首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
随着大数据的发展,分布式支持向量机(SVM)成为该领域研究热点.传统层级分布式SVM算法(Cascade SVM),在Hadoop平台下寻找全局最优支持向量的过程十分缓慢.本文提出了一种改进方法,先将传统的网格法与粒子群(PSO)算法结合,改进了单机PSO算法,再将单机PSO算法与Hadoop平台结合实现了一种新型卫星并行PSO算法(NPP-PSO).实验结果表明,相比于单机SVM算法,本文的分布式SVM算法,在保证了准确率的前提下大幅提高了计算速度;而使用NPP-PSO参数寻优后的分布式SVM,分类准确率相比于分布式SVM算法又有了明显提高.  相似文献   

2.
p范数正则化支持向量机分类算法   总被引:6,自引:3,他引:3  
L2范数罚支持向量机(Support vector machine,SVM)是目前使用最广泛的分类器算法之一,同时实现特征选择和分类器构造的L1范数和L0范数罚SVM算法也已经提出.但是,这两个方法中,正则化阶次都是事先给定,预设p=2或p=1.而我们的实验研究显示,对于不同的数据,使用不同的正则化阶次,可以改进分类算法的预测准确率.本文提出p范数正则化SVM分类器算法设计新模式,正则化范数的阶次p可取范围为02范数罚SVM,L1范数罚SVM和L0范数罚SVM.  相似文献   

3.
基于支持向量机分类的回归方法   总被引:23,自引:0,他引:23  
陶卿  曹进德  孙德敏 《软件学报》2002,13(5):1024-1028
支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.提出了一种将回归问题转化为分类问题的新思想.这种方法具有一定的理论依据,与SVM回归算法相比,其优化问题几何意义清楚明确.  相似文献   

4.
翟旭  戚玲  喻松 《软件》2012,33(12)
为提高视频监控系统中视频清晰度评价的准确性和系统运行效率,提出了结合提升小波变换和支持向量机(SVM)分类算法的图像清晰度评价算法.在研究了常用的SVM多类分类算法的基础上,提出了霍夫曼树SVM多类分类算法.进行了视频监控系统的仿真实验,结果表明,与普通二叉树SVM多类分类算法的效果相比,霍夫曼树SVM多类分类算法在系统的分类正确率及运行效率方面有明显提升.  相似文献   

5.
针对传统分类算法隐含的假设(相信并且接受每个样本的分类结果)在医疗/故障诊断和欺诈/入侵检测等领域中并不适用的问题,提出嵌入非对称拒识代价的二元分类问题,并对其进行简化.在此基础上设计出基于支持向量机(SVM)的代价敏感分类算法(CSVM-CRC).该算法包括训练 SVM 分类器、计算后验概率、估计分类可靠性和确定最优拒识阈值4个步骤.基于10个 Benchmark 数据集的实验研究表明, CSVM-CRC 算法能够有效降低平均代价.  相似文献   

6.
基于SVM的中文组块分析   总被引:20,自引:5,他引:20  
基于SVM(support vector machine)理论的分类算法,由于其完善的理论基础和良好的实验结果,目前已逐渐引起国内外研究者的关注。和其他分类算法相比,基于结构风险最小化原则的SVM在小样本模式识别中表现较好的泛化能力。文本组块分析作为句法分析的预处理阶段,通过将文本划分成一组互不重叠的片断,来达到降低句法分析的难度。本文将中文组块识别问题看成分类问题,并利用SVM加以解决。实验结果证明,SVM算法在汉语组块识别方面是有效的,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=88.67%,并且特别适用于有限的汉语带标信息的情况。  相似文献   

7.
本文提出一种将粗集方法与SVM算法结合起来的模式分类方法.利用粗集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面优势,减少SVM训练数据,克服SVM算法因为数据量太大,处理速度慢等缺点;同时,借助SVM良好的分类性能,对粗集约简后的最小属性子集进行分类,实现模式分类算法的快速性能、高识别率和抗干扰性强等优点.本文以手写体汉字的识别为例,说明本算法的实用性.  相似文献   

8.
数字识别作为模式识别发展的一个分支,在实际应用中有很强的应用价值,如何进一步提高识别率也一直是研究的热点.该文通过分析模式识别的两类主要方法,结合数字结构特征和数字统计特征共同提高数字识别的正确率.支持向量机(SVM)是本文应用的主要识别机器.针对支持向量机在训练过程中存在被错误分类的样本,该文提出了一种基于二次识别的SVM算法.该算法通过提高支持向量在样本中的比例,提高了SVM的识别性能.结合数字结构特征的SVM二次识别算法提高了识别正确率,也为数字识别提出了一种新的思路.  相似文献   

9.
RNA二级结构预测问题是生物信息学的一个研究重点,本文主要利用支持向量机(SVM)模型来研究RNA 二级结构预测问题.通过改进NSSEL标签[4],形成了能表示平面伪结结构的E-NSSEL标签,该标签作为SVM模型输出端的类别标识,因此,测试序列经过SVM模型预测后得到相应的E-NSSEL序列,该序列可以恢复为二级结构.此算法能有效地解决传统算法中存在的时间复杂性的问题和长链分子的预测问题.  相似文献   

10.
分类器一直是模拟电路故障诊断研究中比较重要的一环,大多数的分类器都是二分类分类器.传统的SVM分类结构是一对一和一对多,但当分类的种类较多时,一对一需要构建多个分类器,而一对多结构要重复训练样本,任务量大,花费时间较多,并且这两种方法存在不可分区域.本文提出基于二叉树结构的SVM分类算法用于模拟电路的故障识别,二叉树结构的SVM分类原则是将最容易识别的故障先识别出来,再识别其他的类.本文先将各个类与其他类的相似方向计算出来,再构建二叉树SVM分类器,并使用遗传优化算法寻找最优参数,达到最优效果.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号