面向不均衡分类的隶属度加权模糊支持向量机

针对不均衡分类问题,提出了一种基于隶属度加权的模糊支持向量机模型。使用传统支持向量机对样本进行训练,并通过样本点与所得分类超平面之间的距离构造模糊隶属度,这不仅能够消除噪点和野值点的影响,而且可以在一定程度上约减样本;利用正负类的平均隶属度和样本数量求得平衡调节因子,消除数据不平衡时造成的分类超平面的偏移现象;通过实验结果验证了该算法的可行性和有效性。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度,特别是对不平衡数据效果更加明显,在训练速度和分类性能上比传统支持向量机和模糊支持向量机有进一步的提升。     

基于模糊支持向量机的多分类算法研究

针对支持向量机理论中的多分类问题以及SVM对噪声数据的敏感性问题,提出了一种基于二叉树的模糊支持向量机多分类算法。该算法是在基于二叉树的支持向量机多分类算法的基础上引入模糊隶属度函数,根据每个样本数据对分类结果的不同影响,通过基于KNN的模糊隶属度的度量方法计算出相应的值,由此得到不同的惩罚值,这样在构造分类超平面时,就可以忽略对分类结果不重要的数据。通过实验证明,该算法有较好的抗干扰能力和分类效果。     

基于类内超平面的模糊支持向量机

分析基于样本与类中心距离设计模糊支持向量机隶属度函数的缺点,使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的隶属度函数设计方法.该方法降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力.最后数值实验表明,与传统的支持向量机和现有的3种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数可达到最好的分类效果而且速度快.     

双隶属度模糊粗糙支持向量机

针对支持向量机方法处理不确定信息系统时存在的两个问题：一方面支持向量机训练对噪声样本敏感,另一方面支持向量机训练未考虑信息系统的不一致,利用模糊理论与粗糙集方法分别计算得到两种隶属度：模糊隶属度与粗糙隶属度,并将两种隶属度引入到标准支持向量机中得到一个新的支持向量机模型——双隶属度模糊粗糙支持向量机（DM-FRSVM）。分析该模型对于不确定问题的解决思路并进行对比研究,实验结果表明,在对于含有不确定信息的样本集进行分类时,DM-FRSVM表现出更好的推广性能。     

一类新型快速模糊支持向量机

针对一般模糊支持向量机训练时间过长,训练效率低下的问题,通过定义了一种新的隶属度函数的方法,来改进算法,从而得到了一种快速模糊支持向量机。本算法中的新定义的隶属度函数能够对离分类超平面较远、不可能成为支持向量的数据赋予较小的隶属度,使训练样本集中的数据大大减少。同时,在将二类模糊支持向量机推广到k类时,采用了DAGSVMs方法,进一步提高了多类分类问题的分类效率。实验表明,提出的快速模糊支持向量机在保证测试精度的同时,减少了训练时间。     

一类新型快速模糊支持向量机

针对一般模糊支持向量机训练时间过长,训练效率低下的问题,通过定义了一种新的隶属度函数的方法,来改进算法,从而得到了一种快速模糊支持向量机。本算法中的新定义的隶属度函数能够对离分类超平面较远、不可能成为支持向量的数据赋予较小的隶属度,使训练样本集中的数据大大减少。同时,在将二类模糊支持向量机推广到k类时,采用了DAGSVMs方法,进一步提高了多类分类问题的分类效率。实验表明,提出的快速模糊支持向量机在保证测试精度的同时,减少了训练时间。     

基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法

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。     

基于不平衡数据分类的一种平衡模糊支持向量机

鉴于不平衡数据集中类不平衡比较大的分类问题,利用样本点的特性建立类不平衡调节因子和模糊隶属度,提出了平衡模糊支持向量机。首先计算样本协方差矩阵,求得类不平衡调节因子,然后计算各样本点的模糊隶属度,得到各样本对分类超平面的贡献率。类平衡调节因子和模糊隶属度同时对分类器的误差项产生影响。结果表明,这种平衡模糊支持向量机对类不平衡比较大的分类问题具有很好的分类效果。     

基于密度法的双隶属度模糊支持向量机

针对现实环境中样本集越来越大,并且往往含有大量噪声和野值,导致传统模糊支持向量机的训练时间和分类识别率降低的阃题,提出基于密度法的双隶属度模糊支持向量机,即靠近类中心的样本点隶属度由其到类中心的距离确定,远离类中心的样本点隶属度由其邻域内同类异类样本点数量的比例确定。从理论和实证两个方面分析文中方法与以往基于密度的模糊支持向量机（DFSVM）相比,该方法不但降低了算法的复杂度,并且提高了支持向量机的分类精度。     

基于类内超平面的改进模糊支持向量机

基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能够有效地解决支持向量机对噪声、野值点敏感的问题。但是它对支持向量赋予较小的隶属度值,从而降低了其分类效果。因此,提出一种改进的隶属度函数设计方法,该方法降低了对样本几何分布的依赖,而且考虑到了支持向量机的本质特征。用类内超平面代替类中心,根据每类数据与其类内超平面的距离定义隶属度函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,同时对离分类超平面较远且不可能成为支持向量的样本赋予较小的隶属度值。实验表明,改进的模糊支持向量机能够有效地提高分类精度。     

改进的二叉树支持向量机在多分类中的应用

在多分类问题中,分类算法的优劣直接影响到最终分类结果的好坏。现有的多分类算法中,基于支持向量机的多分类算法在综合性能方面要优于其他算法,但是,这些较优算法同样面临一些多分类中常见的问题,如不可分问题和效率低问题。针对这些问题,文中提出了一种改进的二叉树支持向量机多分类算法,该算法综合考虑了两个类之间的距离和分布情况对可分离性的影响,并采用最容易分离的类最先分割出来的策略来建立树的结构。通过在不同的数据集上进行测试,表明该方法不仅解决了多分类的不可分问题,还能提高分类的效率和准确度,可更好地解决现实中的多分类问题。     

基于模糊双支持向量机的遥感图像分类研究

遥感图像的分类是研究土地利用变化的基础。传统的遥感图像分类方法存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题。提出了一种基于模糊双支持向量机的多类分类方法,将模糊技术引入到双支持向量机中,赋予不同样本以不同的模糊隶属度,然后将模糊双支持向量机推广到多类分类中,最后将新方法应用到遥感图像分类中。实验表明,新方法比传统的支持向量机多类分类方法有较高的分类精度,并且有较强的抗噪声能力,在运行时间上也是可行的。模糊双支持向量机是一种有效的遥感图像分类方法。     

基于混合模糊隶属度的模糊双支持向量机研究

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.     

基于决策树对支持向量机的医学图像分类新方法

针对传统对支持向量机多类分类算法（Multi-TWSVM）中出现的模糊性问题,提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机（GA-DTTSVM）多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决策树,通过构建决策树可以分离样本的模糊区域,提高模糊区域样本的识别率。在决策树的每个节点上用对支持向量机（TWSVM）训练分类器,最后用训练的分类器进行分类和预测。实验结果表明,与决策树对支持向量机（DTTSVM）多类分类算法以及Multi-TWSVM相比,GA-DTTSVM多类分类算法具有较高的分类精度和较快的训练速度。     

一种改进的二叉树多分支持向量机算法

二叉树支持向量机分类算法主要是构造一个偏二叉树或是构造一颗完全二叉树,但是偏二叉树分类的准确性虽高而分类的效率低,完全二叉树分类的效率高但是准确性不高。本文提出一种算法,结合了以上两种二叉树构造方法的优点,并且更能反映样本的真实分布。实验结果表明,新算法具有较高的推广性能。     

基于样本之间紧密度的模糊支持向量机方法

针对传统支持向量机方法中存在对噪声或野值敏感的问题,提出了一种基于紧密度的模糊支持向量机方法.在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系.通过样本之间的紧密度来描述类中各个样本之间的关系,利用包围同一类中样本的最小球半径大小来度量样本之间的紧密度.样本的隶属度依据样本在球中的位置,按照不同的规律确定与基于样本与类中心之间关系构建的模糊支持向量机方法相比,该方法有利于将野值或含噪声样本与有效样本进行区分.实验结果表明,与传统支持向量机方法及基于样本与类中心之间关系的模糊支持向量机方法相比,基于紧密度的模糊支持向量机方法具有更好的抗噪性能及分类能力.     

基于SVM的Web文本快速增量分类算法*

针对基于支持向量机的Web文本分类效率低的问题,提出了一种基于支持向量机Web文本的快速增量分类FVI-SVM算法。算法保留增量训练集中违反KKT条件的Web文本特征向量,克服了Web文本训练集规模巨大,造成支持向量机训练效率低的缺点。算法通过计算支持向量的共享最近邻相似度,去除冗余支持向量,克服了在增量学习过程中不断加入相似文本特征向量而导致增量学习的训练时间消耗加大、分类效率下降的问题。实验结果表明,该方法在保证分类精度的前提下,有效提高了支持向量机的训练效率和分类效率。     

基于混淆矩阵和集成学习的分类方法研究

针对多分类问题,本文提出一种基于混淆矩阵和集成学习的分类方法。从模式间的相似性关系入手,基于混淆矩阵产生层次化分类器结构;以支持向量机(SVM)作为基本的两类分类器,对于分类精度不理想的SVM,通过AdaBoost算法对SVM分类器进行加权投票。以变电站环境监控中的目标识别为例(涉及到人、动物、普通火焰(红黄颜色火焰)、白色火焰、白炽灯),实现了变电站环境监控中的目标分类。实验表明,所提出的方法有效提高了分类精度。     

基于混合隶属度的模糊简约双支持向量机研究

双支持向量机是一种新的非平行二分类算法,其处理速度比传统支持向量机快很多,但是双支持向量机在训练之前要进行大量的复杂逆矩阵计算;在非线性情况下,它不能像传统支持向量机那样把核技巧直接运用到对偶优化问题中;并且双支持向量机没有考虑不同输入样本点会对最优分类超平面产生不同的影响。针对这些情况,提出了一种模糊简约双支持向量机。该模糊简约双支持向量机通过对二次规划函数和拉格朗日函数的改进,省略大量的逆矩阵计算,同时核技巧能直接运用到非线性分类情况下;对于混合模糊隶属度函数,不仅每个样本点到类中心的距离影响着该混合模糊隶属度,而且该样本点的邻域密度同样影响着该混合模糊隶属度。实验结果表明,与支持向量机、标准双支持向量机、双边界支持向量机、模糊双支持向量机相比,具有该混合模糊隶属度函数的简约双支持向量机不仅分类时间短,计算简单,而且分类精度高。     

融合Levy飞行和精英反向学习的WOA-SVM多分类算法

元启发算法-SVM是多分类评价模型的典型架构,在多分类综合决策判定中具有重要的理论与实践意义,为此提出了一种融合Lévy飞行和精英反向学习的鲸鱼优化算法(Lévy flight and elite opposition-based whale optimization algorithm,LFEO-BWOA)-SVM多分类评价算法.利用Lévy飞行策略替代螺旋轨迹策略更新位置信息,有效克服了鲸鱼优化算法易陷入局部寻优的不足;引入精英反向学习机制增加种群多样性,提高了鲸鱼优化算法全局寻优的能力.实验仿真结果表明,LFEO-BWOA-SVM算法在分类准确率上比传统SVM、BP神经网络分别提高17.84％和4.51％,准确率为98.73％,在训练时间上比标准WOA-SVM和PSO-SVM分别缩短了9.34％和84.94％.实验结果证明,LFEO-BWOA-SVM算法的寻优能力和收敛速度均有明显提升,准确率和快速性良好.