多分类孪生支持向量机研究进展

孪生支持向量机因其简单的模型、快速的训练速度和优秀的性能而受到广泛关注.该算法最初是为解决二分类问题而提出的,不能直接用于解决现实生活中普遍存在的多分类问题.近来,学者们致力于将二分类孪生支持向量机扩展为多分类方法并提出了多种多分类孪生支持向量机.多分类孪生支持向量机的研究已经取得了一定的进展.本文主要工作是回顾多分类孪生支持向量机的发展,对多分类孪生支持向量机进行合理归类,分析各个类型的多分类孪生支持向量机的理论和几何意义.本文以多分类孪生支持向量机的子分类器组织结构为依据,将多分类孪生支持向量机分为：基于“一对多”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一对余”策略的多分类孪生支持向量机、基于二叉树结构的多分类孪生支持向量机和基于“多对一”策略的多分类孪生支持向量机.基于有向无环图的多分类孪生支持向量机训练过程与基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机类似,但是其决策方式有其特殊的优缺点,因此本文将其也独立为一类.本文分析和总结了这六种类型的多分类孪生支持向量机的算法思想、理论基础.此外,还通过实验对比了分类性能.本文工作为各种多分类孪生支持向量机之间建立了联系比较,使得初学者能够快速理解不同多分类孪生支持向量机之间的本质区别,也对实际应用中选取合适的多分类孪生支持向量机起到一定的指导作用.     

支持向量机多分类算法的研究

支持向量机（support vector machine,SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析等领域。本文重点阐述了一些典型的支持向量机多分类算法及支持向量机多标注算法。最后指出了进一步研究和亟待解决的一些问题。     

支持向量机多类分类方法

支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题。当前针对多类问题的支持向量机分类方法主要有5种：一类对余类法（OVR）,一对一法（OVO）,二叉树法（BT）,纠错输出编码法和有向非循环图法。本文对这些方法进行了简单的介绍,通过对其原理和实现方法的分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了比较意见,并通过实验进行了验证,最后提出了一些改进建议。     

多类支持向量机文本分类方法

文本分类是数据挖掘的基础和核心,支持向量机（SVM）是解决文本分类问题的最好算法之一。传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机文本分类算法进行了讨论和比较。提出了多类支持向量机文本分类中存在的问题和今后的发展。     

一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法

支持向量机(SVM)是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法,用于解决二类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题.总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法,并在1-a-1 SVM分类算法基础上提出一种二次分类的方法.改良了惩罚因子,提高了不易分的类别之间的可分程度.通过对超光谱图像进行分类实验,结果表明该方法具有较高的分类精度.     

支持向量机多类分类算法研究

提出一种新的基于二叉树结构的支持向量(SVM)多类分类算法.该算法解决了现有主要算法所存在的不可分区域问题.为了获得较高的推广能力,必须让样本分布广的类处于二叉树的上层节点,才能获得更大的划分空间.所以,该算法采用最小超立方体和最小超球体类包含作为二叉树的生成算法.实验结果表明,该算法具有一定的优越性.     

支持向量机在多类分类问题中的推广

支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。     

基于支持向量机的改进分类算法

为了进一步提高支持向量机分类的准确性和泛化能力,提出一种基于支持向量机的改进二叉树分类算法.首先介绍支持向量机的基本原理,总结了常见的多分类器分类算法及其特点,结合现有分类算法的优点,为分类器引入了不同的权值,提出二叉树改进分类算法,有效避免了常用分类算法不足.通过仿真实验,与典型的多类分类算法对比,验证该算法的有效性,为多类分类预测研究提供了一条有效的途径.     

改进的支持向量机中文文本分类

支持向量机是数据挖掘的新方法,由于其优秀的学习能力而得到了广泛的应用,但是,传统的支持向量机算法在处理大规模问题时存在训练时间过长和内存空间需求过大的问题,而应用多个支持向量机构成多分类器系统进行并行学习,是目前解决文本分类中大规模数据处理问题的一种有效方法。在分析传统并行算法的基础上,提出了一种改进的基于多支持向量机的并行学习算法,实验结果表明,采用该算法可使得分类效率得到较大的程度的提高,虽然,分类精度相对传统的方法略差,但是,在可接受的范围之内。     

多分类光滑支持向量机的人脸识别方法

提出一种新的三阶分段光滑函数,构造三阶光滑支持向量机模型( TPSSVM)。理论证明新三阶分段光滑函数对正号函数的逼近程度更高。在处理多类问题时,提出一种基于编码方式的一对多光滑支持向量机分类方法。对于人脸识别问题,通过主成分分析( PCA)进行特征提取,并利用多分类光滑支持向量机对人脸特征图像进行训练和测试。应用于ORL人脸库和FERET人脸库的测试结果表明,多分类光滑支持向量机比传统的识别方法有更高的识别率。     

独立成分分析和支持向量机混合方法在过程监控中的应用

为克服传统过程监控方法需假设过程特征信号服从多元正态分布的缺陷,本文提出了一种将独立成分分析(ICA)与支持向量机结合的故障诊断方法。通过建立独立成分模型确定相应的统计量界限,筛选出需进一步检测的故障数据,再由支持向量机进行故障识别。将该方法用于化工聚合反应的过程监控与故障诊断中,仿真结果表明,这种混合故障诊断方法通过适当地调节统计量控制界限,不仅能够正确识别故障,而且能够纠正由误检数据引起的误报,提高故障诊断的准确率。     

基于独立分量分析的工频干扰消除技术*

简要介绍了ICA的基本原理和快速算法,在分析地震信号和工频干扰特点的基础上,利用ICA技术来消除地震记录中的工频干扰,并与常规方法进行比较。研究结果表明ICA在有效消除工频干扰的同时,能够保护有效信号,并且在提高资料的信噪比方面更有优势,具有良好的应用前景。     

参考独立分量分析固定点算法

参考独立分量分析将源信号的先验信息以参考信号的形式引入到算法中,仅实现期望源信号的抽取,消除了传统独立分量分析中抽取信号的不确定性;以期望信号和参考信号的接近性度量作为目标函数提出了一个固定点算法,避免了人为选取步长,同时通过优选初值进一步提高算法的收敛速率。针对合成数据和实际的心电图数据仿真实验,证明了算法的有效性和更好的收敛性。     

基于核独立成分分析的声信号去噪方法

野外环境无线传感侦查网络中的声识别技术面临着复杂的自然环境噪声的挑战,尤其是由强风噪声造成的影响.独立成分分析(ICA)方法是一种能够较好地解决这种复杂环境去噪的方法.引入一种基于核方法的非线性ICA方法一核独立成分分析(KICA).基于该算法,针对强风噪声的特性,设计一种应用于单声传感器降噪的方案.通过降噪仿真实验,...     

基于ICA-PCA的化工流程仪表故障诊断

传统的多元统计过程控制(MSPC)的故障诊断方法要求观测变量数据服从高斯分布,然而实际化工流程中的仪表数据中难以满足这一要求。针对这一问题,提出在仪表数据中提取分离出非高斯信息和高斯信息,并分别利用独立元分析法和主元分析法建立不同的故障诊断模型。在检测到发生故障后,通过改进的贡献度算法定位出发生故障的仪表。通过对Tennessee Eastman(TE)过程数据进行仿真研究,验证了ICA-PCA故障诊断法在化工流程仪表不同故障诊断中的有效性。     

Novel infrared and visible image fusion method based on independent component analysis

The goal of infrared (IR) and visible image fusion is for the fused image to contain IR object features from the IR image and retain the visual details provided by the visible image. The disadvantage of traditional fusion method based on independent component analysis (ICA) is that the primary feature information that describes the IR objects and the secondary feature information in the IR image are fused into the fused image. Secondary feature information can depress the visual effect of the fused image. A novel ICA-based IR and visible image fusion scheme is proposed in this paper. ICA is employed to extract features from the infrared image, and then the primary and secondary features are distinguished by the kurtosis information of the ICA base coefficients. The secondary features of the IR image are discarded during fusion. The fused image is obtained by fusing primary features into the visible image. Experimental results show that the proposed method can provide better perception effect.     

基于独立成分的局部建模方法及其在近红外光谱分析中的应用研究

建立了一种基于独立成分分析的局部建模新方法,该方法首先将独立成分分析(ICA)用于近红外光谱的特征提取,然后,根据所提取的独立成分选择校正集中与预测样本相邻近的样本构成校正子集,建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型并对预测样本进行预测。将所提出的方法应用于烟草样品中尼古丁含量的测定,所得结果优于常用的全局建模方法。     

基于独立分量分析和BP网络的电子鼻模式识别

为了提高电子鼻对混合气体的识别率,针对气体传感器阵列的交叉敏感特性,探讨了在电子鼻系统中基于独立分量分析(ICA)算法与BP神经网络相结合进行模式识别的可行性。并对4个气体传感器组成的电子鼻对4种气体混合物所测得的原始数据进行处理,结果表明:ICA算法对数据进行有效预分类,减少了样本之间的相关性,将生成的新样本作为BP网络的输入,使网络结构简化,在保证一定正确率的前提下,大大提高网络的学习速度。利用该方法可以提高电子鼻识别混合气体的准确率。     

一种基于FastICA的波达方向估计新方法

独立分量分析是一种新颖的盲源分离技术，该方法作为目前信号处理领域的一项新技术，具有非常重要的理论意义和实用价值，已广泛应用于通讯、雷达信号处理、生物医学图像处理、模式识别等众多领域。简要介绍了独立分量分析的基本原理和算法，并提出将快速独立分量分析（FastICA）方法应用于波达方向估计（DOA），通过仿真实验和分析，可以得到DOA的一种简单估计，实验结果亦表明该算法在波达方向估计应用中的可行性和有效性。     

A switchable scheme for ECG beat classification based on independent component analysis

A switchable scheme is proposed to discriminate different types of electrocardiogram (ECG) beats based on independent component analysis (ICA). The RR-interval serves as an indicator for the scheme to select between the longer (1.0 s) and the shorter (0.556 s) data samples for the following processing. Six ECG beat types, including 13900 samples extracted from 25 records in the MIT-BIH database, are employed in this study. Three conventional statistical classifiers are employed to testify the discrimination power of this method. The result shows a promising accuracy of over 99%, with equally well recognition rates throughout all types of ECG beats. Only 27 ICA features are needed to attain this high accuracy, which is substantially smaller in quantity than that in the other methods. The results prove the capability of the proposed scheme in characterizing heart diseases based on ECG signals.