支持向量机理论研究

如何解决分类问题和回归问题是支持向量机算法的基本内容。本文研究了使用支持向量机算法解决线性和非线性分类问题和回归问题的原理和方法。     

一种改进的双支持向量机

双支持向量机是近年提出的一种新的支持向量机。在处理模式分类问题时,双支持向量机速度远远超过传统支持向量机,而且显示出较好的推广能力。但双支持向量机没有考虑不同输入样本点可能会对分类超平面的形成产生不同影响,在某些实际问题中具有局限性。为了克服这个缺点,提出了一种基于模糊隶属度的双支持向量机。该算法设计了一种基于距离的模糊隶属度函数,给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,构建两个最优非平行超平面,最终实现二值分类。实验结果表明,这种改进双支持向量机的分类性能优于传统的双支持向量机。     

双支持向量顺序回归机

针对顺序回归问题的深入研究,基于支持向量顺序回归机提出了双支持向量顺序回归机。由于双支持向量顺序回归机所对应的2个优化问题是对称的,则只需求解其中的一个问题,进而得出一个分划超平面。又因其对应的优化问题的规模只是支持向量顺序回归机规模的一半,故其运算速度会快于支持向量顺序回归机。数值实验的结果表明:双支持向量顺序回归机在一些数据分析中具有较高的正确率。     

应用双支持向量回归机的风速预测模型

风速对风电场功率输出起着十分重要的作用,但由于风速具有很强的随机性,使得对其预测的精度不高。针对上述问题,以双支持向量回归机为主要工具,结合风电场的实测风速数据建立了风速预测模型;给出了模型的特征以及相关参数的,并与标准支持向量回归机的预测结果进行了比较。实验结果表明:双支持向量回归机在预测精度上优于标准支持向量回归机,为风电场的风速预测提供了参考。     

基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类

高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。     

基于支持向量机的增量学习算法研究

分析了支持向量机理论中支持向量的特性,利用支持向量与样本空间划分的等价性,提出一种新的基于支持向量机的增量学习算法.该算法考虑新增样本集的分布可能改变对已有样本的分类结果,利用支持向量的分布特性,用对样本的划分差集构造新的支持向量集和分类平面,使差集中的样本点对分类贡献尽可能最大,有效提高了分类精度.同时差集操作简单易行,有效降低了问题的计算复杂度.实验结果表明,与常规增量算法相比,该算法在不改变时间复杂度量级的前提下对分类精度有显著提高.     

支持向量机理论与应用

支持向量机是一种新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为国际机器学习领域新的研究热点.介绍了统计学习理论和以该理论为基础的支持向量机,并简述了支持向量机目前的应用状况,指出了支持向量机研究中待解决的一些问题和今后进一步的研究方向.     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但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．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

支持向量机的快速分类算法

支持向量机（SVM）算法在训练集的规模很大特别是支持向量很多时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,算法的速度较慢。为此,笔者提出一种新的SVM快速分类算法。该算法通过选择边界向量,构造新的训练样本,减少了参与训练的样本数目。实验证明,该算法不仅能保证原算法的精度,具有良好的推广能力,而且提高了算法的速度。     

一种改进的加权边界调节支持向量机算法

为了改进现有支持向量机所确定的边界抗干扰能力差、对噪声数据敏感等问题,减少野点数据对形成支持向量机边界存在的影响,根据各个样本在整个训练样本集中的重要性不同,将各个训练样本的重要性程度值作为权值赋予边界值上,提出了一种基于加权边界调节的支持向量机算法.通过对标准UCI数据集和人工数据集上的仿真实验表明,基于加权边界调节的支持向量机具有较好的野点免疫能力,具有更高的分类精度、更少的支持向量和更好的推广能力.     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域.支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但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.总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法,分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论,并给出了进一步的研究方向.     

用于不平衡数据的去噪模糊支持向量机

为了降低支持向量机对不平衡数据的倾向性影响,以及减弱其对噪声点或野值点的敏感,提出了一种新的模糊支持向量机隶属度函数设计方法.该方法分析产生倾向性的原因,有效地区分样本对分类面的贡献,合理地设计隶属度函数.最后通过对含噪声的非均衡数据实验表明,该方法平衡了倾向性,提高了预测分类精度,从而增强了支持向量机在入侵检测和故障诊断等方面的应用.     

Improved Approach Based on SVM for License Plate Character Recognition

An improved approach based on support vector machine （SVM） called the center distance ratio method is presented for license plate character recognition. First the support vectors are pre-extraeted. A minimal set called the margin vector set, which contains all support vectors, is extracted. These margin vectors compose new training data and construct the classifier by using the general SVM optimized. The experimental resuhs show that the improved SVM method does well at correct rate and training speed.     

SVM和RVM对高光谱图像分类的应用潜能分析

针对高光谱图像分类一直面临的小样本、非线性及高维数等问题,分别从原理和实验两个方面分析比较了两种最新的核学习方法——支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)在高光谱图像分类中的异同点.通过对稀疏性、运算时间及分类精度的实验仿真,结果表明:与SVM相比,RVM模型更加稀疏,从而测试时间更短,更有利于大数据量在线测试;然而,RVM的缺点是分类精度略低于SVM.基于此,本文利用Fisher线性鉴别分析(FLDA)技术,在分类前对高光谱数据作可分性预处理,一方面可以降低数据维数、减少计算量,另一方面可以有效地提高小样本区域的分类精度,进而提高RVM的总体分类精度,使得RVM与SVM相比在高光谱图像精细分类方面更具优势.     

SVM和RVM对高光谱图像分类的应用潜能分析

针对高光谱图像分类一直面临的小样本、非线性及高维数等问题,分别从原理和实验两个方面分析比较了两种最新的核学习方法——支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)在高光谱图像分类中的异同点.通过对稀疏性、运算时间及分类精度的实验仿真,结果表明:与SVM相比,RVM模型更加稀疏,从而测试时间更短,更有利于大数据量在线测试;然而,RVM的缺点是分类精度略低于SVM.基于此,本文利用Fisher线性鉴别分析(FLDA)技术,在分类前对高光谱数据作可分性预处理,一方面可以降低数据维数、减少计算量,另一方面可以有效地提高小样本区域的分类精度,进而提高RVM的总体分类精度,使得RVM与SVM相比在高光谱图像精细分类方面更具优势.     

采用 SVM 方法的文本情感极性分类研究

文本情感极性分类是文本情感分析首先要解决的关键问题。在分析影响文本情感分类的各类因素的基础上,首先构建了情感词典,并进行情感特征选取以及情感特征加权,然后使用SVM分类的方法对文本进行情感识别及分类,最后在语料数据集的基础上,在单机平台上和Spark分布式计算平台上执行分类模型,对比分析其分类精度和时间代价。实验结果验证了本文构建的情感极性分类模型在单机和分布式云平台上中的有效性。     

一种非线性支持向量机决策树多值分类器

提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法．该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度．在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减少计算规模,从而提高分类精度与分类效率．实验结果表明,与一般的线性支持向量机决策树分类算法相比,该算法的分类精度有了明显提高,同时其分类时间也相应降低．     

一种改进的SVM决策树Web文本分类算法

SVM决策树能够较好地进行Web文本信息分类,在此基础上进一步结合遗传算法,将SVM决策树分类器的分类正确率作为GA适应度函数,对SVM决策树层次结构进行优化,在每一决策节点自动选择最优或近优的分类决策。实验结果表明,采用该方法进行多类分类,分类精度明显提高,体现了将遗传算法与SVM决策树结合的优越性。