基于支持向量机的图书馆借阅量预测

为了准确预测图书馆借阅量,本文提出基于支持向量机的图书馆借阅量时序预测方法,支持向量机能有效解决非线性、高维、小样本等问题,并采用遗传算法选取合适的支持向量机训练参数,以此增加支持向量机的泛化能力。首先提出了支持向量机预测模型,并进行实例分析,将华北科技学院图书馆流通部1997-2007年度借阅量作为本文的实验数据。实验结果表明支持向量机的图书馆借阅量预测效果优于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络。     

传感器动态建模算法的仿真研究

研究传感器动态优化建模,传感器存在不同程度的相位滞后和惯性等动态特性,当被测参数随时间迅速变化时,动态测试误差较大,严重影响控制精度,对传感器的这种动态性能进行描述是提高检测精度和控制准确度的重要手段.为了提高传感器系统控制精度,减少传感器建模误差,提出一种基于支持向量机的传感器动态建模算法.采用非线性支持向量机对传感器进行动态建模,描述传感器动态、滞后特性,并采用混沌粒子群算法对模型参数进行优化,进一步提高控制精度.仿真结果表明,改进方法能提高传感器系统控制精度,可以很好的应用于现代工业生产过程中,为传感器动态建模提供了一种新的方法.     

带有局部控制因子的图割光流估计

提出一种带有局部空间项控制因子的图割光流估计算法,能判断和处理光流场的平移遮挡现象。文中分析了平移遮挡的形成机理,构造了遮挡判别公式,基于本次的正向和反向光流场,依靠遮挡判别结果调节局部空间项控制因子,建立下次的能量泛函,加强背景区域对遮挡区域的平滑作用,隔绝运动区域对遮挡区域的平滑作用,从而构造出新结构的网络流图。另外,该算法被证明可以阻断遮挡误判在各次图割优化过程间的传递,从而使逐次α-扩散移动图割光流算法具有自适应处理遮挡的能力。通过与Ground-truth光流场的实验对比,表明该算法能较好地判断与处理遮挡导致的光流场无效区域。     

近邻自适应局部尺度的谱聚类算法

提出一种在LUV空间中基于多层次化结构Nystrm方法的自适应谱聚类算法。首先引入LUV色彩空间,避免了RGB色彩空间中色彩辨别阈对分割的影响,在纹理、边缘区域取得了更好的分割效果;其次将谱聚类算法中基于多层次化结构的方法和基于Nystrm采样的方法结合起来,有效减少了运算时间、解决了数据量较大时计算过程中内存溢出的问题;最后在K均值聚类中通过对特征间隙(eigengap)的分析,自适应地选择K值的大小,解决了自动确定聚类数目的问题。将提出的方法在LUV色彩空间中和RGB色彩空间中分别进行图像分割实验,结果表明在LUV色彩空间中取得效果更加理想。同时也将提出的算法与基于Nystrm方法的谱聚类算法(spectral clustering-Nystrm,SC-N)进行比较。实验结果表明,该算法在数据运算量、运行时间和分割结果上都优于SC-N方法。     

改进FCM在交互式图像分割中的应用

为解决由于自然纹理的干扰而导致的分割图像边缘模糊问题,对模糊C均值聚类算法进行改进并应用于交互式图像分割中。用户通过输入种子点来获得目标和背景的主要特征,并将输入的种子点作为聚类中心点;提出全局空间相似性度量标准并引入Gabor能量滤波器来计算图像中各点到聚类中心的距离;算法首次引入边缘密度概念定义权重因子,根据图像特点,自适应地计算图像中任意一点的纹理特征和颜色特征在特征空间中所占比例,使得到的特征更加准确地描述图像的本质属性。对具有自然纹理背景的图像进行仿真实验,应用两种性能指标来比较本文所提算法与随机游走算法的分割精度。实验结果表明,本文算法分割精度高于模糊聚类和随机游走算法。     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

混合语音识别模型的设计与仿真研究

研究语音识别率问题,语音信号是一种非平稳信号,含有大量噪声信息,目前大多数识别算法线性理论,难以正确识别语音信号非线性变化过程,识别正确率低。通过将隐马尔可夫模型(HMM)和SVM相结合组成一个混合抗噪语音识别模型(HMM-SVM)。同时用HMM模型对语音信号时序进行建模,并得到待识别语音信号的输出概率,然后将输出概率作为SVM的输入进行学习,得到语音分类信息,最后通过利用HMM-SVM识别结果做出正确识别决策。仿真结果表明,HMM-SVM提高语音识别正确率,尤其在低信噪比环境下,明显改善了语音识别系统的性能。     

冠心病智能诊断算法仿真研究

研究冠心病诊断问题,冠心病影响指标多,指标体系中存在大量的重复信息,传统方法无法消除重复信息,冠心病诊断准确率低,误诊率高.为了提高冠心病诊断准确率,提出一种智能的冠心病诊断算法.首先科学、准确地选择冠心病指标体系,然后采用主成分分析对指标体系进行筛选,消除重复信息,最后采用支持向量机对冠心病建立分类器,实现冠心病智能诊断.仿真结果表明,相对于其它传统冠心病诊断方法,智能诊断算法有效提高了冠心病诊断准确率,克服了传统诊断缺限,为冠心病临床诊断提供了依据.     

基于灰色关联支持向量机的粮食产量预测

研究粮食准确预测问题,由于粮食产量受到多种高维非线性、随机性和有限样本等因素的影响,单一模型不能全面描述其变化趋势,预测精度较低。为了提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色关联支持向量机的粮食产量预测模型。首先采用灰色关联分析确定粮食产量变化主要影响因子,然后通过支持向量机学习建立粮食产量与因子之间的非线性映射关系,最后为避免人为选择参数的盲目性,采用遗传算法确定支持向量机参数并对将来粮食产量进行预测。利用1978-2011年我国粮食产量进行仿真,并将预测结果与单一机模型进行对比。结果表明,灰色关联支持向量机提高了粮食产量的预测精度,可以较好地应用于粮食产量预测中。     

基于卡尔曼滤波SVM图像鉴别方法研究

研究如何区分自然图像和计算机图形判别图像问题。由于人眼难以判别真伪图像,针对传统的图像鉴别方法由于参数的设置而造成识别准确率低,从而无法准确的区分自然图像和计算机图形。提出了一种卡尔曼滤波和支持向量机分类算法相结合的高性能图像真伪鉴别方法。算法首先采用卡尔曼滤波器提取图像的各个级别的分量,求解出各级分量和判别的误差值并作为特征数据,然后采用支持向量机分类算法对特征数据进行训练判别。仿真结果表明,提出的算法可以有效的判别图像的真伪,可以有效的识别出原始自然图像和合成图像,识别率高达99%以上,同时算法的稳定性较高,具有一定的实际应用价值。