基于支持向量机故障诊断方法

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果.本文以双螺杆挤出机为例,介绍了基于支持向量机的多故障分类器,探讨了"成对分类"与"一类对多类"两种多类分类算法的应用.诊断实例表明,基于支持向量机的多故障分类器对设备故障具有很好的分类效果.     

用SVM和LS-SVM分析变压器故障诊断

介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型.将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高.试验结果表明,支持向量机和最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有很大的应用潜力.     

支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究

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。     

基于一类支持向量机的隐秘图像盲检测算法

针对二类支持向量机分类器在图像密写分析应用中训练步骤复杂与推广性弱的缺点,提出了基于一类支持向量机分类器的真彩隐秘图像盲检测算法,算法选用小波包高阶统计特征,仅对正常图像训练建立分类器。实验表明,算法在检测系统效率和推广性方面有较好的表现。     

基于实值遗传算法与TAFSVM的遥感图像分类

支持向量机已经被成功应用于遥感图像分类。一种新型具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机被提出。这种新型的支持向量机具有通过训练集的模糊性来增强泛化能力;对不平衡训练集具有自适应性,对正负数据采用不同的损失算法,可以提高正确分类率;通过引进全间隔算法来代替软间隔算法,可以得到更低的泛化误差等优良特性,符合遥感图像数据的内在规律。并且运用实值遗传算法对其进行参数优选,得到一种新的分类器——AGATAFSVM。最后将该分类器应用于遥感图像分类。实验结果表明,该分类器非常适用于遥感图像分类,分类精度和稳定性明显高于径向基神经网络分类器、 最近邻分类器和标准支持向量机。     

相关向量机在车型识别中的应用研究

相关向量机是一种稀疏的贝叶斯学习算法,对非线性、高维数的小样本问题有非常好的分类效果和学习推广能力.而且使用较少的核函数,研究了用相关向量机技术进行车型识别,设计了基于相关向量机的车型分类器.实验结果表明,基于相关向量机的车型分类器不仅具有基于支持向量机的车型分类器的相同性能,而且比支持向量机使用更少的核函数,实验取得了较好的分类效果.     

多支持向量机在线联合的运动目标跟踪算法

依据二元分类的思想,提出了一种新的基于多支持向量机在线联合的运动目标跟踪算法。首先选择线性支持向量机作为分类器最大限度地将目标和背景区分开来,对线性支持向量机进行简单高效的在线更新,采用支持向量自动记录运动目标 “关键帧”的信息。然后通过Adaboost算法为每个线性支持向量机分别赋以不同的权重,进行在线联合获得强分类器。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,尤其在目标变化过于激烈的情况下能够实现较为稳定的跟踪。     

基于支持向量机的CD4细胞图像识别方法

本文基于支持向量机(SVM)对CD4细胞图像进行了分析识别。在样本数较少和缺乏先验知识的情况下,采用改进的平行栅格搜索算法和交叉验证算法训练并确定分类器参数,提高了分类器性能。实验结果表明,基于支持向量机的分类器的识别率为95%,优于Fisher分类器和BP网络。     

KNN-SVM网页分类器介绍

网页分类算法中,KNN算法的缺陷之一是分类效率较低,分类的效果很大程度上依赖于相似度函数和参敷K的选择.同时,基于支持向量机(SVM)网页分类器的限制在于要求处理的向量是数值型向量,而网页特征向量往往是词条特征向量.利用KNN算法生成训练样本,进而将词务特征向量数值化,再利用支持向量机分类器对测试网页进行分类,构建了一种新的分类器--KNN-SVM分类器.     

超球体多类支持向量机理论

目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练.因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路.     

基于HMM与SVM的语音活动检测

工程机械强噪音环境下的噪声源较多,导致电话语音通话无法进行,且强噪声造成无效数据占用带宽。为此,提出基于隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的语音活动检测算法。该算法将提取的美尔频率倒谱系数特征向量输入到HMM识别器中,并通过Viterbi算法得到N维最佳识别结果,将其转换为SVM特征向量输入到SVM分类器中进行分类判别,得到判决结果。实验结果表明,该算法在机械工作噪音的情况下,语音检测率较静态统计类算法平均提高9%,比小波支持向量机方法提高11%,在驾驶室噪音的情况下比小波SVM方法有较小幅度的提高,但其增长速度较快,且比传统的统计类算法提高9%。     

改进的支持向量机算法及其应用

支持向量机（SVM）算法应用于具有小样本特征的实际问题时是否能获得到良好的预测效果,取决于能否成功地设置该算法的关键参数,这一瓶颈问题一直阻碍着SVM在具有小样本特性的实际工程中的应用。在分析SVM回归估计方法参数性能的基础上,提出了以自适应粒子群算法（APSO）优化SVM关键参数的改进SVM算法,并以变电工程为背景给出了相应的工程造价预测模型。运用此模型,对某实际变电工程实例进行了造价预测仿真分析,并与传统的支持向量机算法进行比较,结果说明改进的支持向量机算法具有良好的变电工程造价预测精度,且速度较快。     

改进KNN-SVM的性别识别

针对支持向量机（SVM）在超平面附近进行性别识别的不准确性,引入进行加权的K近邻（KNN）算法。提出了结合加权KNN和SVM的改进KNN-SVM算法,该算法用少量已知性别样本自动确定加权KNN与SVM的最优分类阈值,并计算待识别样本和支持向量机所确定的超平面的距离,通过距离与阈值的比较进行性别识别。基于FERET人脸库进行性别实验,实验结果表明,该算法比SVM算法和不进行加权处理的KNN-SVM算法的识别率更高。     

结合SVM的交互式遗传算法在入侵检测中的应用

针对入侵检测中存在样本少、特征多、难于将实际经验与现有算法有机结合的问题,将交互式遗传算法应用到入侵检测技术中,并结合SVM的特点,设计出改进后的分类识别算法。实验证明,将SVM与交互式遗传算法相结合应用于入侵检测领域中,算法有效、可行,而且能获得很好的检测率。     

基于流形学习和支持向量机的太赫兹谱分类

太赫兹时域光谱技术是一门新兴光谱检测技术,广泛应用于安检及反恐、生物医学和食品质量检测等方面。太赫兹谱的分类识别技术是太赫兹光谱检测技术的一个重要环节。由于受到噪声的影响,太赫兹谱可能在高维空间中成复杂的非线性分布,传统的分类方法难以取得理想的分类效果。流形学习和支持向量机都是当前机器学习领域的研究热点,都采取了核方法来解决非线性问题,正因为两者之间有很多共通之处,将这两种方法充分结合提出了一种称之为ISOMAP-SVM的新算法。这种新算法拥有比传统的支持向量机算法更快的训练速度和更好的分类效果。实验结果表明利用新算法可以实现对不同种类药品的识别,为太赫兹光谱技术用于药品的检测和识别提供了一种新的有效方法。     

基于局部二元模式的面部表情识别研究

提出了一种基于局部二元模式（Local Binary Pattern,LBP）与支持向量机（SVM）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情（JAFFE）数据库上测试,取得了70.95%的识别率。     

改进CPSO-SVM在人脸识别中的应用

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整惯性权重的思想来避免粒子群算法陷入局部最优。同时,给出了应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进CPSO-SVM方法比基本粒子群方法能获得更好的识别性能。     

选择分块SVM电容层析成像改进方法

针对SVM在处理具有样本集规模大的ECT系统数据时,存在ECT图像重建的成像精度不高和速度慢的问题,采用了选择分块支持向量机CSSVM算法。将ECT系统样本数据构成列数固定的样本矩阵,每个样本作为样本矩阵的行,66个电容值和66个敏感度值作为矩阵的列。该算法将大样本矩阵按照某一成像单元进行选择性分块,并形成多个小样本矩阵,再分别采用SVM算法进行训练和预测,将各个成像单元组合成像。数值实验证明,使用CSSVM新算法比单独使用SVM算法重建图像具有更高的分类准确率和更短的成像时间。     

一种改进的含噪语音端点检测方法

语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难,提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析（WA）提取含噪语音信号的特征向量。采用遗传算法（GA）得到最优的SVM核函数参数[γ]和惩罚因子[C]。建立语音端点检测模型。在Matlab软件平台下进行仿真实验,结果表明在不同的噪声条件下,GA-SVM算法的平均检测率达到94.5%,明显优于传统的双门限算法和普通的SVM算法。     

基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法

针对近红外光下现有的人眼定位算法普遍存在准确性不高、泛化能力不佳等问题，提出了一种基于方向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM）相结合的双眼虹膜图像的人眼定位算法。利用HOG提取虹膜图像的人眼特征，并结合SVM分类器对HOG特征进行训练从而实现人眼的精确定位。为了减少漏检和误检，进一步提高定位准确率，又提出了多级级联SVM分类器算法；另外针对近红外光线下虹膜图像独特的灰度分布特点，设计了一种图像预处理方法，能够显著提高人眼定位速度。在MIR2016和CASIA-IRIS-Distance数据集上的实验结果表明，基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法具有高准确率、强泛化能力和高实时性。