基于SVM的汉语句子片段划分

针对长句子引起句法分析性能下降的问题,本文提出了一种基于SVM的句子片段划分方法:先根据语法结构将句子划分为多个片段,识别出每个片段的类别;然后根据片段的类别将句子分割为几个部分,每个部分作为句法分析的基本单元;最后将句法分析之后的各个部分进行合并,形成完整的分析结果.该方法减小了句法分析的复杂度,提高了分析的准确率.     

粗支持向量机分类建模方法

为了克服样本模式的复杂性、噪声的影响以及信息的不完整性问题,利用粗糙集和支持向量机(SVM)的优点,把粗糙集理论用于二分类球形SVM,提出一种称为粗支持向量机分类建模方法.粗糙集具有刻画不确定、不完整数据和复杂模式的能力,分类结果能够体现出数据的不确定性,但是它不仅不具备良好的学习能力,而且也不能保证分类模型具有良好的推广能力;SVM具有良好的推广性能,但是对不确定数据的建模能力较差.本文把分类结果分为正域、边界域和负域,由此来判断不确定数据样本的分类结果的不确定性程度.通过调整参数来调节边界的宽度和允许建模的在野点样本的比例,提高分类模型的灵活性.仿真结果说明了算法的有效性.     

Support vector machine forecasting method improved by chaotic particle swarm optimization and its application

By adopting the chaotic searching to improve the global searching performance of the particle swarm optimization (PSO), and using the improved PSO to optimize the key parameters of the support vector machine (SVM) forecasting model, an improved SVM model named CPSO-SVM model was proposed. The new model was applied to predicting the short term load, and the improved effect of the new model was proved. The simulation results of the South China Power Market’s actual data show that the new method can effectively improve the forecast accuracy by 2.23% and 3.87%, respectively, compared with the PSO-SVM and SVM methods. Compared with that of the PSO-SVM and SVM methods, the time cost of the new model is only increased by 3.15 and 4.61 s, respectively, which indicates that the CPSO-SVM model gains significant improved effects. Foundation item: Project(70572090) supported by the National Natural Science Foundation of China     

一种红细胞特征提取与分类识别的研究

为解决血涂片细胞形态学检查中存在的一些问题,提高贫血检验的效率和准确率,运用图像特征提取与分类识别技术,对12类形态产生变异的红细胞进行图像特征提取研究,选择了5类几何特征和2类纹理特征,同时改进了圆形度的表达公式,并将多级SVM分类器结构应用到分类识别中.实验证明,改进的圆形度表达式能提高分类的准确率,树形结构的分类器预测分类效果理想,为计算机自动分析血细胞提供了理论和方法,对于贫血的诊断有着重要的意义.     

基于SKO—KPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别

将依赖数据变化的自适应SKO技术和迭代算法引入KPCA算法中,结合SVM分类技术,提出了基于SKO—IKPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别方法。讨论了HRRP预处理、迭代KPCA算法和SKO／FKO技术的实现方法,将SKO／FKO技术应用到KPCA的核优化中,并用人工合成数据对其优化性能进行了测试与比较,应用该方法对su-27、F-16及M2000等三类飞机目标的实测HRRP数据进行了特征提取与识别实验。结果表明,所提方法具有较好的稳定性和可靠性,能有效地优化雷达目标主元特征的提取,提高目标的识别性能。     

基于SVM的GPS/DR组合定位算法研究

为解决GPS失效时系统无法较长时间高精度定位的问题,文章给出了一种基于SVM的数据融合算法并将其应用于GPS/DR组合定位系统的数据融合中。实验结果表明：当GPS失效时,使用该算法的定位系统可保持更长时间的精确定位。     

基于决策树支持向量机模型的变压器故障诊断法

根据对变压器常见故障原因和危害程度的分析,构造了电力变压器故障诊断决策树。其判定级别为自上而下,而决策树的每一叶都对应着一种具体的故障模式,并选用不同的支持向量机单元模块作为决策树不同分支中的基本分类器,建立组合支持向量机模型,实现了对故障的多分辨识别,该方法提高了故障分析及预测的准确度。应用结果表明该系统模型是富有成效的。     

基于改进的AdaBoost和支持向量机的行人检测

针对AdaBoost算法在训练样本和特征较多时训练时间过长的问题,提出了一种改进的AdaBoot算法与支持向量机组合的分类器.对多重分类器的输出结果以非线性的方式组合,采用交替的方式轮流对不同的特征进行学习,将多重分类器处理完后的结果作为另一种输入样本,再以一个分类器做一次分类.实验表明该算法用于行人检测可行、性能稳定.     

基于多核学习的下肢肌电信号动作识别

为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性.     

基于人工鱼群优化支持向量机水文预报系统模型*

在深入分析比较各种水文预报方法的基础上,利用人工鱼群算法对支持向量机训练算法进行了改进,提出了基于人工鱼群优化的支持向量机算法。实验结果表明,基于人工鱼群优化的训练算法的训练速度优于标准的支持向量机的训练速度,能够为水文预报提供更快捷的技术支持。