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双支持向量机是近年提出的一种新的支持向量机.在处理模式分类问题时,双支持向量机速度远远超过传统支持向量机,而且显示出较好的推广能力.但双支持向量机没有考虑不同输入样本点可能会对分类超平面的形成产生不同影响,在某些实际问题中具有局限性.为了克服这个缺点,提出了一种基于混合模糊隶属度的模糊双支持向量机.该算法设计了一种结合距离和紧密度的模糊隶属度函数,给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,构建两个最优非平行超平面,最终实现二值分类.实验证明,该模糊双支持向量机的分类性能优于传统的双支持向量机. 相似文献
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,在小样本数据的拟合中已获得了很好的效果。对于常见的支持向量回归机方法:ε-支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机进行了归纳总结,并给出了一具体应用案例。 相似文献
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回归问题是模式识别与机器学习领域的基本问题之一,孪生支持向量回归机(TSVR)是在支持向量回归机(SVR)基础上发展而来的一种处理回归问题的新算法,它在处理无噪声数据时表现出较好的性能,但在处理有噪声数据时往往性能不佳。为了降低噪声对孪生支持向量回归机性能的影响,结合ε-不敏感损失函数与Huber损失函数构造了混合Hε损失函数,该损失函数可以有效地适应于不同分布类型的噪声;然后基于混合Hε损失函数和结构风险最小化(SRM)原则提出了一种鲁棒的孪生支持向量回归机(Hε-TSVR),并在原始空间中利用牛顿迭代法求解模型。分别在有噪声和无噪声的人工数据集、UCI数据集上进行实验,与支持向量回归机和孪生支持向量回归机等算法比较,实验结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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最小二乘支持向量机不需要求解凸二次规划问题,通过求解一组线性方程而获得最优分类面,但是,最小二乘支持向量机失去了解的稀疏性,当训练样本数量较大时,算法的计算量非常大。提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机推广能力的同时,算法的速度得到了提高,尤其是当训练样本数量较大时算法的速度优势更明显。新算法通过选择那些支持值较大样本作为训练样本,以减少训练样本数量,提高算法的速度;然后,利用最小二乘支持向量机算法获得近似最优解。实验结果显示,新算法的训练速度确实较快。 相似文献
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基于LS-SVM的小样本费用智能预测 总被引:5,自引:3,他引:5
最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。 相似文献
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加权光滑CHKS孪生支持向量机 总被引:4,自引:2,他引:2
针对光滑孪生支持向量机(smooth twin support vector machines,简称STWSVM)采用的Sigmoid 光滑函数逼近精度低和STWSVM 对异常点敏感的问题,引入一种性能更好的光滑函数——CHKS 函数,提出了光滑CHKS孪生支持向量机模型(smooth CHKS twin support vector machines,简称SCTWSVM).在此基础上,根据样本点的位置为每个训练样本赋予不同的重要性,以降低异常点对非平行超平面的影响,提出了加权光滑CHKS 孪生支持向量机(weighted smooth CHKS twin support vector machines,简称WSCTWSVM).不仅从理论上证明了SCTWSVM 具有严凸性和任意阶光滑的性能,而且在数据集上的实验结果表明,相对于STWSVM,SCTWSVM 可以在更短的时间内获得更高的分类精度,同时验证了WSCTWSVM 的有效性和可行性. 相似文献
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为了解决增量式最小二乘孪生支持向量回归机存在构成的核矩阵无法很好地逼近原核矩阵的问题,提出了一种增量式约简最小二乘孪生支持向量回归机(IRLSTSVR)算法。该算法首先利用约简方法,判定核矩阵列向量之间的相关性,筛选出用于构成核矩阵列向量的样本作为支持向量以降低核矩阵中列向量的相关性,使得构成的核矩阵能够更好地逼近原核矩阵,保证解的稀疏性。然后通过分块矩阵求逆引理高效增量更新逆矩阵,进一步缩短了算法的训练时间。最后在基准测试数据集上验证算法的可行性和有效性。实验结果表明,与现有的代表性算法相比,IRLSTSVR算法能够获得稀疏解和更接近离线算法的泛化性能。 相似文献
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多分类孪生支持向量机研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
孪生支持向量机因其简单的模型、快速的训练速度和优秀的性能而受到广泛关注.该算法最初是为解决二分类问题而提出的,不能直接用于解决现实生活中普遍存在的多分类问题.近来,学者们致力于将二分类孪生支持向量机扩展为多分类方法并提出了多种多分类孪生支持向量机.多分类孪生支持向量机的研究已经取得了一定的进展.本文主要工作是回顾多分类孪生支持向量机的发展,对多分类孪生支持向量机进行合理归类,分析各个类型的多分类孪生支持向量机的理论和几何意义.本文以多分类孪生支持向量机的子分类器组织结构为依据,将多分类孪生支持向量机分为:基于“一对多”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一对余”策略的多分类孪生支持向量机、基于二叉树结构的多分类孪生支持向量机和基于“多对一”策略的多分类孪生支持向量机.基于有向无环图的多分类孪生支持向量机训练过程与基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机类似,但是其决策方式有其特殊的优缺点,因此本文将其也独立为一类.本文分析和总结了这六种类型的多分类孪生支持向量机的算法思想、理论基础.此外,还通过实验对比了分类性能.本文工作为各种多分类孪生支持向量机之间建立了联系比较,使得初学者能够快速理解不同多分类孪生支持向量机之间的本质区别,也对实际应用中选取合适的多分类孪生支持向量机起到一定的指导作用. 相似文献
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提出一种快速的支撑向量回归算法。首先将支撑向量回归的带有两组约束的二次规划问题转化为两个小的分别带有一组约束的二次规划问题,而每一个小的二次规划问题又采用一种快速迭代算法求解,该迭代算法能从任何初始点快速收敛,避免了二次优化问题求解,因此能显著提高训练速度。在多个标准数据集上的实验表明,该算法比传统支撑向量机快很多,同时具有良好的泛化性能。 相似文献
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一种基于支持向量机的图像边缘检测方法 总被引:3,自引:1,他引:3
支持向量机是一种新的机器学习的方法。它以统计学习理论为基础,能够较好地解决小样本的学习问题。由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。支持向量函数回归(SVR)是SVM的一个重要分支,它已经成功地应用于系统识别、非线性系统的预测等方面,并取得了较好的效果。文中通过图像的SVR表示,对SVR图像的边缘检测进行了研究。文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性。实验结果表明,该算法能有效提高图像边缘检测效果。同时对其他边缘检测方法有一定的借鉴作用。 相似文献
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光滑CHKS孪生支持向量回归机 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前光滑孪生支持向量回归机(smooth twin support vector regression ,STSVR)中采用的Sigmoid光滑函数逼近精度不高,从而导致算法泛化能力不够理想的问题,引入一种具有更强逼近能力的光滑(chen‐harker‐kanzow‐smale ,CHKS)函数,采用CHKS函数逼近孪生支持向量回归机的不可微项,并用 Newton‐Armijo 算法求解相应的模型,提出了光滑 CHKS 孪生支持向量回归机(smooth CHKS twin support vector regression ,SCTSVR)。不仅从理论上证明了SCTSVR具有严格凸,能满足任意阶光滑和全局收敛的性能,而且在人工数据集和UCI数据集上的实验表明了SCTSVR比STSVR具有更好的回归性能。 相似文献
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支持向量回归估计性能分析 总被引:5,自引:2,他引:3
本文对支持向量机用于回归估计进行了详细的性能分析,得出了不敏感系数、惩罚因子和核函数及其参数是影响支持向量机回归估计性能的主要因素。不敏感系数可控制模型的泛化推广能力,其值的确定应考虑样本可能带有的噪声分布状况,惩罚因子可控制拟合曲线复杂性,核函数宽度系数可影响回归曲线光滑程度。因此,在采用支持向量机回归建模时,应根据建模对象选定合适的参数值,以保证回归建模效果。最后通过对原油实沸点蒸馏曲线的拟合问题验证了分析结果,为进一步研究确定SVM参数的优化方法打下了基础。 相似文献
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支持向量机算法和软件ChemSVM介绍 总被引:26,自引:27,他引:26
Vladimir N.Vapnik等提出的统计学习理论(statistical learning theory,简称SLT)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法已取得令人鼓舞的研究成果。本文旨在对这一新理论和新算法的原理作一介绍,并展望这一计算机学界的新成果在化学化工领域的应用前景,“ChemSVM”软件提供了通用的支持向量机算法,并将其与数据库,知识库,原子参数及其他数据挖掘方法有机地集成起来。 相似文献