基于新核函数的支持向量机在物体分类中的应用

在基于视的物体识别中,将图像的局部信息引入到图像的相似性度量,提出了一种新的图像距离度量,并把它嵌入到支持向量机的核函数中,得到了一种新的核函数—基于局部卡方距离（Chi—square distance）的核函数。物体分类实验结果表明,新算法优于非线性支持向量机,区别张量一阶分解（DTROD）,稀疏网络模型（SNW）等方法。     

一种基于核主成分分析和组合分类器的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)在高维空间具有较强的特征选择能力来提取虹膜图像的纹理特征。采用了一种距离度量和支持向量机相结合的两级分类方法,前级采用欧式距离来度量图像间的相似性,若符合条件,给出分类结果,否则拒绝,并转入后一级分类器——支持向量机分类,以减少进入支持向量机的样本数目,该组合分类方法充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点。实验结果表明,该方法提高了虹膜识别率,是一种有效的虹膜识别方法。     

组合核函数支持向量机在水中目标识别中的应用

论文研究了支持向量机核函数构成条件以及不同核函数的特性，结合水中目标识别技术特点，提出了一种组合核函数支持向量机的方法。提取了基于小波变换的舰船辐射噪声奇异性、尺度-过零、尺度-能量特征，对水中目标进行了SVM分类识别。研究表明，基于组合核函数的支持向量机分类识别效果优于单独核函数的支持向量机识别效果。     

EMD-SVM非线性组合模型对高炉铁水含硅量的预测

提出了一种基于经验模式分解(EMD)和支持向量机(SVM)的非线性组合模型的预测方法.该方法运用EMD将原始铁水含硅量的时间序列分解成若干个频率不同的平稳分量,分解后的分量突出了原序列的局部特征.通过Lempel-Ziv复杂度分析选用不同的核函数,并利用10-fold交叉检验方法取定相应的参数,从而对各个分量构建不同的支持向量机模型,并对各分量进行预测.仿真结果表明,EMD-SVM非线性组合模型预测命中率达到90%.     

基于DT-CWT和SVM的纹理分类算法

提出了一种基于双树复数小波变换(DT-CWT)和支持向量机(SVM)的纹理分类算法.双树复数小波变换不仅具有实数小波的诸多优点,而且还具有近似平移不变性、良好的方向选择性和低冗余度,并且能对图像进行完全重构,能够更好地刻画纹理的特性;支持向量机算法是近年发展起来的性能优越的分类算法,比传统分类器有很大的优越性:避免了局部最优解和"维数灾"问题,其最优分类超平面的思想能够提高分类准确度.该方法用双树复数小波对纹理图像进行滤波并在各方向子带上进行重构,再计算其局部能量函数得到每个像素的特征向量,最后利用支持向量机算法实现对纹理图像像素的分类.将本方法与其它的分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率.     

移动最小二乘支持向量机

基于移动最小二乘逐点逼近思想,移动权被引入到最小二乘支持向量机的误差变量中,得到新算法的模型.此外,证明了用移动最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用移动最小二乘法得到的解是一致的,揭示了移动最小二乘支持向量机所选择的核函数相当于移动最小二乘法所选择基函数组.数值试验与实例进一步验证所提出方法的优越性.     

基于支持向量机改进算法的船舶类型识别研究

利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用改进的支持向量机算法,实现了对船舶目标的分类识别研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和最优分类面求解时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数两方面进行了改进,提出了基于径向基核函数的齐次决策二阶损失函数支持向量机改进算法,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶目标类型分类识别实验。理论分析、数据仿真与实验结果表明,该改进算法实现了在二次规划中的较少约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,是一种适合于船舶辐射噪声DENOM分类识别的有效的支持向量机改进算法。     

基于支持向量机的油封缺陷图像检测方法

提出一种基于支持向量机分类的油封缺陷图像检测方法,把油封外观中的有无缺陷看作两种不同的类别模式,应用支持向量机对两类不同的样本采样学习,然后进行分类判断。采集油封各部位图像并进行预处理,利用算法切割出各个检测区域图像,根据油封主要部位的各类缺陷特点,选取不同特征参数。应用径向基核函数建立支持向量机识别模型,并通过实验实现核函数参数寻优。实验结果表明,该方法具有检测成本低、可靠性高、泛化能力强、容易在线实施等特点,具有实用推广价值。     

支持向量机在混合气体种类光谱识别中的应用

针对混合气体种类光谱识别中组分气体特征谱线重叠严重的问题,将支持向量机用于混合气体种类光谱识别中,提出了一种基于支持向量机二值分类识别模型的逐一混合气体种类识别方法。利用支持向量机的核函数变换,将特征谱线重叠严重的光谱在高维空间变换为线性可分后再逐一进行混合气体种类识别。在天然气气体种类识别实验中,比较了不同核函数、数据预处理、特征提取、训练样本数等条件与识别结果的关系,结果表明,方法对1%浓度以上的天然气组成气体的正确识别率大于97%,在理论和实际应用中具有重要的推广价值。     

基于支持向量机的步态分类方法

针对小样本步态数据引起的分类器泛化能力差的问题,提出了基于支持向量机的步态分类方法.采集了24名青年和24名老年受试者的步态数据,提取24个步态特征训练支持向量机,采用交叉验证方法评估分类器的泛化性能.结果表明,本文提出的方法能够有效地对小样本步态数据分类,并且具有良好的泛化性.不同的核函数对分类性能影响较小.与传统反向传播学习算法的神经网络分类器进行了比较,支持向量机分类性能明显优于传统反向传播学习算法的神经网络.支持向量机在步态分类中具有广泛的应用前景.