一种混合核函数的支持向量机

为了提高支持向量机分类效果、学习能力和外推能力,分析了两种支持向量机的核函数:K型核函数和logistic核函数,构造出一种新的混合核函数的支持向量机,并且对其性能进行了理论分析。把构造出的混合核函数支持向量机与常用核函数构造的向量机应用到二维数据分类与图片分类中进行实验对比。二维数据点和图片分类的实验结果表明,混合核函数的支持向量机的分类效果、学习能力和外推能力,明显优于常用核函数构造的支持向量机。     

基于混合核函数的雷达辐射源信号识别

针对单核函数支持向量机性能的局限性问题,提出将多项式核函数与高斯核函数构建成一种混合核函数支持向量机,并将其应用于雷达辐射源信号识别。将信号的常规参数与脉内特征参数作为输入特征,通过仿真实验,证明了算法的有效性,并比较了不同权值对于分选效果的影响。     

基于支持向量机和遗传算法的人脸识别研究

采用自适应遗传算法(AGA)优化筛选改进高斯核函数支持向量机(SVM)参数模型进行人脸特征分类。支持向量机的泛化性能主要取决于核函数类型和核函数参数及惩罚系数C,本文在传统高斯核函数基础上提出改进高斯核函数作为支持向量机的非线性映射函数,并使用自适应遗传算法优化筛选核函数参数和支持向量机惩罚系数,将优化后的SVM模型用于人脸库进行实验仿真。实验结果表明,本文方法比传统高斯核函数支持向量机分类器模型有更高识别率。     

高斯核支持向量机分类和模型参数选择研究

支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是近几年发展起来的机器学习新方法,以高斯核为核函数的支持向量机在实际应用中表现出良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中。论文研究了高斯核支持向量机分类在IRIS分类问题上的应用,并结合结构风险最小化原则分析了误差惩罚参数C和高斯核宽度σ对SVM性能的影响,最后通过数值实验进一步分析了这种影响。     

混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型

针对网络流量复杂多杂特点,基于组合优化理论,提出一种混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型。首先,基于混沌理论将一维网络流量变为多维时间序列,然后,采用多项式核函数和高斯径向基核函数构建混合核函数,并将训练样本输入到最小二乘支持向量机中学习,最后,采用真实网络流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于单核函数最小二乘支持向量机及其它网络流量预测模型,模型能够准确捕捉网络流量变化规律,有效地提高了网络流量的预测精度,而且具有一定的鲁棒性。     

基于混合核函数的脱机手写汉字识别

脱机手写汉字识别是模式识别领域一项难题.支持向量机(SVM)也是近年来发展起来并成功的用于模式分类的新型机器学习方法,由训练集和核函数完全刻画.其中核函数的选择决定了支持向量机的性能,由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数来吸收手写汉字的变形,采用混合核函数,并运用于手写体汉字分类.实验结果表明混合核函数对手写体汉字的分类识别率要高于由普通单个核函数构造的支持向量机.     

采用改进高斯核的MLS-SVM人脸表情识别算法

针对用于支持向量机的低维输入数据空间向高维特征空间的映射,通过黎曼测度张量扩大了支持向量机的线性可分边界,进一步提高了支持向量机分类的准确性。考虑到MLS-SVM的多分辨逼近效果和改进高斯核函数对支持向量机分类准确度的提升,企图努力给出一种基于两者优点的人脸表情识别算法,以反映人类在自然界中的认知过程,提出了采用改进高斯核的MLS-SVM人脸表情识别算法。实验结果表明,其人脸表情识别性能通过修改高斯核函数获得了较大的提升。     

单核和多核相关向量机的比较研究

针对相关向量机中的核函数选择问题进行研究,对高斯核函数进行改进,提出修正的高斯核函数方法,并比较改进的高斯核函数与普通高斯核函数的特性,证明提出的核函数的优良特性。在对单一核函数改进的基础上,进行多核相关向量机核函数的研究,结合局部性高斯核函数和全局性多项式核函数形成混合核函数,并运用于相关向量机。在不同大小的数据集上对几种核函数进行对比实验,验证修正的高斯核函数及混合核函数的性能。     

基于混合核支持向量机的金融时间序列分析

核函数是支持向量机（SVM）的重要部分,它直接影响到SVM的各项性能。当前SVM在金融时间序列分析中,基本上采用高斯径向核函数（RBF）,其次才是多项式核函数。然而,每种核函数都有它的优势和不足,整合两个或多个核函数对于学习能力和泛化能力的提高是一个有效的途径。采用高斯径向核函数与多项式核函数的混合核函数运用于金融时间序列预测中,且与其单个核函数的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明,混合核函数具有更好的性能。     

基于混合核函数的SVM及其应用

支持向量机可以很好地应用于函数拟合中．其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊，为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数，文中采用了混合核函数，并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中，且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明其性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。     

多核模糊聚类

针对单核聚类的性能局限性问题,提出将高斯核、Sigmoid核以及多项式核等多种核组成一种新的多核函数,并利用于模糊核进行聚类。高斯核在聚类中有广泛应用,同时Sigmoid核在神经网络中被证明具有很好的全局分类性能。将不同的核函数组合起来的多核函数将结合各种核函数的优点,其聚类性能优于利用单核的模糊核聚类（KFCM）,实验结果表明了该方法的有效性。     

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TM 6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。     

A set of new Chebyshev kernel functions for support vector machine pattern classification

In this study, we introduce a set of new kernel functions derived from the generalized Chebyshev polynomials. The proposed generalized Chebyshev polynomials allow us to derive different kernel functions. By using these polynomial functions, we generalize recently introduced Chebyshev kernel function for vector inputs and, as a result, we obtain a robust set of kernel functions for Support Vector Machine (SVM) classification. Thus in this study, besides clarifying how to apply the Chebyshev kernel functions on vector inputs, we also increase the generalization capability of the previously proposed Chebyshev kernels and show how to derive new kernel functions by using the generalized Chebyshev polynomials. The proposed set of kernel functions provides competitive performance when compared to all other common kernel functions on average for the simulation datasets. The results indicate that they can be used as a good alternative to other common kernel functions for SVM classification in order to obtain better accuracy. Moreover, test results show that the generalized Chebyshev kernel approaches to the minimum support vector number for classification in general.     

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.     

一种支持向量机的组合核函数

核函数是支持向量机的核心，不同的核函数将产生不同的分类效果，核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分。通过引入核函数，支持向量机可以很容易地实现非线性算法。首先探讨了核函数的本质，说明了核函数与所映射空间之间的关系，进一步给出了核函数的构成定理和构成方法，说明了核函数分为局部核函数与全局核函数两大类，并指出了两者的区别和各自的优势。最后，提出了一个新的核函数——组合核函数，并将该核函数应用于支持向量机中，并进行了人脸识别实验，实验结果也验证了该核函数的有效性。     

基于核变换的高性能支持向量机分类算法

由于传统的支持向量机(SVM)算法的核函数没有考虑训练数据自身的特点,因而相对于具体的问题来说,往往不是最优的。为了获得最优的分类结果,提出了一种基于核变换思想的支持向量机分类方法。该方法首先根据训练样本的类属信息,通过对初始核进行线性变换来间接地达到改进输入空间到输出空间的映射函数的目的,同时利用变换后的核函数来求解分类数据特征空间的超平面方程。仿真和实验结果表明,采用此方法,不仅可以提高系统的分类性能和降低噪声的干扰,而且可以增强分类结果的鲁棒性。     

核函数的选择与改进在人脸识别中的应用

核函数方法广泛应用于人工神经网络和支持向量机等机器学习领域,该方法的采用有效地避免了特征空间中的维数灾难的问题,改善了学习机的分类性能。但是核函数的选择及新的核函数构造一直机器学习领域的核心问题,直接关系到学习机性能的好坏。然而,这个方向的研究成果不多。以支持向量机为例,通过对核矩阵一些特性的计算和研究,从理论上对常用的核函数性能进行了预测。在此基础上,通过实验仿真证实了通过优选后的核函数所组成的混合核函数对分类性能的改善。在加权系数选择合适的情况下,学习机的识别率甚至可以达到100%。所以,不但构造出了性能优异的学习机,而且为核函数的选择提供了参考。     

一种支持向量机的混合核函数

核函数是支持向量机的核心,不同的核函数将产生不同的分类效果.由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化能力较强的核函数,根据核函数的基本性质,两个核函数之和仍然是核函数,将局部核函数和全局核函数线性组合构成新的核函数--混合核函数.该核函数吸取了局部核函数和全局核函数的优点.利用混合核函数进行流程企业供应链预测实验,仿真结果验证了该核函数的有效性和正确性.     

支持向量机的进化多核设计

为提高支持向量机分类精度,提出一种基于遗传程序设计的进化多核算法.算法中每个个体表示一个多核函数,并采用树形结构进行编码,增强了多核函数的非线性;初始种群由生长法产生,经过遗传操作后得到适合具体问题的进化多核函数.遗传程序设计的全局搜索性能使得算法设计不需要先验知识.与单核函数及其他多核函数的对比实验结果表明,进化多核...     

一种基于Vague-Sigmoid核的支持向量机研究

Sigmoid核最初起源于神经网络,目前在支持向量机中也得到了广泛应用,但由于核矩阵的非半正定性,其应用受到一些限制.研究表明Sigmoid核可以用简单的模糊三角隶属函数来近似替代,使得其学习效率能进一步提高.本文首先分析模糊支持向量机的特性,将模糊理论用于支持向量机的核中,并在此基础上提出了基于Vague-Sigmoid核函数的支持向量分类器.该方法充分结合了Vague集的自身优势,用基于Vague集的相似度量来代替了常规中的样本间的点积计算方法.将文中提出的方法应用于标准数据集中,并与传统的Sigmoid核方法、Fuzzy -Sigmoid核方法进行了实验分析, 实验表明文中提出的方法在不损失精度的情况下,能较好的提高算法的执行效率,取得了较好的实验结果;同时也表明在支持向量机中能利用Vague-S igmoid核取代替传统的Sigmoid核,从而减少对Sigmoid核的限制.