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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
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贡献。在测试阶段测试点到两类超平面的距离相等时,双支持向量机也没有明确给出对这些等距点的处理方法。针对这些情况,提出一种可变隶属度的模糊双支持向量机。距离类中心较近的样本点隶属度由其到类中心的距离决定,距离类中心较远的样本点隶属度由其到类中心的距离和它的紧密度共同决定。在测试阶段出现等距点时,根据等距点与各类训练点的等价性比例进行分类。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、混合模糊双支持向量机相比,这种可变隶属度模糊双支持向量机分类精度最高。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
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   

4.
黄颖  李伟  刘发升 《计算机应用》2007,27(11):2821-2824
对现有的模糊支持向量机进行分析,提出一种改进的模糊支持向量机算法——双隶属度模糊支持向量机法(DM FSVM)。在传统的模糊支持向量机模型中,每一个训练样本的隶属函数中只有一个隶属度,而DM FSVM中每一个训练样本拥有两个隶属度。它既能保持传统模糊支持向量机的优点,又能充分利用有限样本,增加其分类推广能力。实验表明该算法较好地提高了分类精度。  相似文献   

5.
SVM结合模糊方法在遥感图像分类中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种支持向量机(SVM)结合模糊方法的遥感图像分类算法。首先介绍了SVM基本算法及其在遥感图像分类中应用情况,然后针对SVM多类判别存在混分和漏分的缺陷,对混分和漏分样本采用模糊方法判决分类。实验证明该方法的分类精度优于单一的SVM方法、模糊方法或神经网络方法。  相似文献   

6.
基于模糊支持向量机的图像边缘检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
侯丽萍  石磊 《福建电脑》2009,(12):23-23,34
提出了一种基于模糊支持向量机的图像边缘检测方法.利用支持向量机分类的思想,将模糊支持向量机应用到图像边缘检测中,在有效检测出图像边缘点的同时,减小噪声点的干扰,时图像的边缘检测的一种新方法进行了研究探讨.  相似文献   

7.
SVM在多源遥感图像分类中的应用研究   总被引:7,自引:1,他引:7  
在利用遥感图像进行土地利用/覆盖分类过程中,可采用以下两种途径来提高分类精度:一是通过增加有利于分类的数据源,引入地理辅助数据和归一化植被指数(NDVI)来进行多源信息融合;二是选择更好的分类方法,例如支持向量机(SVM)学习方法,由于该方法克服了最大似然法和神经网络的弱点,非常适合高维、复杂的小样本多源数据的分类。为了提高多源遥感图像分类的精度,还研究了支持向量机在遥感图像分类中模型的选择,包括多类模型和核函数的选择。分类结果表明,支持向量机比传统的分类方法具有更高的精度,尤其是基于径向基核函数和一对一多类方法的支持向量机模型更适合多源遥感图像分类,因此,基于支持向量机的多源土地利用/覆盖分类能大大提高分类精度。  相似文献   

8.
该文对多类分类支持向量机、模糊支持向量机、小波变换支持向量机及主动支持向量机在遥感图像分类中应用的情况进行了阐述及总结,并给出了支持向量机在遥感图像分类中应用的发展趋势。  相似文献   

9.
基于密度法的双隶属度模糊支持向量机   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

10.
提出一种新的混合的图像分割方法,利用模糊C均值聚类与支持向量机两种方法相结合。此方法首先将图像的空间分布信息作为支持向量机的特征分量,再用模糊C均值聚类获得的分类结果作为支持向量机所需的初始训练样本,并对图像的所有像素点进行分类,同一类中的像素点形成一个分割区域,以此获得图像分割。实验表明,此将模糊C均值与支持向量机结合的新方法获得的图像分割效果较好,在一定程度上解决了支持向量机特征维数过大所导致的维数灾难问题。  相似文献   

11.
采用模糊支持向量机时,隶属度函数的设计是整个算法的关键。详细阐述了已存在的隶属度函数,重点分析了目前应用较广的紧密度模糊支持向量机,针对紧密度模糊支持向量机的不足,提出了一种扩展的紧密度模糊支持向量机,并将其应用到文本分类领域。实验结果表明,与传统模糊支持向量机相比,该算法分类性能更好,抗噪能力更强。  相似文献   

12.
沈洋 《计算机应用研究》2020,37(11):3281-3286
针对二叉树支持向量机多分类算法准确率与分类效率较低的问题,提出了一种基于加权模糊隶属度的二叉树支持向量机多分类算法(binary tree support vector machines multi-classification algorithm based on weighted fuzzy membership,PF-BTSVM)。该算法依据最大最小样本距离与质心距离构造出一个近似完全二叉树,提高了整体结构的分类效率;利用模糊隶属度函数以及正负辅助惩罚因子对训练集进行筛选,剔除掉对分类无用的样本与噪声值,实现了训练集的提纯并且削弱了不平衡分类时超平面的偏移。在数据集上的实验结果表明,与其他二叉树多分类算法相比,该算法在提高了分类准确率以及稳定性的的同时还加快了训练与分类的速度,而且这种优势当分类的不平衡度越大时越明显。  相似文献   

13.
徐鲁强  刘静霞  史云宾  秦军 《计算机应用》2010,30(11):2995-2997
针对河流遥感图像形状类型人工图像解译效率低,提出了河流图像自动识别分类方法。利用敏感因子组合条件,采用多波段组合法和区域生长分裂合并等方法提取河流并应用数学形态学方法进行处理;对得到河流图像确定类型分类特征,并给出了特征向量计算方法;河流类型特征向量散布程度大、类内聚集性较差,在支持向量机的基础上引入模糊隶属度函数,通过模糊隶属度反映样本的贡献属性,减弱噪声或野值样本对分类的影响。实验结果显示,采用模糊支持向量机有效地提高了识别准确度。  相似文献   

14.
利用卫星遥感影像进行土地利用变化监测的关键技术是影像分类与目标识别。本文提出了支持向量机的改进算法,基于小波核函数构建了小波模糊支持向量机。通过项目"集成卫星遥感与地形地籍数据进行土地利用变化检测"的研究和实验,力求在创新处理算法上取得突破,提高重点目标识别的准确性、可靠性。  相似文献   

15.
孪生支持向量机(TWSVM)是在支持向量机(SVM)的基础上产生的一种高效二分类算法,由于现实中存在的问题大多数是多分类的,将二分类孪生支持向量机扩展到多分类孪生支持向量机(MTWSVM)是非常重要的。目前常用的MTWSVM一般是基于“一对一”策略,但该策略中各子分类器都采用相同的惩罚参数以及核参数,忽略了不同子分类器之间的差异,不能使其发挥最好的作用。通过提出一种基于混合参数的多分类孪生支持向量机(MP-MTWSVM),为不同的子分类器选取合适的参数,保持分类器的多样性,进而根据“一对一”策略构建MTWSVM。TWSVM本就面临着参数难确定的问题,而MP-MTWSVM算法又引入了大量的参数,通过灰狼算法(GWO)对MP-MTWSVM的参数进行寻优,进一步提出了基于灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机(GWO-MP-MTWSVM)。通过实验表明,GWO可以快速找到各子分类器的最优参数,并进一步提升了算法的准确率。  相似文献   

16.
基于模糊支持向量机的面向语义图像检索算法*   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了缩减图像低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”,本文提出一种基于模糊支持向量机的面向语义图像检索(SBIR-FSVM)算法。在提取图像的低层特征的基础上,本文将最小隶属度模糊支持向量机引入到图像检索技术中,获取图像语义信息及消除传统支持向量机(SVM)在多类分类中产生的不可分区域,从而实现面向语义的图像检索。实验结果表明,本文提出的SBIR-FSVM算法与基于SVM的图像检索算法及综合多特征的基于内容的图像检索算法相比均有了显著的改进。  相似文献   

17.
模糊孪生支持向量机是一种重要的机器学习方法,克服了噪声或异常数据对分类的影响;然而,该方法考虑的仍是经验风险,从而使得训练过程易出现过拟合现象。为了解决该问题,通过引入调整项,提出了一种改进的模糊孪生支持向量机模型,利用二次规划求解方法和超松弛迭代法对模型进行求解,获得了用于分类的决策面。实验中选取UCI标准数据集验证了所提方法的有效性。  相似文献   

18.
Fuzzy SVM with a new fuzzy membership function   总被引:6,自引:0,他引:6  
It is known that with a proper fuzzy membership function, a fuzzy support vector machine can effectively reduce the effects of outliers when solving the classification problem. In this paper, a new fuzzy membership function is proposed to the nonlinear fuzzy support vector machine. The fuzzy membership is calculated in the feature space and is represented by kernels. This method gives good performance on reducing the effects of outliers and significantly improves the classification accuracy and generalization.  相似文献   

19.
刘华富  张文生 《计算机工程与设计》2007,28(17):4065-4067,4115
使用支持向量机算法直接求海量数据的模糊分类系统是相当困难的.为了解决这个问题,提出了基于邻域原理设计模糊分类系统的方法.将支持向量机的理论建立在距离空间上,设计出了计算支持向量的邻域算法;利用所求的支持向量,基于平分最近点方法设计出了求分类超平面的算法,求出模糊分类系统,该算法优于基于支持向量机直接求模糊分类系统的方法.实验结果说明,该方法可有效地解决对海量数据的模糊分类系统的设计问题.  相似文献   

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