|
1.
|
一种基于PSVM的多类分类方法
|
|
|
|
|
|
|
曹蓉 杨明《计算机工程与应用》,2008年第44卷第21期
|
|
|
为克服传统支持向量机不能处理交叉数据分类问题,Mangasarian等人提出一种新的分类方法PSVM,该方法可有效解决交叉数据两分类问题,但用PSVM解决多分类问题还报道不多。为此,提出一种基于PSVM的多分类方法(M-PSVM),并探讨训练样本比例与分类精度之间关系。在UCI数据集上的测试结果表明,M-PSVM与传统SVM分类性能相当,且当训练样本比例小时,效果更优;此外,在入侵检测数据集上的初步实验表明,M-PSVM可有效改进少数类的分类精度,因而为求解数据不平衡下的分类问题提供了新的思路,进一步的实验验证正在进行。
|
|
2.
|
改进的球结构SVM多分类增量学习算法 被引次数：1
|
|
|
|
|
|
|
谢志强 高丽 杨静《哈尔滨工程大学学报》,2009年第30卷第9期
|
|
|
针对球结构支持向量机(support vector machine,SVM)增量学习算法在训练时间和分类精度上的不足,提出了一种改进的球结构SVM多分类增量学习算法.该算法首先构造一个完全二叉树用于多类分类;分析新增样本的加入对原支持向量集的影响,将新增样本集中部分样本和原始训练集中的支持向量以及分布在球体一定范围内的样本合并做为新的训练集,完成分类器的重构.实现通过减少训练样本缩短训练时间和完善分类器提高分类精度的目的.通过UCI标准数据集实验,结果表明,该算法在所需训练的样本数、训练时间以及准确率3方面都优于球结构SVM增量学习算法,尤其当样本分布不平衡时,该算法有更高的分类准确率.
|
|
3.
|
用于非平衡样本分类的近似支持向量机
|
|
|
|
|
|
|
陶晓燕 姬红兵 董淑福《模式识别与人工智能》,2007年第20卷第4期
|
|
|
针对标准的近似支持向量机(PSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题,提出一种改进的PSVM算法(MPSVM).根据训练样本数量的不平衡对正负样本集分别分配不同的惩罚因子,并将原始优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵.最后推导出线性和非线性MPSVM的决策函数,并将其与PSVM、非平衡的SVM的运算机理和性能进行比较.实验结果表明,MPSVM的性能优于PSVM,与非平衡SVM方法相比效率更高.
|
|
4.
|
改进的PSVM及其在非平衡数据分类中的应用 被引次数：2
|
|
|
|
|
|
|
陶晓燕 姬红兵 董淑福《计算机工程》,2007年第33卷第24期
|
|
|
标准近似支持向量机(PSVM)没有考虑非平衡分布数据的分类问题，为此，在PSVM的基础上，将优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵，提出了一种改进的PSVM算法。该方法利用引入的对角阵对正负样本分别分配不同的惩罚因子，由于其任意性，使得该算法可以解决由多种因素引起的分布不平衡的分类问题，稳健性较好。利用实值免疫克隆算法实现了模型参数的自动选择，进一步提高了算法的泛化性能。实验结果表明新算法对于处理分布不平衡数据的分类问题相当有效。
|
|
5.
|
基于样本分布不平衡的近似支持向量机 被引次数：3
|
|
|
|
|
|
|
陶晓燕 姬红兵 马志强《计算机科学》,2007年第34卷第5期
|
|
|
针对标准的近似支持向量机（PSVM）没有考虑样本分布不平衡的问题，提出了一种新的PSVM算法-BPSVM，根据训练样本数量的不平衡对正负样本集分别分配了不同的惩罚因子，并将原始优化问题的惩罚因子由数值变更为一个对角阵，最后推导出了线性和非线性BPSVM的决策函数，实验结果表明：BPSVM的性能优于PSVM与SVM方法相比效率更高.
|
|
6.
|
适用于不平衡样本数据处理的支持向量机方法 被引次数：6
|
|
|
|
|
|
|
吴洪兴 彭宇 彭喜元《电子学报》,2006年第34卷第B12期
|
|
|
支持向量机算法在处理不平衡样本数据时，其分类器预测具有倾向性．样本数量多的类别，其分类误差小，而样本数量少的类别，其分类误差大．本文针对这种倾向性问题，在分析其产生原因的基础上，提出了基于遗传交叉运算的改进方法．对于小类别训练样本，利用交叉运算产生新的样本，从而补偿了因训练数据类别大小差异而造成的影响．基于UCI标准数据集的仿真实验结果表明，改进方法比标准支持向量机方法具有更好的分类准确率．
|
|
7.
|
基于Fisher类内散度的支持向量机分类面修正方法
|
|
|
|
|
|
|
杨婷 孟相如 温祥西 伍文《计算机应用》,2013年第33卷第9期
|
|
|
针对支持向量机(SVM)训练不平衡样本数据产生最优分类面的偏移会降低分类模型泛化性的问题,提出一种基于Fisher类内散度平均分布比的分类面修正方法.对样本数据进行SVM训练后获得分类面的法向量；通过计算两类样本在该法向量方向上的Fisher类内散度来评价这两类样本的分布情况；依据类内散度综合考虑样本个数所得到的平均分布比重新修正最优分类面的位置.在benchmarks数据集上的实验结果说明该方法能够提高SVM分类模型在处理不均衡数据集时对于少数类的识别率,从而有助于提高模型的泛化性.
|
|
8.
|
基于模糊加权近似支持向量机的 Web文本分类
|
|
|
|
|
|
|
王平 吴剑《计算机应用与软件》,2015年第32卷第5期
|
|
|
Web文本分类是数据挖掘领域的研究热点. 针对Web文本数据集高维和不平衡的特点,将模糊隶属度和平衡因子引入近似支持向量机,提出模糊加权近似支持向量机. 首先计算样本的平均密度,并结合样本数量求得平衡因子,克服传统加权算法仅以样本数为依据设置权值的缺陷,缓解数据不平衡造成的分类超平面偏移;再计算样本的模糊隶属度,消除噪声和奇异点造成的分类误差;近似支持向量机相比标准支持向量机具有明显的速度优势,更加适用于高维数据分类. 实验表明,算法能有效提高不平衡数据的分类精度,在Web文本的训练速度和分类质量上有一定提高.
|
|
9.
|
基于邻域分布局部线性嵌入的粗集支持向量机
|
|
|
|
|
|
|
《计算机应用与软件》,2014年第6期
|
|
|
针对粗集支持向量机面对高维特征值的训练样本分类效率低的问题,采用邻域点间的分布矩阵用于改进局部线性嵌入的权值矩阵重建,在粗集支持向量机上引入该邻域分布局部线性嵌入算法,对输入训练集进行数据降维操作。对三个数据集分别采用传统支持向量机、粗集支持向量机和基于邻域分布局部线性嵌入的粗集支持向量机进行数据分类测试,结果表明改进的支持向量机对于高维特征值的训练样本,可有效提高分类准确率及计算效率。
|
|
10.
|
优化样本分布的最接近支持向量机
|
|
|
|
|
|
|
杨勃《电子学报》,2014年第12期
|
|
|
当两类样本分布存在差异时，最接近支持向量机（Proximal Support Vector Machine，PSVM）等最小二乘类分类器分类结果将出现偏差，不能实现最小错误率分类。本文在分析PSVM等价广义特征值分解模型基础上，提出了一种改善原PSVM分类决策面的优化样本分布PSVM，其基本思想是通过引入最大化正确分类样本距决策面距离，同时最小化错误分类样本距决策面距离的优化样本分布正则化项，构造优化样本分布PSVM的广义特征值分解模型。通过人工数据集和UCI数据集的10个数据子集上的对比实验，验证了该改进分类模型能够有效调整决策边界，从而获得更好的分类效果。
|
|
11.
|
密度加权近似支持向量机 被引次数：3
|
|
|
|
|
|
|
王熙照 崔芳芳 鲁淑霞《计算机科学》,2012年第39卷第1期
|
|
|
标准的近似支持向量机(PSVM)用求解正则化最小二乘问题代替了求解二次规划问题,它可以得到一个解析解,从而减少训练时间。但是标准的PSVM没有考虑数据集中正、负样本的分布情况,对所有的样本都赋予了相同的惩罚因子。而在实际问题中,数据集中样本的分布是不平衡的。针对此问题,在PSVM的基础上提出了一种基于密度加权的近似支持向量机(DPSVM),其先计算样本的密度指标,不同的样例有不同的密度信息,因此对不同的样例给予不同的惩罚因子,并将原始优化问题中的惩罚因子由数值变为一个对角矩阵。在UCI数据集上用这种方法进行了实验,并与SVM和PSVM方法进行了比较,结果表明,DPSVM在正负类样本分布不平衡的数据集上有较好的分类性能。
|
|
12.
|
基于加权近似支持向量机的文本分类研究 被引次数：2
|
|
|
|
|
|
|
杨霞 宋顺林《计算机工程与设计》,2009年第30卷第15期
|
|
|
文本分类能够很好地帮助用户整理、获取信息,在提高信息检索的速度和准确率方面显得意义重大,具有很重要的研究价值.针对以往的近似支持向量机没有考虑不均衡数据的情况,提出了通过对每个训练错误赋予一个权值来改进近似支持向量机,并给出了一种简单的参数估计方法.实验结果表明,基于加权近似支持向量机的分类算法在处理不均衡数据时,样本数少的类别分类精度得到提高,性能表现良好.
|
|
13.
|
基于Vague-Sigmoid核函数的PSVM故障诊断算法研究 被引次数：1
|
|
|
|
|
|
|
史岩 李小民 齐晓慧《黑龙江电子技术》,2012年第3期
|
|
|
支持向量机因其相比于传统算法具有良好的分类性能,而广泛地应用于故障诊断研究中。但标准SVM存在训练时间长,占用内存大的不足。近似支持向量机（Proximal Support Vec-tor Machines,PSVM）算法具有训练速度快占用内存少的特点,特别适用于大量数据的故障诊断。但其对于分类超平面附近点的诊断精度略显不足。针对此类问题文中将耗时较少的Vague-Sigmoid核函数应用于PSVM,用以提高其对于在分类面附近样本的分类精度,仿真证明获得了较好的效果。
|
|
14.
|
改进的单类支持向量机的网络流量检测
|
|
|
|
|
|
|
吴旗 刘健男 寇文龙 张宗升《吉林大学学报(工学版)》,2013年第Z1期
|
|
|
单类支持向量机(OCSVM)理论对有限样本、高维空间和不平衡数据集分类有巨大优势,通过使用权重值模拟退火法与动态惯性因子的粒子群算法改进OCSVM的参数选择算法,进行流量分类,使得分类准确率提高了近10%,解决了传统流量分类方法的低准确率和开销大等弊端,对提高网络服务质量、网络管理与控制以及网络安全等领域具有重要意义。
|
|
15.
|
基于核鲁棒k-均值的模糊支持向量机算法
|
|
|
|
|
|
|
王孝彤 程远志《智能计算机与应用》,2015年第3期
|
|
|
支持向量机对训练数据中的噪声敏感,为了解决这一问题,本文提出基于核鲁棒k-均值算法的模糊支持向量机算法。算法首先在每类训练样本上应用核鲁棒k-均值算法,得到每个样本的模糊隶属度,将该隶属度赋予训练样本,得到模糊训练集,然后在模糊训练集上训练模糊支持向量机,得到分类决策函数。实验表明,对于带噪声的训练样本,本文的算法能够为噪声样本赋予小的隶属度,提高分类准确率。
|
|
16.
|
基于聚类粒度的模糊支持向量机
|
|
|
|
|
|
|
祁立 刘玉树《哈尔滨工程大学学报》,2006年第27卷第Z1期
|
|
|
为了提高模糊支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出了一种基于聚类粒度的模糊支持向量机算法.首先在每类训练样本上执行无监督聚类算法,产生聚类颗粒.在综合考虑了聚类中心、半径和聚类中的样本数目等聚类信息基础上,找到每个聚类内部的边缘点和交叉点集合,去除对分类贡献很小的聚类内部点,最终形成了新的用于模糊支持向量机训练的样本集合.随后的试验结果表明,由聚类颗粒生成的约简样本集合,很好的表示了原有样本的分布,不仅提高了训练效率,同时保持了较好的分类效果.
|
|
17.
|
基于粗糙集与支持向量机的变压器故障诊断法 被引次数：8
|
|
|
|
|
|
|
蒋延军 倪远平《高电压技术》,2008年第34卷第8期
|
|
|
为了及时监测变压器潜伏性故障和准确诊断故障,提出了一种基于粗糙集与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断的新方法。该法应用粗糙集理论将专家知识简化,获得简约诊断规则并对变压器进行粗诊断,然后以支持向量机准确的二类分类功能进行准确故障诊断。该方法实现了两种智能算法的有效互补,拥有粗糙集理论的处理不完备信息能力、简单快速以及支持向量机准确的二类分类功能,有效弥补了单一算法的不足,提高了故障诊断的快捷性和准确性,且降低了样本训练时间和诊断的复杂度。实验结果与改进的IEC三比值法比较,表明该方法有效、可行,具有较高的诊断准确率。
|
|
18.
|
深度优先搜索的支持向量机参数优化算法
|
|
|
|
|
|
|
李立红 许元飞《计算机仿真》,2011年第28卷第7期
|
|
|
研究支持向量机参数优化问题,由于算法要求准确选择SVM参数,支持向量机在处理大样本数据集时和最优模型参数确定时,消耗的时间长、占有内存大,易获得局部最优解的难题.为了解决支持向量机存在的不足,采用深度优先搜索算法对其参数优化机机制进行改进.将向量机参数优化视成一个组合优化问题,将支持向量机模型的分类误差作为优化目标函数,采用深度优先算法对其进行求解,最后将模型应用于3个标准分类数据集.仿真结果表明,优化参数后的支持向量机加快模型的训练速度度,提高了分类的准确率,很好的解决了支持向量机参数优化难题.
|
|
19.
|
增量学习直推式支持向量机及其在旋转机械状态判别中的应用
|
|
|
|
|
|
|
王自营 邱绵浩 安钢《中国电机工程学报》,2008年第28卷第32期
|
|
|
直推式支持向量机(support vector machine, SVM)是基于已知样本建立对特定的未知样本进行有效识别的理论框架，与归纳式支持向量机相比，前者更经济、分类效果更佳。然而，直推式支持向量机的致命缺点是需要占用大量的训练时间，为此，提出了基于增量学习的支推式支持向量机训练算法，即把当前迭代训练得到的支持向量样本与新赋予类别标签的部分测试样本作为训练样本集参与下一次的迭代训目的是通过减少训练样本的数量以节约训练时间。同时，为确保算法的收敛性及分类准确率，在训练过程中引入了成对标注及错误回溯处理。实际的状态判别结果证明了该方法的有效性。
|
|
20.
|
基于欠采样支持向量机不平衡的网页分类系统
|
|
|
|
|
|
|
李村合 唐磊《计算机系统应用》,2017年第26卷第4期
|
|
|
在这个信息爆炸的时代，如何处理这些海量的数据如何有效的分类已经引起了人们的高度重视，尤其是在互联无技术迅速发展的阶段，网页分类这领域已成为热点. 与传统的分类方法相比，支持向量机具有高维、小样本、适应性强的特点，能够非常有效率的解决网页分类问题，但是不平衡数据的分类这一方面，存在着分类不精确的问题. 所以本文提出了新的解决不平衡数据样本策略，便是将欠采样策略与传统的支持向量机结合起来，在减少多数类样本集中噪声数据的基础上增加少数类的样本集数量，从而使得不平衡样本集趋向于平衡，最后结合SMO（Senquential Minimal Optimization）算法改进分类器，提高了分类的准确性.
|
