基于Gauss核函数和规范群分类算法的混合支撑向量机

对高斯核函数支撑向量机受参数仃影响较大的缺陷，提出了一种基于规范群算法的混合分类算法——基于规范群的混合支撑向量机，通过仿真结果表明了该算法的正确性和有效性．     

核空间正交及不相关邻域保持鉴别嵌入算法

针对人脸识别中的非线性特征提取问题,基于邻域保持嵌入,提出了一组在核空间具有正交性鉴别矢量和一组在核空间具有统计不相关性鉴别矢量的计算方法.算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间.然后在目标函数中最小化核空间类内邻域散度并最大化核空间类间邻域散度来增强算法的分类鉴别能力.最后通过...     

基于核映射的无相关鉴别矢量集算法

针对人脸识别这一非线性分类问题,提出了一种基于核的无相关鉴别矢量集算法。应用了支持向量机中核函数的思想,通过核映射将原空间的非线性分类问题转化为特征空间的线性分类问题,然后在特征空间进行无相关鉴别矢量集的求取。其优势在于:利用核函数不但可以将非线性问题转化为线性问题,而且可以提取样本图像的高阶统计特征。在ORL人脸库中的测试结果表明,与传统的全局正交鉴别矢量集算法及传统的无相关鉴别矢量集算法相比,基于核映射的无相关鉴别矢量集算法有更高的识别率,最高识别率可达到99%。     

基于支撑矢量机的智能目标识别方法

支撑矢量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。文中将支撑矢量机的概念引入雷达的目标一维像识别中,对其机理作了详细地分析,建立了相应的支撑矢量机分类器算法。对雷达目标的回波数据进行目标特征提取与分类的实验结果表明,此方法可使信号特征的可分性得到显著提高。     

基于核Fisher判别分析的目标识别

核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别. 分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后基于此方法对三类实际的船舶目标噪声谱进行了识别,并与神经网络、支撑矢量机等其他分类方法做了比较. 实验结果表明,核Fisher判别分析(加上一线性支撑矢量机做阈值估计)的识别效果优于其他分类算法.     

基于KFDA-SVM的入侵检测技术（增刊）

为了提高分类正确率和减少训练时间，将特征抽取技术与分类算法结合，提出了一种基于KFDA-SVM的入侵检测技术。采用KFDA抽取最佳鉴别矢量，运用SVM对投影后的数据分类。同时根据入侵数据高维异构小样本的特性，提出一种基于HVDM的混和核函数。采用KDD 99数据集进行试验，验证了该算法的有效性。     

基于大规模数据的支撑矢量机的训练和分类

支撑矢量机是一种基于统计学习理论的、新颖且有强的泛化性能的学习方法，可看作是一种训练多项式神经网络或径向基函数分类器的新方法。支撑矢量机可用于模式识别、回归估计、求解线性算子方程等。介绍了支撑矢量机的分类机理，并针对大规模数据讨论其训练和分类中存在的问题及典型的解决方法。     

基于支撑矢量机的自动视频分类方法

提出了一种基于支撑矢量机和中心距离比值的自动视频分类方法。它通过提取视频镜头中的颜色和运动特征,利用核支撑矢量机将视频的低级别特征映转到其高层的语义特征上,并在进行支撑矢量机训练算法之前使用了中心距离比值法进行支撑矢量的预选取,实现了语义内容上的自动视频分类。仿真结果表明,该算法能对视频进行比较准确的分类。     

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.     

一种快速有效的神经网络新算法

基于输出层函数为线性函数的层前馈神经网络,结合自适应步长和动量解耦的伪牛顿算法及迭代最小二乘法导出了一种混合算法。伪真证明该混合算法自适应能力强,计算量小,收敛速度快,是一种有效的工程实用算法。     

双核函数最小二乘支持向量机汽油干点软测量建模

针对单核函数最小二乘支持向量机容易陷入局部最优值,提出双核函数最小二乘支持向量机软测量建模算法。该方法利用Sigmoid核函数与RBF核函数线性加权构成双核函数,去除部分较小支持向量样本的方法,改善最小二乘支持向量机的稀疏特性,提高模型运算速度,用k-交叉验证法进行部分参数的优化,最后将此方法用于建立汽油干点软测量模型,并与标准支持向量机、单核最小二乘支持向量机比较,结果表明双核函数最小二乘支持向量机软测量模型具有更高的计算精度和更好的推广能力。     

最小二乘支持向量机分类问题的算法实现

介绍了支持向量机理论、常用的支持向量机内积核函数以及最小二乘支持向量机算法.采用最小二乘法实现了支持向量机分类算法.数字仿真结果表明,该算法的识别正确率可达100%.     

基于稀疏核偏最小二乘法的短期负荷预测研究

支持向量机方法已成功地应用在负荷预测领域,但它在训练数据时存在数据处理量太大、处理速度慢等缺点。为此提出了一种基于稀疏核偏最小二乘法的预测方法,通过在高维特征空间的稀疏化,可减少在训练过程中的数据量,从而提高预测的速度和精度,将该方法应用于短期负荷预测中,与SVM方法相比,得到了较高的预测精度。     

基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型

为了缓解交通拥堵、道路服务水平低、市民出行效率低等问题,提出基于相关向量机和模糊综合评价的路况预测模型. 利用遗传算法和粒子群算法作为参数寻优算法,优化组合核相关向量机. 基于Spark并行化参数寻优算法,提高模型的训练效率. 提出基于Spark并行化的遗传算法和粒子群算法,优化组合核相关向量机（SPGAPSO-CKRVM）. 使用SPGAPSO-CKRVM对车流量和车速进行预测,利用预测结果计算3个交通路况评价参数：平均车速、路段饱和度和交通流密度. 将3个参数输入到模糊综合评价模型中,通过熵值法确定高峰时段和平常时段的各指标权重系数,将路况划分为6个等级. 使用加拿大Whitemud Drive公路的真实数据进行验证,证明了该模型与传统方法相比具有更高的预测精度和扩展性,路况预测准确率达到90.28%.     

非稀疏多核组合的支持向量回归方法

为了改善支持向量回归机的性能,本文提出了一种利用多核学习解决回归问题的算法(NS-MKR),算法对基本核函数的组合系数施加了Lp范数的约束(p>1),以得到组合系数的非稀疏解,并采用了两步优化方法,首先求解基于加权组合核的标准支持向量回归问题,用于学习拉格朗日乘子,然后采用简单的计算,求得基本核函数的组合系数,这两个步骤交替进行,直到满足事先定义的收敛准则。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,相对于传统的单核和稀疏多核支持向量回归方法,本文提出的算法有更好的泛化性能。     

人工冻土单轴抗压强度GA-SVM预测模型

为了预计冻结法凿井中井壁结构设计中的人工冻土单轴抗压强度,利用支持向量机在处理小样本分类学习的独到优越性及遗传算法全局并行搜索优化的特点,结合影响人工冻土单轴抗压强度因素,提出了人工冻土单轴抗压强度不同核函数的遗传支持向量机计算模型,并运用该模型预计了两淮地区第四系人工冻土单轴抗压强度。结果表明,多项式核函数的遗传支持向量机模型较高斯径向基核函数及Sigmoid核函数的遗传支持向量机模型较准确地预计人工冻土单轴抗压强度。该模型为人工冻土单轴抗压强度的预计提供了一条新途径。     

SVM核函数对分类精度影响的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,它通过求解最优化问题,在高维空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类、回归问题.文中介绍了支持向量机的基本算法原理及其分类方法,重点研究将核函数引入不可分的情形.本文通过改变核函数的参数,采用对比实验来比较分类精度,同时根据Mercer条件形成新的线性组合核函数,最后得出通过改变核函数参数与线性组合核函数的方法可以明显提高分类的精度.     

基于多群体遗传算法的人脸表情识别

人脸表情识别是目前比较活跃的研究课题。该文提出一种采用多群体遗传算法进化的支持向量机对人脸表情进行分类的新型算法。先提取人脸表情特征,然后采用多群体遗传算法自动选择最优的支持向量机核函数,最后用支持向量机的方法进行分类．在日本JAFFE人脸表情库上进行了仿真实验,并与其他方法进行了比较,该文提出的方法获得了更好的识别效果。     

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．