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1.
Support-Vector Networks   总被引:541,自引:0,他引:541  
Thesupport-vector network is a new learning machine for two-group classification problems. The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. In this feature space a linear decision surface is constructed. Special properties of the decision surface ensures high generalization ability of the learning machine. The idea behind the support-vector network was previously implemented for the restricted case where the training data can be separated without errors. We here extend this result to non-separable training data.High generalization ability of support-vector networks utilizing polynomial input transformations is demonstrated. We also compare the performance of the support-vector network to various classical learning algorithms that all took part in a benchmark study of Optical Character Recognition.  相似文献
2.
On the Optimality of the Simple Bayesian Classifier under Zero-One Loss   总被引:61,自引:0,他引:61  
The simple Bayesian classifier is known to be optimal when attributes are independent given the class, but the question of whether other sufficient conditions for its optimality exist has so far not been explored. Empirical results showing that it performs surprisingly well in many domains containing clear attribute dependences suggest that the answer to this question may be positive. This article shows that, although the Bayesian classifier's probability estimates are only optimal under quadratic loss if the independence assumption holds, the classifier itself can be optimal under zero-one loss (misclassification rate) even when this assumption is violated by a wide margin. The region of quadratic-loss optimality of the Bayesian classifier is in fact a second-order infinitesimal fraction of the region of zero-one optimality. This implies that the Bayesian classifier has a much greater range of applicability than previously thought. For example, in this article it is shown to be optimal for learning conjunctions and disjunctions, even though they violate the independence assumption. Further, studies in artificial domains show that it will often outperform more powerful classifiers for common training set sizes and numbers of attributes, even if its bias is a priori much less appropriate to the domain. This article's results also imply that detecting attribute dependence is not necessarily the best way to extend the Bayesian classifier, and this is also verified empirically.  相似文献
3.
支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究   总被引:57,自引:3,他引:54  
介绍和比较了支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断,取得了较高的准确率。所用数据来自UCI bench—mark数据集。实验结果表明,支持向量机和量小二乘支持向量机在医疗诊断中有很大的应用潜力。  相似文献
4.
知识管理系统的构建及其策略   总被引:48,自引:2,他引:46  
知识管理和知识管理系统是目前和将来知识经济下的一个重要研究领域,该文对知识管理以及知识管理系统的概念、功能、构建原则和构建过程中的系统策略进行了分析,提出了一些比较新颖和实用的模式和方法,对于各种信息技术如个性化研究、搜索过滤算法、分类策略、智能代理、知识挖掘在知识管理系统中的应用进行了比较全面的分析研究。  相似文献
5.
Fisher线性鉴别分析的理论研究及其应用   总被引:48,自引:1,他引:47       下载免费PDF全文
杨健  杨静宇  叶晖 《自动化学报》2003,29(4):481-493
Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一.但是在高维、小样本情 况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题.文中引入压缩 映射和同构映射的思想,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题, 而且该方法求解最优鉴别矢量集的全过程只需要在一个低维的变换空间内进行,这与传统方法 相比极大地降低了计算量.在此理论基础上,进一步为高维、小样本情况下的最优鉴别分析方法 建立了一个通用的算法框架,即先作K-L变换,再用Fisher鉴别变换作二次特征抽取.基于该 算法框架,提出了组合线性鉴别法,该方法综合利用了F-S鉴别和J-Y鉴别的优点,同时消除了 二者的弱点.在ORL标准人脸库上的试验表明,组合鉴别法所抽取的特征在普通的最小距离分 类器和最近邻分类器下均达到97%的正确识别率,而且识别结果十分稳定.该结果大大优于经 典的特征脸和Fisherfaces方法的识别结果.  相似文献
6.
基于SVM的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用   总被引:39,自引:2,他引:37  
马笑潇  黄席樾  柴毅 《控制与决策》2003,18(3):272-276,284
基于结构风险最小化原则的支持向量机(SVM)对小样本决策具有较好的学习推广性。但由于常规SVM算法是从2类分类问题推导出的,在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在因雄,因而提出一种依赖故障优先级的基于SVM的二叉树多级分类器实现(2PTMC)方法,该方法具有简单、直观,重复训练样本少的优点。通过将其应用于柴油机振动信号的故障诊断,获得了令人满意的效果。  相似文献
7.
基于奇异值分解和判别式KL投影的人脸识别   总被引:38,自引:0,他引:38       下载免费PDF全文
周德龙  高文  赵德斌 《软件学报》2003,14(4):783-789
人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景.提出了一种新的彩色人脸识别方法.该算法采用模拟K-L变换、奇异值分解、主分量分析和Fisher线性判别分析技术来提取最终特征,可以使分类器的设计更加简洁、有效,使用较少的特征向量数目就能取得较高的识别率.仿真结果表明了该方法的有效性.  相似文献
8.
叶片图像特征提取与识别技术的研究   总被引:34,自引:0,他引:34  
文章介绍了一种基于叶片图像的形状特征对叶片进行识别的方法。首先对叶片图像进行预处理并且提取出叶片的轮廓,然后利用轮廓计算得到叶片的矩形度、圆形度、偏心率等8项几何特征和7个图像不变矩,同时在文中提出了一种新的移动中心超球分类器,利用其对得到的形状特征进行分类从而实现了对20多种植物叶片的快速识别,并且平均识别率达到了92%。  相似文献
9.
最大散度差和大间距线性投影与支持向量机   总被引:31,自引:2,他引:29       下载免费PDF全文
首先对Fisher鉴别准则作了必要的修正,并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分 类器;然后探讨了当参数C趋向无穷大时,最大散度差分类器的极限情况,得到了大间距线 性投影分类器;最后通过分析说明,大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条 件下,线性支持向量机的一种特殊情况.在ORL和NUST603人脸库上的测试结果表明,最 大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲 美,优于Foley-Sammon鉴别分析方法.  相似文献
10.
基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测   总被引:30,自引:4,他引:26  
提出了一种基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测方法.人脸按其三维姿态被划分成若干个视点子类,针对每个子类使用Haar型特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出基于视图的瀑布型人脸检测器.为了提高检测速度,使用了多分辨率搜索和姿态预估计策略.对于正面人脸检测,在CMU MIT的正面人脸测试集合上检测的正确率为94.5%,误报57个;对于多视角人脸检测,在CMU侧面人脸测试集合上检测的正确率为89.8%,误报221个.在一台PentiumⅣ2.4GHz的PC上,处理一幅大小为320×240的图片平均需80ms.实验结果表明该方法十分有效,具有明显的应用价值.  相似文献
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