且收敛速度慢,不适合训练大规模数据问题。为了克服这些缺点,首先给出收敛速度更快的方法求解鲁棒支持向量机模型;然后基于最小二乘的思想,提出了一种推广的指数鲁棒最小二乘支持向量机模型及其快速收敛的求解算法,并从理论上解释了模型的鲁棒性;最后利用核矩阵的低秩近似,提出了适于处理大规模训练问题的稀疏鲁棒支持向量机算法和稀疏指数鲁棒最小二乘支持向量机算法。实验结果表明,新算法在收敛速度、测试精度和训练时间等方面均优于相关算法。     

基于子带谱特征的助听器背景噪声场景分类算法

针对助听器应用中背景噪声场景分类算法需同时具备低延时性和高分类准确率的问题,提出一种基于LightGBM集成学习模型的助听器场景分类算法以减少分类过程的计算时间,给出一种新的子带谱相关性特征并联合子带谱熵特征构成分类特征来提高助听器场景分类的准确率,使用双耳差分信号提取子带谱特征减少计算过程中的内存占用率以及模型离线训练工作量,提高计算效率。对双耳助听器声学环境识别数据集中的安静室内、交通环境、风噪声、音乐、鸡尾酒会、汽车噪声6种场景下的背景声音进行测试,实验结果表明,相对于基于随机森林模型和子带信号周期性特征、子带信号熵特征的场景分类算法,该算法在实时性和分类准确率方面的性能均有显著改善。     

轴承故障诊断中特征选取技术

针对轴承故障诊断建模中如何通过筛选有效特征提高模型诊断准确率的问题,提出一种新的特征选取方法。在计算所得特征集合中,利用诊断模型直接对特征进行判断,将高于阈值的诊断准确率对应的特征(组合)选取为显著特征,以显著特征导向选取方式,找到候选特征集合中维度低、诊断准确率高的特征。试验结果表明,本研究提出的方法可筛选出有效特征,降低模型参数、减少样本需求量、提高模型准确率,提升了故障诊断的效率。     

一种基于K2结构学习算法的石漠化数据特征选择方法

在石漠化信息的分类和提取过程中,冗余特征的存在影响分类器的性能,同时增加计算的复杂度。提出一种基于K2结构学习算法的石漠化数据特征选择方法,该方法通过BIC评分方法得到贝叶斯网络的结构,从中获得类节点的马尔可夫覆盖,继而进行特征选择。同时借用不同评分函数的等价性来确定结构学习时所需的样本数,并且给出了样本数的参考。实验表明,该方法由于结合了样本的分类信息,获得的特征子集是最优的,显著提高了分类精度,降低了计算复杂度。     

基于人工蜂群算法高光谱图像波段选择

为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余、降低计算复杂度,提出一种基于人工蜂群算法的高光谱图像波段选择方法.首先,根据波段相关性矩阵对全波段进行预处理,获得相关性较小的波段子空间;然后,利用人工蜂群算法以最佳指数与JM距离的加权和为适应度函数在各子空间进行邻域搜索,不断更新至收敛为止,从而获得最优波段组合.最后,利用AVIRIS数据和ROSIS数据对提出的算法与基于蚁群,粒子群,拟态物理学算法的波段选择方法进行实验.仿真结果表明:基于人工蜂群算法的波段选择能够在保证良好收敛性的同时,大大降低计算花费,所获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度.     

一种快速的特征选择框架和方法

针对特征选择过程中准确率和计算效率不平衡问题,提出了一种快速特征选择框架（FFFS）.基于该框架,使用最小冗余最大相关方法（MRMR）选择候选特征,借助序列前向选择方法（SFS）验证性能,并通过限定迭代次数提高计算性能.与MRMR、SFS和混合序列浮动前向选择算法（FDHSFFS）的对比实验结果表明,提出的快速特征选择算法MRMR-SFS能在预测准确率和计算效率之间取得较好的平衡.     

基于蜂群单阈值分割的SRC板材缺陷分类方法

针对传统单阈值板材缺陷分割算法易陷入局部最优、早熟以及收敛速度慢等缺点,提出了一种基于改进蜂群算法的单阈值分割算法.为了提高缺陷分类准确率并减少运算量,将稀疏表达分类器(SRC)运用到板材缺陷分类过程中.改进算法每次迭代都会同时进行全局和局部搜索,且侦查蜂随机全局选取蜜源以加快收敛速度,搜索半径可以根据时变搜索参数进行自适应调整,SRC可将缺陷分类问题转换为求最稀疏系数解的过程.结果表明,本文算法可以准确快速地计算出最佳分割阈值,并将分类准确率提高到90%以上,具有一定的可靠性与可行性.     

Design and implementation of a large-scale multi-class text classifier

The objective of text classification is to parse in-coming unlabeled message or document data into prede-fined categories based on information extracted from atraining set of labeled messages or documents.A widerange of statistical and machine learningtechniques havebeen applied to textclassification,includingmultivariateregression models,nearest neighbor classifiers,probabi-listic Bayesian models,decision trees,neural networks,symbolic rule learning,and support vector machines.The support vec…     

基于粒子群算法的Universum SVM参数选择

分类器的模型参数对分类结果有直接影响.针对引入无关样本的Universum SVM算法中模型参数选择问题,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对其进行优化.该方法概念简单、计算效率高且受问题维数变化的影响较小,可实现对多个参数同时优选.此外,在PSO中粒子适应度函数的选择是一个关键问题.考虑k遍交叉验证法的估计无偏性,利用交叉验证误差作为评价粒子优劣的适应值.通过舌象样本数据实验,对参数优选前后测试样本识别正确率进行比较,实验结果验证了该算法的有效性.     

调强放射治疗中散射截止半径选取 对剂量计算结果的影响

在调强放射治疗中,为了保证剂量计算的精确度和避免不必要的时间耗费,采用微分卷积积分方法进行剂量计算时,选择一个合适的散射截止半径是非常重要的。在不考虑散射的情况下,利用模拟动力学最优化方法优化得到射野强度,并用微分卷积积分法分别对一个模拟例子和一个临床例子在不同散射截止半径下的剂量分布进行了计算,然后通过对剂量体积直方图的比较发现,散射截止半径的选取不同,对剂量计算结果有着较大的影响,并且在光子的能量为6 MV时,散射截止半径选取为3 cm是比较合理的。     

基于小波变换的人脸检测

提出了一种基于二维离散小波变换的人脸检测算法。该算法采用Haar小波计算小波脸,导出了提取人脸特征向量的相应公式,利用感知准则训练线性分类器进行分类判决。在4个不同的人脸数据集上与特征脸方法进行了比较。结果表明,该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。