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1.
支持向量机在模式识别中的核函数特性分析   总被引:6,自引:6,他引:26  
支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的一种机器学习技术,与传统人工神经网络不同之处在于前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理。支持向量机不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力与BP神经网络相比有明显提高。讨论了支持向量机的分类原理,并用多项式函数、径向基函数和感知机函数等3种核函数作为内积回旋,分别以平面点集分类、手写体汉字识别及双螺旋线识别为例,在不同的结构参数下进行了仿真实验,并对3种核函数的分类特性进行了对比分析,给出了在不同模式识别问题中3种核函数的选择条件。  相似文献
2.
一种改进的临近支持向量机   总被引:4,自引:4,他引:0  
基于线性临近支持向量机,提出一种改进的分类器一直接支持向量机.该分类器与临近支持向量机相比,对线性分类二者相同;对于非线性分类,直接支持向量机的Lagrangian乘子求解公式和分类器的表达式都更加简单,计算复杂度降低一半,且通过替代核函数就可实现线性与非线性的统一,可使用相同的算法代码,改正了临近支持向量机的不足.数值实验表明,非线性分类时,直接支持向量机的训练速度比临近支持向量机要快一倍左右,而测试速度则快更多,且分类精度并没有降低.  相似文献
3.
用基于视觉单词上下文的核函数对图像分类   总被引:3,自引:3,他引:3       下载免费PDF全文
当前在图像分析领域,将局部特征编码为视觉单词的做法非常流行。基于普通的视觉单词,提出了一种新的能够融合单词多层上下文的核函数。设计中体现了如下信息:1)多层的单词直方图;2)多层的“词组”直方图;3)单词(以及词组)的上下文的类别。然后将该核函数应用于支持向量机,对图像进行分类。在Corel图像库等公共测试集上,该方法取得出色的性能。此外,在一个实用性很强的复杂问题中进行了对比:识别成人图像和泳装图像。该方法的识别准确率,比经典方法提高了约7%。实验结果表明,将核函数度量同视觉单词的多层次描述结合在一起,能够显著提高图像的识别能力。  相似文献
4.
改进的支持向量机特征选择算法   总被引:2,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
针对采用支持向量机进行分类的特征子集选择问题,提出一种改进的基于梯度向量的特征评测算法。该算法在核特征空间中,利用数据点到分类超平面的距离函数的梯度向量对各个特征的重要性进行排序,省去了已有算法中计算梯度向量与各个坐标轴夹角的过程,实验结果表明,该算法简化了已有的基于角度的特征选择方法,并且结果保持一致。  相似文献
5.
离群模糊核聚类算法   总被引:2,自引:2,他引:30  
沈红斌  王士同  吴小俊 《软件学报》2004,15(7):1021-1029
一般说来,离群点是远离其他数据点的数据,但很可能包含着极其重要的信息.提出了一种新的离群模糊核聚类算法来发现样本集中的离群点.通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,在经典的FCM模糊聚类算法的基础上得到了一个特征空间内的全新的聚类目标函数,通过对目标函数的优化,最终得到了各个数据的权值,根据权值的大小标识出样本集中的离群点.仿真实验的结果表明了该离群模糊核聚类算法的可行性和有效性.  相似文献
6.
利用组合核函数提高核主分量分析的性能   总被引:2,自引:2,他引:11       下载免费PDF全文
为了提高图像分类的识别率,在对基于核的学习算法中,核函数的构成条件以及不同核函数的特性进行分析和研究的基础上,提出了一种新的核函数——组合核函数,并将它应用于核主分量分析(KPCA)中,以便进行图像特征的提取,由于新的核函数既可以提取全局特征,又可以提取局部特征,因此,可以提高KPCA在图像特征提取中的性能。为了验证所提出核函数的有效性,首先利用新的核函数进行KPCA,以便对手写数字和脸谱等图像进行特征提取,然后利用线性支持向量机(SVM)来进行识别,实验结果显示,从识别率上看,用组合核函数所提取的特征质量比原核函数所提取的特征质量高。  相似文献
7.
基于树核函数的实体语义关系抽取方法研究   总被引:2,自引:2,他引:3  
该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能.该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的语义信息,然后对树进行裁剪,去掉修饰语冗余和并列冗余信息,并扩充所有格结构,最后生成实体语义关系实例.在ACE RDC 2004基准语料上进行的关系检测和7个关系大类抽取的实验表明,该方法在较大程度上提高了实体语义关系识别和分类的效果,F值分别达到了79.1%和71.9%.  相似文献
8.
基于树核函数的代词指代消解   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
提出一种基于树核的英文代词消解方法。针对结构化信息在指代消解中的重要作用,使用SVM提供的卷积树核函数自动获取句法结构信息,将句法树作为一个特征与其他基本特征结合。通过应用不同的剪枝策略,考虑不同句法树对系统的影响,在原有的句法树上扩充一些语义节点。在ACE2004 NWIRE基准数据上进行实验的结果证明,该方法对代词的消解起到明显的作用,综合值,提高了11.9%。  相似文献
9.
不同来路海洛因近红外光谱的支持向量机模式识别   总被引:1,自引:1,他引:2  
应用支持向量分类方法,将云南省9个地区缴获的1148个海洛因样品,用近红外漫反射光谱在4 000 cm-1~10 000 cm-1范围内吸收系数数据集合,构建判别毒品来路的分类器.光谱数据选取了指纹波数区段5 990 cm-1~7 500 cm-1,以及最大和较大吸收系数的41个波数的光谱数据.针对一对一算法的五分类问题,采用两种分类法C.SVC和v-SVC,4种核函数,分别以默认参数和优化参数,得训练集模型有效率和检验集的预报总精度.比较各种模型后,确定了152个指纹区波数,线性核函数的L-152 C-SVC作为分类器模型.该模型对已知分类的5个地区随机选取的训练集样本,在10-交叉检验下的有效率是90.74%,对不包含洲练集的其余全部已知样品,其预报总精度是88.71%.5地庆分类统计计算的敏感性、特异性、相关系数的评价都较好.最后,又试用该分类器于未知地毒品的来路辨认.与报道的模式识别比较,工作没有止于训练集给出模型,检验集判断预报效果的已知样品,又走出了重要一步,即识别训练集和检验集之外的未知样品.  相似文献
10.
动态剪枝二叉树多类SVM在入侵检测中的研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对现有多分类支持向量机算法所存在的训练时间长、决策速度慢等问题,提出了一种动态剪枝二叉树多类支持向量机算法,该算法能够有效减少支持向量的个数,从而减少训练时间。为了验证算法的有效性,该文使用KDD99数据集对应用该算法的入侵检测模型进行评测,并且将实验结果同1-v-r算法以及1-v-1算法进行了比较。实验结果表明,提出的算法是高效可行的。  相似文献
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