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最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性.但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性.文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目.将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点.实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高. 相似文献
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该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。 相似文献
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提出了一个最小二乘双支持向量回归机,它是在双支持向量回归机基础之上建立的,打破了标准支持向量回归机利用两条平行超平面构造ε带的思想。事实上,它是利用两条不一定平行的超平面构造ε带,每条超平面确定一个半ε-带,从而得到最终的回归函数,这使该回归函数更符合数据本身的分布情况,回归算法有更好的推广能力。另外,最小二乘双支持向量机只需求解两个较小规模的线性方程组就能得到最后的回归函数,其计算复杂度相对较低。数值实验也表明该回归算法在推广能力和计算效率上有一定的优势。 相似文献
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基于核的偏最小二乘特征提取的最小二乘支持向量机回归方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了用核的偏最小二乘进行特征提取.首先把初始输入映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中计算得分向量,降低样本的维数,再用最小二乘支持向量机进行回归.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的回归.同时与PLS提取特征相比,KPLS分析效果更好. 相似文献
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本文针对传统的增量学习算法无法处理后采集到的样本中含有新增特征的问题,设计适应样本特征维数增加的训练算法。在基于最小二乘支持向量机的基础上,提出了特征增量学习算法。该算法充分利用先前训练得到的分类器的结构参数,仅对新增特征采用最小二乘支持向量机进行学习。实验结果表明,该算法能够在保证分类精度的同时,有效效地提高训练速度并降低存储空间。 相似文献
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最小二乘支持向量机算法研究 总被引:17,自引:0,他引:17
1 引言支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是基于结构风险最小化的统计学习方法,它具有完备的统计学习理论基础和出色的学习性能,在模式识别和函数估计中得到了有效的应用(Vapnik,1995,1998)。支持向量机方法一方面通过把数据映射到高维空间,解决原始空间中数据线性不可分问题;另一方面,通过构造最优分类超平面进行数据分类。神经网络通过基于梯度迭代的方法进行数据学习,容易陷入局部最小值,支持向量机是通过解决一个二次规划问题,来获得 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的油罐故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据油罐故障分析,建立了油罐故障诊断模型。采用新型的支持向量机-最小二乘向量机(LS-SVM)的算法对此诊断模型进行预测,获得了满意的效果。该方法易于使用,很少受不确定性因素的影响,有很高的预测准确性。 相似文献
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基于LS-SVM的图像去噪方法 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,该方法已广泛用于解决分类问题和回归问题。文中将最小二乘支持向量机应用于图像去噪中,并同小波去噪及中值滤波进行了比较分析。仿真结果表明,该方法能较好的保存图像细节,并具有很好的泛化能力。 相似文献
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Benchmarking Least Squares Support Vector Machine Classifiers 总被引:16,自引:0,他引:16
van Gestel Tony Suykens Johan A.K. Baesens Bart Viaene Stijn Vanthienen Jan Dedene Guido de Moor Bart Vandewalle Joos 《Machine Learning》2004,54(1):5-32
In Support Vector Machines (SVMs), the solution of the classification problem is characterized by a (convex) quadratic programming (QP) problem. In a modified version of SVMs, called Least Squares SVM classifiers (LS-SVMs), a least squares cost function is proposed so as to obtain a linear set of equations in the dual space. While the SVM classifier has a large margin interpretation, the LS-SVM formulation is related in this paper to a ridge regression approach for classification with binary targets and to Fisher's linear discriminant analysis in the feature space. Multiclass categorization problems are represented by a set of binary classifiers using different output coding schemes. While regularization is used to control the effective number of parameters of the LS-SVM classifier, the sparseness property of SVMs is lost due to the choice of the 2-norm. Sparseness can be imposed in a second stage by gradually pruning the support value spectrum and optimizing the hyperparameters during the sparse approximation procedure. In this paper, twenty public domain benchmark datasets are used to evaluate the test set performance of LS-SVM classifiers with linear, polynomial and radial basis function (RBF) kernels. Both the SVM and LS-SVM classifier with RBF kernel in combination with standard cross-validation procedures for hyperparameter selection achieve comparable test set performances. These SVM and LS-SVM performances are consistently very good when compared to a variety of methods described in the literature including decision tree based algorithms, statistical algorithms and instance based learning methods. We show on ten UCI datasets that the LS-SVM sparse approximation procedure can be successfully applied. 相似文献
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基于协同最小二乘支持向量机的Q学习 总被引:5,自引:0,他引:5
针对强化学习系统收敛速度慢的问题, 提出一种适用于连续状态、离散动作空间的基于协同最小二乘支持向量机的Q学习. 该Q学习系统由一个最小二乘支持向量回归机(Least squares support vector regression machine, LS-SVRM)和一个最小二乘支持向量分类机(Least squares support vector classification machine, LS-SVCM)构成. LS-SVRM用于逼近状态--动作对到值函数的映射, LS-SVCM则用于逼近连续状态空间到离散动作空间的映射, 并为LS-SVRM提供实时、动态的知识或建议(建议动作值)以促进值函数的学习. 小车爬山最短时间控制仿真结果表明, 与基于单一LS-SVRM的Q学习系统相比, 该方法加快了系统的学习收敛速度, 具有较好的学习性能. 相似文献
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基于层次聚类LS-SVM的图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章对最小二乘支持向量机进行稀疏化处理,再借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,简化了分类器的结构。与常用的几种图像分割方法比较实验,结果表明该方法缩短了训练测试时间,提高了分割效果。 相似文献
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根据支持向量回归机原理,针对样本特征对回归预测重要性的差异,采用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法,减少参数数量,针对参数对预测效果的影响,并考虑到特征加权的意义,采用特征指数进行加权,其权重系数由灰色关联度确定,提出了基于特征指数加权的最小二乘支持向量回归机算法。为验证该算法的有效性,对实际股票价格进行预测,结果表明该算法较传统最小二乘支持向量回归机算法,其回归估计函数的预测能力明显提高,具有一定的实用价值。 相似文献
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该文认为在人脸识别中,偏最小二乘回归方法作为一种新的降维方法,在处理小样本问题时具有明显优势,而主元分析方法作为一种传统的降维方法在选择分量时没有考虑类信息,因而有可能忽略掉重要的分类信息。支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性。该文提出了一种基于偏最小二乘与支持向量机的人脸识别方法。利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别。ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。 相似文献
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从支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)学习理论出发,介绍了最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)的原理[1],并详细描述了使用共轭梯度(ConjugateGradient,CG)算法来实现LS-SVM。结合通信中常见的非线性均衡问题,讨论了在信道呈现非线性,色噪声干扰情况下,使用LS-SVM实现均衡任务,通过同最优贝叶斯均衡器性能的比较,证明了LS-SVM处理非线性均衡问题的有效性。在实际数字通信中,接收端可以在不知道信道状态的前提下,通过接收训练序列并对其进行学习,确定均衡器模型参数,从而对未知的发送信号进行预测。 相似文献