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近似支持向量机(PSVM)在支持向量机(SVM)的基础上,变不等式约束为等式约束,只需求解一组线性等式,避免了求解二次规划问题,使得算法更快、更简洁,在两类分类问题中取得较好应用.探讨了3种基于两类PSVM的多类分类方法,在标准数据集上进行了验证,并与标准SVM的结果进行了比较,结论表明3种PSVM多类分类方法能取得较好的分类性能. 相似文献
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一种提高支持向量机针对低维向量分类精度的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种支持向量机的全局优化训练算法,形成一种新的分类器,以解决传统的支持向量机在对低维样本点分类时产生的精度下降问题。首先对支持向量机原理,以及以SVM—light为代表的经黄SVM训练算法进行分析,发现支持向量机的训练在本质上都归结为具有不等式约束条件的二次规划问题。本文直接根据支持向量机的最优分类超平面,将其化为无约束条件的求解函数极值问题。然后采用全局优化算法-禁忌搜索算法得到函数的极值点。通过两类高斯样本点分类实验和人脸图像识别的多类分类试验,证明使用支持向量机的全局优化训练算法,在样本点特征向量维数较低的情况下,比使用传统的支持向量机训练算法分类具有更高的分类准确率。 相似文献
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基于K最近邻的支持向量机快速训练算法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统支持向量机训练大规模样本时间和空间开销大,使其应用受到了很大限制。为了提高支持向量机的训练速度,根据支持向量机的基本原理,应用K最近邻思想来筛选训练样本集,提出了基于K最近邻的支持向量机快速训练算法(KNN-SVM)。算法首先选取一部分最有可能成为支持向量的样本——边界向量,然后用边界向量集代替训练样本集进行支持向量机训练,大幅度减少了训练样本的数量,使支持向量机的训练速度显著提高。同时,由于边界向量包含了支持向量,因此,支持向量机的分类能力没有受到影响。仿真实验结果表明,与传统支持向量机相比,在分类精度相同的情况下,算法能够有效地提高支持向量机的训练速度,而且还可以提高支持向量机的分类速度和推广能力。 相似文献
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针对投影孪生支持向量机(Projection Twin Support Vector Machine,PTSVM)在训练和求解过程中存在的问题,提出了一类改进的投影孪生支持向量机(Improved PTSVM),简称为IPTSVM.该文首先构造了改进的线性投影孪生支持向量机,然后利用核技巧轻松将其推广到了非线性形式.本文的主要贡献有:(1)提出了投影孪生支持向量机的新模型,克服了原始PTSVM在训练之前需要求解两个逆矩阵的问题;(2)继承了传统SVM(Support Vector Machine)的精髓,利用核技巧直接将线性IPTSVM推广到非线性形式;(3)引入了一个新的参数,可以调节模型的性能,提高了IPTSVM的分类精度.实验结果表明,与PTSVM算法相比较,IPTSVM不仅提高了分类精度,而且克服了PTSVM的一些不足. 相似文献
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针对广义特征值中心支持向量机(GEPSVM)训练和决策过程不一致问题,该文提出一类改进的基于特征值分解的中心支持向量机,简称为IGEPSVM。首先针对二分类问题提出了基于特征值分解的中心支持向量机,然后基于一类对余类策略将其推广到多类分类问题。将GEPSVM求解广义特征值问题转化为求解标准特征值问题,降低了计算复杂度。引入了一个新的参数,可以调节模型的性能,提高了GEPSVM的分类精度。提出了基于IGEPSVM的多类分类算法。实验结果表明,与GEPSVM算法相比较,IGEPSVM不仅提高了分类精度,而且缩短了训练时间。 相似文献
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针对传统支持向量机(SVM)在解决多类分类问题时需要训练多个分类器、存在不可分区域等问题,研究了基于支持向量回归机的多类分类算法。利用回归思想求解多类分类问题,将分类样本作为回归输入,样本的类别标识作为回归输出,通过支持向量回归机训练拟合出各样本与其类别标识之间的函数关系。将待分类样本代入回归函数,对其输出取整后即可得到样本类别。该算法仅使用1个分类器,明显简化了分类过程。另外,引入复合核函数来提高支持向量回归机的性能。采用加州大学欧文分校(UCI)例题库中的多类分类问题进行仿真验证,并将改进算法与传统算法作对比,结果表明改进算法在分类速度和准确率上都有显著提高。 相似文献
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针对支持向量机(svM)模型不能有效处理海量数据挖掘的问题,提出一种改进的基于主动学习的支持向量机(AL_SVM)方法。该方法首先将训练集随机划分为多个独立同分布的子集,并选择其中一个子集作为初始训练集来训练SVM得到初始分类器和支持向量集,然后根据已经得到的分类器信息在剩余样本集中选择对于分类器改进作用最大的有价值样本。并与已得到的支持向量集合并构成新训练集,以更新分类器,从而在保留重要支持向量信息的前提下,去除大量不重要的支持向量,一定程度上避免了过学习问题,提高了学习效率。实验表明,AL_SVM方法能够在保持学习器泛化能力的同时提高其学习效率。 相似文献
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为提高电力变压器故障诊断的准确性,提出一种支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的故障诊断方法.该方法用添加最优保存策略的小生境策遗传算法对SVM进行参数优化,确保种群中适应度高的个体能被保留到下一代,使优化对象比较容易稳定,以得到更优良的个体,提高诊断精度.通过与遗传算法优化SVM及标准小生境遗传算法优化SVM的诊断结果相比较,根据对比结果表明:所提方法对变压器故障数据的分类辨识效果更好. 相似文献
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基于SVM及其改进算法的fMRI图像分类性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提出一种更适用于分析fMRI图像特征的机器学习算法,引入机器学习近年提出的、具有较好的泛化能力、并能够保证极值解是全局最优解的新方法支持向量机(SVM)算法,具体选择了PSVM、SSVM、LPSVM、NSVM 4种SVM改进算法以及基本SVM算法应用于fMRI图像的分类问题,在MATLAB平台上进行了算法仿真实现。在对各种算法的分类计算时间、分类精确度两个方面进行比较和讨论后,得到PSVM算法在fMRI图像的分类问题上,有较好的综合性能。 相似文献
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论述了基于支持向量机故障诊断技术的基本原理;介绍了传统的基于人工神经网络的故障诊断方法;以旋转机械故障诊断为例对两种诊断方法进行了比较,实验结果表明,与神经网络相比,基于支持向量机的故障诊断方法在训练速度、诊断精度、可靠性等方面都表现出了优越的诊断性能。 相似文献
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基于SVM的烟叶光谱分级 总被引:3,自引:0,他引:3
文中将基于统计学理论的支持向量机SVM(Support Vector Machine)与红外光谱分析技术结合,以50个烟叶样本作为实验材料,对两类烟叶进行分级。为了获得更好的定性分析结果并且简化网络输入维数,首先利用小波压缩对复杂光谱数据进行预处理。然后通过SVM建立烟叶分级模型。实验中采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,根据SVM的不同输入量调整核参数建立最佳SVM模型,实验表明:对训练样本的正确识别率为100%,测试样本正确识别率为93.10%。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。研究了支持向量机的拓展算法——最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于电力系统短期负荷时间序列预测。通过实例并与神经网络模型预测结果相比较表明,LSSVM模型的预测精度要明显高于神经网络模型,验证了LSS-VM模型可以很好地应用于短期负荷时间序列预测,并且具有较高的准确性与有效性,这为短期负荷预测提供了一个新的解决思路。 相似文献