一种多重支持向量机在线学习算法的研究

增量式支持向量机学习算法是一种重要的在线学习方法。传统的单增量支持向量机学习算法使用一个数据样本更新支持向量机模型。在增加或删除的数据样本点较多时,这种模型更新模式耗时巨大,具体原因是每个被插入或删除的样本都要进行一次模型参数更新的判断。该文提出一种基于参数规划的多重增量式的支持向量机优化训练算法,使用该训练算法,多重的支持向量机的训练时间大为减少。在合成数据集及真实测试数据集上的实验结果显示,该文提出的方法可以大大降低多重支持向量机训练算法的计算复杂度并提高分类器的精度。     

基于向量投影的支持向量机增量算法

提出一种新的基于向量投影的支持向量机增量式学习算法.该算法根据支持向量的几何分布特点,采用向量投影的方法对初始样本及增量样本在有效地避免预选取失效情况下进行预选取.选取最有可能成为支持向量的样本形成边界向量集,并在其上进行支持向量机训练.通过对初始样本是否满足新增样本集KKT条件的判断,解决非支持向量向支持向量转化的问题,有效地处理历史数据.实验表明,基于向量投影的支持向量机增量算法可以有效地减少训练样本数,积累历史信息,提高训练的速度,从而具有更好的推广能力.     

预抽取相对较近边界向量的选块算法

利用支持向量机中支持向量的稀疏性和支持向量分布于分划超平面周围的性质,该文提出了一种预抽取相对较近边界向量的选块算法的新算法,该算法减少了普通选块算法的迭代次数和提高了仅依靠相对较近边界向量的准确率,从而大大加快了支持向量机的训练速度,且支持向量机的分类能力不受任何影响。     

支持向量机多分类算法的研究

支持向量机（support vector machine,SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析等领域。本文重点阐述了一些典型的支持向量机多分类算法及支持向量机多标注算法。最后指出了进一步研究和亟待解决的一些问题。     

一种改进的局部支持向量机算法

局部支持向量机是一种用途广泛的分类器,无论在理论研究还是实际应用方面,局部支持向量机都受到越来越多的关注。目前,许多传统的局部支持向量机算法都存在一个问题,即模型中样本比例失衡,导致无法提高分类精度。在加权支持向量机的启发下,提出了将加权思想应用在局部支持向量机Falk-SVM中的WFalk-SVM算法,并通过实验分析验证了WFalk-SVM的可行性及其有效性,最后对WFalk-SVM算法进行分析总结。     

一种基于中心型支持向量机的多类别分类算法

文章主要探讨了支持向量机在数据挖掘中的应用问题。在对中心型支持向量机的研究改进过程中,结合增量型支持向量机算法,将问题域扩展到多类别分类问题领域,从而设计了一个基于支持向量机技术处理样本均衡型和增量型的分类算法(theMBI-SVM)。在UCI数据库上进行了实验,结果证实该算法具有较高的稳定性、可行性和实用性。     

基于边界向量的支持向量机增量算法

提出了一种新的基于边界向量的增量式支持向量机学习算法。该算法根据支持向量的几何分布特点,采用边界向量预选取方法,从增量样本中选取最有可能成为支持向量的样本形成边界向量集,在其上进行支持向量训练。通过对初始样本是否满足新增样本KKT条件的判断,解决非支持向量向支持向量的转化问题,有效地处理历史数据。针对UCI标准数据集上的仿真实验表明,基于边界向量的增量算法可以有效地减少训练样本数,积累历史信息,具有更高的分类速度和更好的推广能力。     

在线模糊最小二乘支持向量机的时间序列预测

基于模糊最小二乘支持向量机和在线学习算法,提出了一种模糊最小二乘支持向量机的增量式算法。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,有效地提高了其抗噪性能。同时利用递推的核函数计算方法增强了该算法的在线学习能力。仿真结果表明,这一算法在运算精度和运算速度上都优于传统的支持向量机算法。     

回归最小二乘支持向量机的增量和在线式学习算法

首先给出回归最小二乘支持向量机的数学模型，并分析了它的性质，然后在此基础上根据分块矩阵计算公式和核函数矩阵本身的特点设计了支持向量机的增量式学习算法和在线学习算法．该算法能充分利用历史的训练结果，减少存储空间和计算时间．仿真实验表明了这两种学习方法的有效性．     

多分类孪生支持向量机研究进展

孪生支持向量机因其简单的模型、快速的训练速度和优秀的性能而受到广泛关注.该算法最初是为解决二分类问题而提出的,不能直接用于解决现实生活中普遍存在的多分类问题.近来,学者们致力于将二分类孪生支持向量机扩展为多分类方法并提出了多种多分类孪生支持向量机.多分类孪生支持向量机的研究已经取得了一定的进展.本文主要工作是回顾多分类孪生支持向量机的发展,对多分类孪生支持向量机进行合理归类,分析各个类型的多分类孪生支持向量机的理论和几何意义.本文以多分类孪生支持向量机的子分类器组织结构为依据,将多分类孪生支持向量机分为：基于“一对多”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一对余”策略的多分类孪生支持向量机、基于二叉树结构的多分类孪生支持向量机和基于“多对一”策略的多分类孪生支持向量机.基于有向无环图的多分类孪生支持向量机训练过程与基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机类似,但是其决策方式有其特殊的优缺点,因此本文将其也独立为一类.本文分析和总结了这六种类型的多分类孪生支持向量机的算法思想、理论基础.此外,还通过实验对比了分类性能.本文工作为各种多分类孪生支持向量机之间建立了联系比较,使得初学者能够快速理解不同多分类孪生支持向量机之间的本质区别,也对实际应用中选取合适的多分类孪生支持向量机起到一定的指导作用.     

基于支撑向量机的航空发动机故障诊断研究进展

支撑向量机因其适用于多参数、小样本的非线形问题,是一种极具潜力的航空发动机故障诊断方法。在分析基于支撑向量机的航空发动机故障诊断研究进展的基础上,对若干需要进一步研究的问题,如核函数的参数选择、核函数的选择、多类故障的分类策略以及SVM算法的优化进行探讨。     

基于搜索机制密度聚类的支持向量预选取算法

支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中具有许多特有的优势,但支持向量的选择过程复杂。该文利用聚类技术的特殊性能,提出基于搜索机制的密度聚类算法,该算法通过一种简单的搜索策略可将密度高于一定限度的对象聚为一类。将该算法用于支持向量的预选取,可减少训练样本数目,提高支持向量机的训练速度。从仿真实验可以看出,通过基于搜索机制密度聚类的支持向量预选取,训练样本数目可减少2/3以上,线性可分的数据训练速度可加快12倍左右,非线性可分的数据训练速度可加快5倍左右。     

基于支持向量机的中文分词

中文分词是中文信息处理的基础,也是很多中文应用首先要面对的问题。目前效果最好的分词模型是词位标注法,该方法需要使用一个分类器对每个汉字的位置进行判定。基于统计学习理论的支持向量机较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,被公认为是优秀的机器学习方法和分类算法。实现一个基于支持向量机的中文分词系统,并在实验中取得较好的结果,证明支持向量机适用于中文分词时的词位标注问题。     

基于支持向量机的中文分词

中文分词是中文信息处理的基础,也是很多中文应用首先要面对的问题。目前效果最好的分词模型是词位标注法,该方法需要使用一个分类器对每个汉字的位置进行判定。基于统计学习理论的支持向量机较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,被公认为是优秀的机器学习方法和分类算法。实现一个基于支持向量机的中文分词系统,并在实验中取得较好的结果,证明支持向量机适用于中文分词时的词位标注问题。     

权向量投影多平面支持向量机

提出一个多平面支持向量机算法——权向量多平面支持向量机(WMPSVM)。该方法利用差代替Rayleigh商问题,从而避免广义特征值的奇异问题。与传统分类器不同,该方法无需求解具体的超平面,仅求解两个权向量。其决策是将测试样本归为距样本投影均值距离最近的所在的类。从广义支持向量机(GEPSVM)求解目的出发,该方法在保证得到与GEPSVM相当的计算效率的前提下,能较好地求解异或问题以及一些复杂异或问题。最后在人工数据集和UCI数据集上显示,该方法的性能要好于GEPSVM。     

模糊临近支持向量机

临近支持向量机(ProximalSupportVectorMachine)是近年提出的一种新的支持向量机。尽管在处理模式分类问题中速度远远超过传统支持向量机,临近支持向量机理论没有考虑不同输入样本点可能会对最优分类超平面的形成产生不同影响。文章给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,以此来改进临近支持向量机。实验证明这种改进后的模糊临近支持向量机拥有一些临近支持向量机所没有的性能。     

一种改进的再生核支持向量机回归模型

基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数进行改进,给出一种新的支持向量机核函数,并提出一种改进的最小二乘再生核支持向量机的回归模型,该回归模型的参数被减少,且仿真实验结果表明：最小二乘支持向量机的核函数采用改进的再生核函数是可行的,改进后的再生核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了该再生核函数对非线性逐级精细逼近的特征,回归的效果比一般的核函数更为细腻。     

最小最大模块化支持向量机改进研究

该文提出了一种新的聚类算法以实现训练数据的等分割并将其应用于最小最大模块化支持向量机(M3-SVM)。仿真实验表明:当训练数据不是同分布时,与随机分割方法相比,该文提出的聚类算法不但能提高M3-SVM的一般化能力,缩短训练时间,还能减少支持向量。     

基于组合半监督的增量支持向量机学习算法*

增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS³VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量样本,即每次选择位于分类间隔内部的最有价值样本加入训练集,以此修正模型.同时选择分类间隔最大的一组标记作为最终标记,确保标记的准确性.在标准数据集上的实验表明,ICS³VM能以较高的学习效率提高模型的泛化性能.     

基于支持向量机方法的车型分类

车型分类是交通流检测系统的子功能,也是智能交通系统(ITS)中的重要环节。支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、非线性情况下,具有较好的泛化性能。论文基于视频检测技术,采用支持向量机方法对车型分类进行了研究。实验表明,支持向量机方法能获得比神经网络方法更好的车型分类性能。