组合核函数SVM在特定领域文本分类中的应用

面向特定领域文本分类的实际应用,存在大量样本相互掺杂的现象,使其无法线性表述,在SVM中引入核函数可以有效地解决非线性分类的问题,而选择不同的核函数可以构造不同的SVM,其识别性能也不同,因此,选择合适的核函数及其参数优化成为SVM的关键.本文基于单核核函数的性质,对多项式核函数与径向基核函数进行线性加权,构建具有良好的泛化能力与良好的学习能力的组合核函数.仿真实验结果表明,在选择正确参数的情况下,组合核函数SVM的宏平均准确率、宏平均召回率及宏平均综合分类率都明显优于线性核、多项式核与径向基核,而且能够兼顾准确率与召回率.     

组合核函数SVM在说话人识别中的应用

针对说话人识别实际应用中训练数据不足的问题,选取GMM-UBM作为基准系统模型,用EigenVoice对其作自适应,应用泛化能力较强的多项式核函数和学习能力较强的径向基核函数进行线性加权组合后的组合核函数进行模型参数优化,并用多重网格搜索法确定核函数的最优参数,采用DAG方法实现SVM核函数的多元分类.在仿真实验中评估了线性核、多项式核、径向基核以及组合核函数,实验结果表明,在采用正确的参数前提下,在不同的多分类策略、自适应时间、信噪比和不同的说话人数量的情况下,组合核函数的识别性能明显都优于其它三个单核函数.     

支持向量机在柴油机尾气分析中的核模型选择

研究支持向量机(SVM)中常用核函数及其参数对分类效果的影响.在此基础上,联系柴油机尾气数据,应用交又确认法(CV)得到在该数据集下拥有不同常用核函数的SVM的最优参数,及在最优参数下SVM的三个性能指标,即对训练集的交叉确认准确率、对测试集的分类准确率和寻优时间.对比各性能指标,结果表明:对于柴油机尾气数据,径向基核...     

支持向量机用于多溴联苯醚蒸汽压的QSPR研究

应用ChemOffice 8.0中的MOPAC-PM3算法计算得到多溴联苯醚(PBDEs)的6个量子化学参数,采用基于多项式核,径向基核及Sigmoid核的支持向量机(SVM)方法建立了23种PBDEs蒸汽压的QSPR模型.三类核函数对训练集拟合的相关系数R2分别为0.994,0.996,0.994.,均方误差MSE分别为0.0102,0.0081,0.0095;留一法交叉验证(LOO)的相关系数分别为0.992,0.991,0.991.对测试集进行同归的相关系数分别为0.994,0.986,0.991,均方误差MSE分别为0.0225,0.0458,0.0247.结果表明SVM回归算法在PBDEs蒸汽压的QSPR建模上表现出色,核函数的选择对SVM模犁性能影响不显著.文章还从模型拟合效果、预测能力及稳定性三方面比较了三类核函数的整体性能,并比较了支持向量数目对核函数预测能力的影响.结果表明多项式核与Sigmoid核性能相当,优于径向基核.     

基于支持向量机的地层识别研究

为了实现地层识别,根据测井数据建立SVM地层识别模型,并且该模型以径向基函数为核函数。通过对SVM分类器中惩罚参数优选,结合实际需要并加入一个判断函数,提高了SVM分类器的分类正确率。试验表明:SVM分类器应用在地层识别中效果良好,而且具有广阔的应用前景。     

支持向量机分类器遥感图像分类研究

SVM分类器核函数的选择以及参数的设置直接影响系统的泛化能力和运行速度。引入交叉验证技术和栅格搜索技术,对径向基核、多项式核和Sigmoid核函数应用于图像多类别分类的性能进行理论推导、测试及分析,求得三种核函数应用于SVM分类器的性能,并证明了栅格搜索寻找最优参数的有效性。最后通过对TM6波段BSQ格式遥感图像进行分类对比证明了SVM分类器核函数用于TM图像分类的可行性及高效性。     

GMM-UBM和SVM在说话人识别中的应用

针对说话识别领域短语音导致的训练数据不充分的问题,选择能够突出说话人个性特征的GMM-UBM作为基线系统模型,并引入SVM解决GMM-UBM导致的系统鲁棒性差的问题. 选择不同的核函数对SVM的识别性能有较大的影响,针对多项式核函数泛化能力较强、学习能力较差与径向基核函数学习能力较强、泛化能力较差的特性,对两种单核核函数进行线性加权组合,以使组合核函数兼具各单核的优点. 仿真实验结果表明,组合核函数SVM的识别率和等错误率明显优于不引入SVM的GMM-UBM的基线系统及其它三个单核函数,并在不同信噪比情况下也兼顾了系统识别准确率与鲁棒性.     

一种混合核函数SVM建模方法及其应用

为了提高模型的泛化能力和精度,提出了一种基于混合核函数的支持向量机(SVM)建模方法.所提出的混合核函数由径向基函数和多项式函数加权组合而成,克服了支持向量机模型中单个核函数的局限性.并利用量子粒子群算法(QPSO)对惩罚系数、核参数以及混合权重系数进行综合寻优,求取最优化参数组合,从而提高模型的精度.采用锌湿法冶炼净化过程现场数据对建模的方法进行了测试,结果表明,所提出的混合核函数支持向量机模型具有较好的泛化性能和预测精度,预测结果满足现场工艺生产的要求.     

基于多个混合核函数的SVM决策树算法设计

不同的核函数具有不同的特性,SVM决策树中每个子SVM面对的分类对象不同,选取的核函数及其参数也应该不同。通过调节混合核函数的参数形成不同的核函数,给出了一个用多个混合核函数训练SVM决策树的多类分类算法。仿真试验表明,该算法与只用一个核函数训练SVM决策树的算法相比,具有较高的分类精度。     

用于说话人识别支持向量机模型的核函数选择

支持向量机(SVM)已广泛地应用于文本无关的说话人辨认系统,不同的核函数影响识别性能。基于此,在TIMIT语料库上对线性核、多项式核以及径向基核进行了对比实验。实验表明多项式核在多项式次数等于6的情况下具有最佳的识别性能,其识别率可以达到82.88%。     

An Equivalence between SILF-SVR and Ordinary Kriging

Support vector regression (SVR) is a powerful learning technique in the framework of statistical learning theory, while Kriging is a well-entrenched prediction method traditionally used in the spatial statistics field. However, the two techniques share the same framework of reproducing kernel Hilbert space. In this paper, we first review the formulations of SILF-SVR where soft insensitive loss function is utilized and ordinary Kriging, and then prove the equivalence between the two techniques under the assumption that the kernel function is substituted by covariance function.     

复高斯小波核函数的支持向量机研究

针对基于常用核函数的支持向量机在非线性系统参数辨识及预测方面的不足之处,构建了一种新的核函数——复高斯小波函数核函数。首先证明了新构建的核函数的正确性,即满足Mercy条件,表明其可以作为核函数;然后构建基于该核函数的支持向量机,并将该支持向量机用于非线性系统的辨识和未知部分的预测。通过与常用核函数构建的支持向量机的仿真结果进行对比,验证了该方法的正确性和有效性。     

非线性支持向量机若干关键问题研究

首先,对非线性二分类支持向量机方法中的几个关键问题进行了研究;其次,阐明了非线性映射在解决非线性分类问题时所起的作用,揭示了维数灾难的具体内涵,理清了核函数方法的本质;第三,提出了求取核函数中隐含非线性映射的方法,获取了非线性二分类支持向量机的表达式;第四,利用二分类支持向量机完成了一系列数据分类实验。     

ε-支持向量回归机算法及其应用

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点。分析了ε-支持向量回归机理论算法及其在图像去噪中的应用,使用ε-支持向量回归机对图像进行滤波并且与最小值滤波、均值滤波和维纳滤波等常用的滤波方法相比较,还比较了SVM各种核函数对不同噪声的滤波效果和分析了不同阶数的Multi-nomial核的滤波效果。实验结果表明了ε-支持向量回归机能够有效地去除噪声,不但信噪比较高而且比较清晰,同时具有良好的稀疏性。     

小波包和GA-SVM在轴承故障诊断中的应用

为了解决傅里叶变换难以兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征以及支持向量机惩罚参数c和核函数参数g选取的问题,提出了基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法;首先通过实验采集多种工况下故障轴承和正常轴承的振动信号,从振动信号中提取能够表征轴承运行状态的时频域特征以及基于小波包分析的特征向量来作为GA-SVM的输入,然后在SVM的基础上,针对SVM的惩罚参数和核函数参数在不同应用场景下的取值难以确定的特性,采用了遗传算法对支持向量机进行参数优化的GA-SVM算法进行模式识别;实验结果显示,基于小波包和GA-SVM的轴承故障诊断方法比SVM和BP都具有更高的识别精度。     

Q-高斯核支持向量机的财务危机预报

针对科学实践、经济生活等诸多领域数据分布相对复杂的分类问题,使用传统支持向量机(SVM)无法很好地刻画其变量间的相关性,从而影响分类性能。对于这一情况,提出使用经典高斯函数的参数推广形式——Q-高斯函数作为SVM的核函数构建财务危机预警模型。结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据分别建立T-2和T-3财务预警模型进行实证分析,采用显著性检验筛选出合适的财务指标并利用交叉验证方法确定模型参数。相比高斯核SVM财务危机预警模型,使用Q-高斯核SVM建立的T-2和T-3模型的预报准确率都提高了大约3%,而且成本较高的第Ⅰ类错误最多降低了14.29%。     

基于插值的核函数构造

近年来，统计学习(SLT)和支持向量机(SVM)理论的研究日益受到当前国际机器学习领域的重视．有关核函数的研究则一直是研究的重点．这是因为不同的核函数会导致SVM的泛化能力有很大的不同．如何根据所给数据选择合适的核函数成为人们所关注的核心问题．该文首先指出满足Mercer条件的核函数的具体表达式并非问题关键，在此基础上，该文进一步提出利用散乱数据插值的办法确定特征空间中感兴趣点的内积值以代替传统核函数的一般表达式所起的作用．实验表明该方法不仅能够有效改善支持向量机的设计训练过程中的不确定性，而且泛化能力要优于绝大部分的基于传统核函数的支持向量机．     

一种新的混合核函数支持向量机

针对单核函数支持向量机性能的局限性问题,提出将sigmoid核函数与高斯核函数组成一种新的混合核函数支持向量机.高斯核是典型的局部核;sigmoid核在神经网络中被证明具有良好的全局分类性能.新混合核函数结合二者的优点,其支持向量机的分类性能优于由单核函数构成的支持向量机,实验结果表明该方法的有效性.     

支持向量机核函数选择研究与仿真

支持向量机是一种基于核的学习方法,核函数选取对支持向量机性能有着重要的影响,如何有效地进行核函数选择是支持向量机研究领域的一个重要问题。目前大多数核选择方法不考虑数据的分布特征,没有充分利用隐含在数据中的先验信息。为此,引入能量熵概念,借助超球体描述和核函数蕴藏的度量特征,提出一种基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法,以提高SVM学习能力和泛化能力。数值实例仿真验证表明了该方法的可行性和有效性。     

ε-支持向量回归机算法及其应用

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点。分析了ε-支持向量回归机理论算法及其在图像去噪中的应用,使用ε-支持向量回归机对图像进行滤波并且与最小值滤波、均值滤波和维纳滤波等常用的滤波方法相比较,还比较了SVM各种核函数对不同噪声的滤波效果和分析了不同阶数的Multinomial核的滤波效果。实验结果表明了ε-支持向量回归机能够有效地去除噪声,不但信噪比较高而且比较清晰,同时具有良好的稀疏性。