基于MultiBoost 的集成支持向量机分类方法及其应用

针对网络故障诊断中的模式识别问题, 提出一种基于多重提升(MultiBoost) 的优化支持向量机集成学习方法. 首先, 利用自适应的荷尔蒙调节遗传算法(HMGA), 对支持向量机基分类器进行建模参数优化; 然后, 通过构建MultiBoost 集成学习方法将多个基分类器集成, 建立以多分类器优化集成为核心的故障诊断系统. 实验结果表明, 所提出的方法在网络故障诊断中, 迭代次数少、建模时间短, 并且能够明显提高故障分类的准确率.     

基于SVM的多分类器构造算法的研究

在对传统的多类分类算法研究的基础上,针对基于二值分类器的多分类器构造算法存在的预测精度低、训练时间长的缺点,提出了一种基于SVM的组合回归机构造多类分类器的算法。该算法解决了二值分类器方法中存在的信息丢失问题,同时避免了由于参数调整而造成的计算代价过大的问题。实验结果表明:新的SVM多分类算法大大降低了计算代价,提高了运行效率和预测的精度,减少了运行时间。     

基于子带处理多分类器融合的说话人识别

提出了一种基于子带处理多分类器融合的说话人识别方法 .宽带语音信号通过Mel滤波器组转变为多个子带信号 ,对各子带数据独立分析提取相应的特征参数 ,进而对每个子带分别建立识别模型进行判决 ,最后利用分类器融合规则 ,给出总体判决 .研究表明 ,该方法在子带数目选为 16时可以得到最好的识别效果 ,并且在有窄带噪声的情况下 ,子带多分类器融合法比宽带语音数据建模表现出更好的鲁棒性 .     

基于特征分析的多分类器融合的网络入侵检测

随着网络技术日益发展,计算机必须面对来自全球网的各种入侵。因而需要有效的入侵检测系统保护计算机远离这些未经允许的或恶意的行为,将模式识别的方法应用到入侵检测系统中,解决了传统入侵检测方法的缺陷。该文提出了一种基于特征分析的多分类器融合的入侵检测方法,并使用KDD'99中的数据进行了实验,实验结果证明该方法是有效的。     

基于选择性集成的并行多分类器融合方法

为解决多分类器融合过程中时间开销大和准确率不高的问题,采用改进的Bagging方法并结合MapReduce技术,提出了一种基于选择性集成的并行多分类器融合方法PMCF-SE。该方法基于MapReduce并行计算架构。在Map阶段,选择分类效果较好的基分类器;在Reduce阶段,从所选的基分类器中选择差异性较大的基分类器,然后采用D-S证据理论融合被选的基分类器。实验结果表明,在执行效率方面,与单机环境相比,集群环境下该方法的执行效率有所提高;在分类准确率方面,与Bagging算法相比,PMCF-SE在不同的基分类器数目下的分类准确率都高于Bagging算法。     

基于动态权值集成的手写数字识别方法

提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系统集成。实验结果表明该方法具有较高的识别率和识别精度。     

基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别

多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用。深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别。利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合。其中,单分类器采用了基于动态时间弯折（DTW）匹配距离的最近邻分类方法。实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径。     

全双工无线通信系统的智能安全中继选择策略

全双工技术理论上可以使频谱效率提升一倍,将其应用于双向中继系统,能进一步提升系统的频谱效率。考虑残余自干扰与信道环境,以安全容量最大化为目标进行中继选择,将该选择优化问题建模为多分类问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的智能中继选择策略。在设计分类模型时利用CNN提取信道的空间相关性,设置卷积核的维度与中继数目相关,为了保留输入特征的矩阵特性未使用池化层。仿真结果表明,在降低计算复杂度和减少反馈开销的情况下,基于CNN的分类器具有更高的分类准确率,能获得与传统最优中继选择方案一致的安全容量。     

基于联合决策树的客户流失预测模型设计

为了解决电信行业客户流失预测模型中流失者和未流失者比例偏斜问题,模型依据数据挖掘原理,以CRISP-DM（Cross-industry Standard Process for Data Mining）建模过程为框架,采用了多基决策树联合决策的思想。模型避免了训练出一棵“空”决策树,把所有客户都预测为未流失的问题。与单个分类器相比,提高了预测模型的查准率和泛化能力。     

基于混合多分类器结合算法的遥感分类?

为改善遥感影像分类精度,提出混合多分类器结合算法。考虑抽象级和测量级2个层次的特点,综合最优子分类器、Bagging算法和最大置信度区间法。应用到不同分辨率的遥感影像分类进行验证,结果表明,与选用的子分类器相比,该算法的总体精度和单个类别分类精度有明显提高,是有效的高中精度遥感影像分类算法。