基于小波支撑向量机的图像降噪滤波算法

基于小波分析理论和支撑向量机理论,提出了一种新的数字图像降噪滤波算法.文章首先讨论了支撑向量机用于图像降噪的可行性,并通过一维信号支撑向量机降噪实验论证了该方法的可行性.基于小波分析理论和支撑向量机核函数理论,导出了小波核函数,并构造了小波支撑向量机.在仿真实验中,将图像看作二维函数并利用小波支撑向量机对其进行逼近,从而实现了图像噪声去除.与常规图像降噪方法和高斯支撑向量机方法相比,文中方法所得的降噪结果具有更高的信噪比.     

基于小波支持向量机的遥感影像融合

针对遥感影像融合中出现的对比度差、边缘模糊等问题,利用支持向量机的统计学习优势,结合方向滤波器组的多方向特性,提出一种基于支持向量机的遥感影像融合框架。由于小波核相对其他核函数对复杂的信号具有更好的逼近能力,因此利用Morlet母小波构造核函数,研究基于小波支持向量机的遥感影像融合,提高遥感影像融合的精确度。实验结果表明,该方法的融合效果优于传统的图像融合方法。     

最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机

基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件，提出了一种多维允许支持向量核函数——Littlewood-Paley小波核函数．该核函数不仅具有平移正交性，而且可以以其正交性逼近二次可积空间上的任意曲线，从而提升了支持向量机的泛化性能．在Littlewood-Paley小波函数作为支持向量核函数的基础上，提出了最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机(LS-LPWSVM)．实验结果表明，LS-LPWSVM在同等条件下比最小二乘支持向量机的学习精度要高，因而更适用于复杂函数的学习问题．     

基于多尺度小波支持向量机的脉冲漏磁缺陷三维轮廓重构

针对目前使用的支持向量机(Support vector machine,SVM)核函数在缺陷轮廓重构问题中不能逼近任意目标函数的问题,将小波理论与支持向量机核方法进行结合形成小波支持向量机。同时,根据多分辨率逼近思想引入多尺度小波支持向量机回归模型并将其运用到脉冲漏磁缺陷的三维轮廓重构中。实验中,将缺陷漏磁信号水平分量Bx作为多尺度小波支持向量机网络的输入,缺陷的几何参数长度、宽度、深度作为输出,通过对样本的训练建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷三维轮廓图的映射关系,实现了缺陷的三维轮廓重构。实验结果表明该方法具有小波良好的抗噪能力、多尺度逼近方法较高的精度以及SVM很好的泛化能力。     

基于最小二乘小波支持向量机的数据拟合实验

针对目前使用的SVM核函数在回归中不能逼近任意目标函数的问题,在支持向量机的核方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。该模型在LS－SVM中使用一种新的由小波构成的SVM核函数。实验结果表明,与标准的SVM及LS－SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在函数回归方面LS-WSVM具有优良的逼近性能,拟合效果更为细腻。     

基于压缩感知的多尺度最小二乘支持向量机

提出一种基于压缩感知(Compressive sensing, CS)和多分辨分析(Multi-resolution analysis, MRA)的多尺度最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LS-SVM). 首先将多尺度小波函数作为支持向量核, 推导出多尺度最小二乘支持向量机模型, 然后基于压缩感知理论, 利用最小二乘匹配追踪(Least squares orthogonal matching pursuit, LS-OMP)算法对多尺度最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化, 最后用稀疏的支持向量实现函数回归. 实验结果表明, 本文方法利用不同尺度小波核逼近信号的不同细节, 而且以比较少的支持向量能达到很好的泛化性能, 大大降低了运算成本, 相比普通最小二乘支持向量机, 具有更优越的表现力.     

高斯小波支持向量机的研究

证明了偶数阶高斯小波函数满足支持向量机的平移不变核函数条件．应用小波核函数建立了相应的高斯小波支持向量机,并且使用云遗传算法对支持向量机及其核函数的参数进行优化．用该算法与常用的高斯核和Morlet小波核支持向量机进行对比实验．通过对非线性函数的逼近和电力系统短期负荷的预测,验证了该算法的有效性和优越性,表明其具有一定的实用价值．     

基于尺度核函数的最小二乘支持向量机

支持向量机的核函数一直是影响其学习效果的重要因素.本文基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出一种多维允许支持向量尺度核函数.该核函数不仅具有平移正交性,且可以以其正交性逼近二次可积空间上的任意曲线,从而提升支持向量机的泛化性能.在尺度函数作为支持向量核函数的基础之上,提出基于尺度核函数的最小二乘支持向量机(LS-SSVM).实验结果表明,LS-SSVM在同等条件下比传统支持向量机的学习精度更高,因而更适用于复杂函数的学习问题.     

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。     

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。     

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。     

多帧融合自适应核回归图像去噪

图像去噪是数字图像处理的重要内容,常用的传统方法包括空域中值滤波和维纳滤波,近年来基于小波变换、核回归等的去噪方法备受关注,基于单帧处理的实验发现核回归方法有更好的去噪效果。在理论上将核回归方法推广到多帧情况,并进行了对比实验,结果表明多帧处理能够进一步改进去噪效果。     

基于改进支持向量机方法的影像分类和目标识别研究

利用卫星遥感影像进行土地利用变化监测的关键技术是影像分类与目标识别。本文提出了支持向量机的改进算法,基于小波核函数构建了小波模糊支持向量机。通过项目"集成卫星遥感与地形地籍数据进行土地利用变化检测"的研究和实验,力求在创新处理算法上取得突破,提高重点目标识别的准确性、可靠性。     

Linear programming support vector regression with wavelet kernel: A new approach to nonlinear dynamical systems identification

Wavelet theory has a profound impact on signal processing as it offers a rigorous mathematical framework to the treatment of multiresolution problems. The combination of soft computing and wavelet theory has led to a number of new techniques. On the other hand, as a new generation of learning algorithms, support vector regression (SVR) was developed by Vapnik et al. recently, in which ?-insensitive loss function was defined as a trade-off between the robust loss function of Huber and one that enables sparsity within the SVs. The use of support vector kernel expansion also provides us a potential avenue to represent nonlinear dynamical systems and underpin advanced analysis. However, for the support vector regression with the standard quadratic programming technique, the implementation is computationally expensive and sufficient model sparsity cannot be guaranteed. In this article, from the perspective of model sparsity, the linear programming support vector regression (LP-SVR) with wavelet kernel was proposed, and the connection between LP-SVR with wavelet kernel and wavelet networks was analyzed. In particular, the potential of the LP-SVR for nonlinear dynamical system identification was investigated.     

Gaussian小波SVM及其混沌时间序列预测

为了提高混沌时间序列的预测精度,针对小波有利于信号细微特征提取的优点,结合小波技术和SVM的核函数方法,提出基于Gaussian小波SVM的混沌时间序列预测模型.证明了偶数阶Ganssian小波函数满足SVM平移不变核条件,并构建相应的Gaussian小波SVM.时混沌时间序列进行相空间重构,将重构相空间中的向量作为SVM的输入参量.用Ganssian小波SVM与常用的径向基SVM及Morlet小渡SVM进行对比实验,通过对Chen's混沌时间序列和负荷混沌时间序列的预测,结果表明,Ganssian小波SVM的效果比其他两种SVM更好.     

基于小波核SVM的水声信道盲均衡算法

推导并提出了一种快速收敛的基于小波核支持向量机的恒模盲均衡器(WSVM-CMBE)。该方法以支持向量机为框架,利用信号的恒模特性构造代价函数,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子。通过水声信道仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机恒模盲均衡器(SVM-CMBE)进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。