模糊支持向量机的偏移量计算方法

偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机（FSVM）的最优分类面位置,对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率,基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法,将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明,使用新偏移量的FSVM识别率高于使用标准偏移量的FSVM识别率。     

双隶属度模糊支持向量机算法

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。     

基于模糊支持向量机的语音识别方法

通过计算输入样本的模糊隶属度，探讨了模糊支持向量机（FSVM）的原理，应用其对语音信号进行识别。并和RBF神经网络、支持向量机（SVM）的识别效果进行了比较。在仿真实验中，采用小波分析方法提取语音特征向量，识别结果表明，SVM和FSVM比RBF网络具有较好的泛化性能，训练时间也大大缩减。此外，FSVM比SVM有更强的抵抗噪声的能力。     

结合正态分布概率的FSVM

针对当前模糊支持向量机（FSVM）一般使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,提出了一种计算FSVM的隶属度的新方法。首次使用基于正态分布概率的π型隶属度函数来计算隶属度,根据正态分布的特性,在考虑数据分布规律的同时求得数据点的隶属值,使得求得的数据能够更加准确地反应数据的特点,进而获得更好的分类函数。实验表明,这种方法较SVM和FSVM相比,降低了噪声数据的影响,并且有效地提高了分类的准确率。     

自动站气温数据异常的补偿方法

为了保证气象资料的完整性与准确性,针对含有间断噪声的自动站日平均气温数据提出了3种隶属度函数,设计了基于平方平均隶属度函数的模糊支持向量机(FSVM)补偿算法,建立了补偿模型,并与传统支持向量机(SVM)方法进行了对比。实验结果表明:基于平方平均隶属度函数的FSVM方法对噪声点有较强的识别能力,插补后的数据精度达到了1.4℃,优于传统SVM方法的1.6℃;整体预测精度达到了1.13℃,同样优于传统SVM方法的1.42℃。     

基于类向心度的模糊支持向量机

传统支持向量机(SVM)训练含有噪声或野值点的数据时,容易产生过拟合,而模糊支持向量机可以有效地处理这种问题。针对使用样本与类中心之间的距离关系来构建模糊支持向量机隶属度函数的不足,提出了一种基于类向心度的模糊支持向量机(CCD FSVM)。该方法不仅考虑到样本与类中心之间的关系,还考虑到类中各个样本之间的联系,并用类向心度来表示。将类向心度应用于模糊隶属度函数的设计,能够很好地将有效样本与噪声、野值点样本区分开来,而且可以通过向心度的大小,对混合度比较高的样本进行区分,从而达到提高分类精度的效果。实验结果表明,基于类向心度的模糊支持向量机其分类正确率比支持向量机高,在使用三种不同隶属度函数的FSVM中,该方法的抗噪性能最好,分类性能最强。     

基于熵和蚁群算法的模糊支持向量机新方法

针对当前模糊支持向量机(FSVM)一般使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,首次利用熵的不确定性定量化度量特征和蚁群算法(ACO)的智能性与FSVM结合,提出一种基于熵和ACO的FSVM新方法(EAFSVM).求得的聚类中心和隶属度能更准确地反映数据本身的特点,提高测试精度.实验对比SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高.尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力.     

自动站气温数据异常的补偿方法

为了保证气象资料的完整性与准确性,针对含有间断噪声的自动站日平均气温数据提出了3种隶属度函数,设计了基于平方平均隶属度函数的模糊支持向量机（FSVM）补偿算法,建立了补偿模型,并与传统支持向量机（SVM）方法进行了对比。实验结果表明：基于平方平均隶属度函数的FSVM方法对噪声点有较强的识别能力,插补后的数据精度达到了1.4℃,优于传统SVM方法的1.6℃;整体预测精度达到了1.13℃,同样优于传统SVM方法的1.42℃。     

改进的SVM在入侵检测中的应用

提出模糊支持向量机的入侵检测方法,根据输入样本对分类结果不同的影响程度,引入模糊隶属度,探讨了模糊支持向量（FSVM）原理。为进一步提高支持向量机的分类性能,提出Bagging算法对FSVM分类器进行集成,实验结果表明,提出的方法具有良好的检测性能。     

基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机

摘 要: 模糊支持向量机(FSVM)对传统支持向量机(SVM)在对外围点和噪声数据敏感的缺陷做了重要改进。选取合适的聚类中心计算符合数据本身特征分布的隶属度,能使分类更加准确,提高测试精度。论文基于模糊支持向量机思想,提出一种新的模糊聚类模型—基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机(EAFSVM),为聚类中心和隶属度的计算提出了新方法。实验对比传统SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高,尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力。     

模糊最小包含球支持向量机

为提高支持向量机的模式分类性能,综合模糊支持向量机和球形支持向量机等方法,提出一种模糊最小包含球(FMEB)支持向量机,对于模式分类问题,通过引入模糊隶属度,寻找2个分别包含二类模式的同心最小包含球,使类间间隔最大化,同时二类模式类内分布最小化,从而增强泛化性和鲁棒性。实验结果证明FMEB的模式分类性能优于其他方法。     

基于两阶段聚类的模糊支持向量机

为了提高模糊支持向量机在大数据集上的训练效率,提出一种基于两阶段聚类的模糊支持向量机算法。第1阶段为粗粒度聚类阶段,在每类训练样本上执行密度聚类算法,设置较大的邻域半径(给定邻域内最小点数),保证可能成为支持向量的样本点都被选取;第2阶段为自适应聚类阶段,在粗选的数据集合上,执行自适应密度聚类算法,根据各个点距离分类面的远近,自适应决定该点的邻域半径(给定邻域内最小点数)。这样可有效地减少远离分类面的聚类边缘点的数量,同时在分类面附近保持较多的样本点,试验结果表明,基于两阶段聚类模糊支持向量机算法,相比以往的方法,不仅提高了模糊支持向量机的训练效率,同时保持了较好的分类效果。     

基于模糊分割的支持向量机分类器

支持向量机算法对噪声点和异常点是敏感的,为了解决这个问题,人们提出了模糊支持向量机,但其中的模糊隶属度函数需要人为设置。提出基于模糊分割的支持向量机分类器。在该算法中,首先根据聚类有效性用模糊c-均值聚类分别对训练集中的正负类数据聚类;然后,选择距离最近的c个聚类对构成c个二分类问题;最后,对c个二分类器用加权平均策略得到最终分类结果。为了验证所提算法的有效性,对三个UCI数据集进行了数值实验,结果表明,该算法能有效提高带噪声点和异常点数据集分类的预测精度。     

非均衡数据的去噪模糊支持向量机新方法

针对支持向量机对噪声的敏感,以及当两类训练样本数量差别悬殊时,造成分类结果倾向较大类等弱点,通过理论分析,合理地设计隶属度函数,提出了一种新隶属度函数的模糊支持向量机。该方法既可补偿倾向性造成的不利影响,又可增加抗噪声能力,提高预测分类精度。最后通过对含噪声的非均衡数据实验表明,该方法比传统支持向量机和简单去噪模糊支持向量机都有着较高的分类能力。     

基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取

支持向量机作为一个新兴的数学建模工具已经被广泛地应用到很多工业控制领域中,其良好的泛化能力和预测精度在很大程度上受到其参数选取的影响.根据智能群体进化模式改进粒子群优化算法.利用模糊C均值聚类算法分类粒子群体,并用子群体最优点取代速度更新公式中的个体历史最优点,并利用该算法搜索支持向量机的最优参数组合.对比仿真实验表明:所提优化算法是支持向量机参数选取的有效算法,在非线性函数估计中体现出优良的性能.     

非球形分布数据集的去噪方法

针对传统支持向量机(SVM)对噪声点过于敏感,模糊支持向量机(FSVM)又对样本集几何形状过分依赖等问题,提出基于噪声过滤系统的粗糙支持向量机(NFS-RSVM)。该方法首先用噪声过滤系统(NFS)将极可能为噪声点的样本过滤掉;然后将数据间隐含的等价类信息作为双惩戒因子融入到支持向量机模型中,进一步区分有效样本和噪声样本。基于UCI数据集的仿真结果表明,NFS-RSVM方法能有效地将数据中的大部分噪声点去除,与传统的SVM和FSVM相比分类精度有一定程度的提高。因此,该方法在处理噪声样本较多又呈现非球形分布的数据集时,表现出较好的抗噪性、分类效果和泛化能力。     

基于支持向量机的说话人识别研究

解决说话人识别问题具有重要的理论价值和深远的实用意义,本文在研究支持向量机理论的基础上,采用支持向量机的分类算法实现说话人识别系统的训练和测试,并将小波去噪技术应用于说话人识别的预处理过程中,改善进入说话人识别系统的语音质量。实验表明,在说话人识别系统中,支持向量机结合小波去噪可以获得较好的识别率。     

基于改进的最大后验概率矢量量化和最小二乘支持向量机集成算法

针对目前说话人识别系统的效率问题,采用集成算法的策略,提出一种新的说话人识别系统框架。首先,考虑到传统的最大后验概率矢量量化(VQ-MAP)算法中只关注平均矢量而不考虑权重的问题,提出了改进的VQ-MAP算法,使用加权平均向量来代替平均向量;然后,由于支持向量机(SVM)算法相对耗时,故采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)替代SVM算法;最后,在说话人识别系统中,利用改进的VQ-MAP算法所得参数集作为LS-SVM的训练样本。实验结果表明,基于改进的VQ-MAP和LS-SVM的集成算法,与传统的SVM算法相比,在均使用径向基函数(RBF)核函数时,对40人样本数据建模时间上减少接近40%;在阈值为1,测试语音时长为4 s时,与传统的VQ-MAP和SVM算法相比,误识率降低了1.1%,误拒率降低了2.9%,识别率提高了3.9%;在阈值为1,测试语音时长为4 s时,与传统的VQ-MAP和LS-SVM算法相比,误识率降低了3.6%,误拒率降低了2.7%,识别率提高了4.4%。结果表明,集成算法能够有效提高算法识别率,明显减少运算时间,同时降低误识率和误拒率。