改进的决策树SVM在脑电识别中的应用

为了识别3类意识任务,提出了一种改进的决策树支持向量机(SVM)算法.该方法将决策树与支持向量机结合构造多类SVM分类器,为了降低由决策树引起的"误差累积"效应,用基于类分布的可分离性测度来决定决策树走向.通过对2005国际脑机接口(BCI)竞赛中IDIAP研究协会提供的一组数据进行分析,分类最高准确率达到了80.8%,明显高于传统多类SVMs,表明了该算法的有效性.     

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。     

一种设计层次支持向量机多类分类器的新方法

层次结构的设计是层次支持向量机多类分类方法应用中的关键问题,类间可分性是设计层次结构的重要依据,提出了一种基于线性支持向量机度量类间相似程度的方法,并给出了一种基于类间可分性设计层次支持向量机多类分类器的新方法。实验表明,新方法有效地提高了层次支持向量机多类分类器的分类精度和速度。     

基于小波变换和多类支持向量机的图像分类

提出了一种基于小波变换和多类支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用多类支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的图像分类方法进行了实验比较。实验结果表明该方法具有较好的分类性能。     

基于小波特征和多类支持向量机的病态语音识别方法

研究一种应用小波特征向量和多类支持向量机进行病态语音识别的方法,该方法基于连续小波变换提取语音特征向量,利用多类支持向量机进行病态语音分类。为了简化二分类支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,根据一类支持向量机分类思想提出一种多类分类算法。该算法能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。实验表明,在病态语音识别系统中,多类支持向量机与小波特征向量相结合具有良好的识别效果和应用价值。     

基于多类支持向量机的棉花异性纤维分类方法

提出一种基于多类支持向量机的棉花异性纤维分类方法,以期解决棉花异性纤维的在线分类难题。该方法首先对异性纤维目标图像进行颜色、形状和纹理特征提取,形成用于精确描述异性纤维目标的特征向量;然后分别构建3种不同体系结构的多类支持向量机用于棉花异性纤维的分类;最后采用交叉验证法对所构建的3种多类支持向量机进行测试。测试结果表明,基于有向无环图的一对一多类支持向量机在分类精度和分类速度上更适合用于棉花异性纤维在线分类。     

基于概率投票策略的多类支持向量机及应用

传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类分类仍是一个研究的热点问题。在分析比较现有支持向量机多类分类OVO方法存在的问题及缺点的基础上,该文提出一种新的基于概率投票策略的多类分类方法。在该策略中,充分考虑了OVO方法中各个两类支持向量机分类器的差异,并将该差异反映到投票分值上。所提多类支持向量机方法不仅具有较好的分类性能,而且有效解决了传统投票策略中存在的拒分区域问题。将基于概率投票的多分类支持向量机作为关键技术应用于实际齿轮箱故障诊断,并与传统投票策略的结果进行对比,表明所提方法的上述优点。     

基于支持向量机的入侵检测系统的优化

本文关注基于支持向量机算法的入侵检测系统的优化问题.首先,介绍一个简单的基于单SVM的入侵检测系统.然后,推荐一种对输入特征进行重要性排序的方法.最后,根据分类结果,提出基于多SVMs的入侵检测系统模型.     

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.     

快速的支持向量机多类分类研究

研究了支持向量机多类算法DAGSVM（Direct Acyclic Graph SVM）的速度优势,提出了结合DAGSVM和简化支持向量技术的一种快速支持向量机多类分类方法。该方法一方面减少了一次分类所需的两类支持向量机的数量,另一方面减少了支持向量的数量。实验采用UCI和Statlog数据库的多类数据,并和四种多类方法进行比较,结果表明该方法能有效地加快分类速度。     

基于对支持向量机的多类分类算法在入侵检测中的应用

针对基于传统支持向量机(SVM)的多类分类算法在处理大规模数据时训练速度上存在的弱势,提出了一种基于对支持向量机(TWSVM)的多类分类算法。该算法结合二叉树SVM多类分类思想,通过在二叉树节点处构造基于TWSVM的分类器来达到分类目的。为减少二叉树SVM的误差累积,算法分类前首先通过聚类算法得到各类的聚类中心,通过比较各聚类中心之间的距离来衡量样本的差异以决定二叉树节点处类别的分离顺序,最后将算法用于网络入侵检测。实验结果表明,该算法不仅保持了较高的检测精度,在训练速度上还表现了一定优势,尤其在处理稍大规模数据时,这种优势更为明显,是传统二叉树SVM多类分类算法训练速度的近两倍,为入侵检测领域大规模数据处理提供了有效参考价值。     

A novel pattern recognition algorithm: Combining ART network with SVM to reconstruct a multi-class classifier

Based on the principle of one-against-one support vector machines (SVMs) multi-class classification algorithm, this paper proposes an extended SVMs method which couples adaptive resonance theory (ART) network to reconstruct a multi-class classifier. Different coupling strategies to reconstruct a multi-class classifier from binary SVM classifiers are compared with application to fault diagnosis of transmission line. Majority voting, a mixture matrix and self-organizing map (SOM) network are compared in reconstructing the global classification decision. In order to evaluate the method’s efficiency, one-against-all, decision directed acyclic graph (DDAG) and decision-tree (DT) algorithm based SVM are compared too. The comparison is done with simulations and the best method is validated with experimental data.     

复杂性测度在肌电信号模式识别中的应用

针对表面肌电信号(SEMG)的非平稳特性,提出了一种以复杂性测度和支持向量机(SVM)相结合的肌电信号模式识别新方法。肌电信号的复杂度作为一种新的肌电信号特征,算法简单。支持向量机是一种新的机器学习机制。通过对采集的四通道表面肌电信号进行分析,提取其复杂性测度信息构建特征矢量,利用“一对一”分类策略和二叉树构建的多类支持向量机分类器,很好地实现了对前臂的八种动作表面肌电信号的模式分类。实验表明,由支持向量机对肌电信号的复杂度特征进行分类,具有很好的稳定性和准确率,为肌电信号及其它非平稳生理电信号的模式分类提供了一种新思路。     

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.     

多类支持向量机算法综述

传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效的推广至多类问题仍是一个有待研究的问题。本文中作者致力于对现有的几种较有成效的多类支持向量机做一介绍,并比较其优劣,以期对研究者以后的研究能有所启发。     

基于核函数的构造型网络二分覆盖算法

该文首先介绍了构造型神经网络中的覆盖算法的特点和性质,以及与支持向量机(SVM)中的核函数法的关系。然后,根据这些性质将两者有机结合起来,提出了一种处理多类问题分类的基于核函数的二分覆盖分类算法(Kf-BCC)。仿真结果表明,这种方法可以达到很好的效果,也为多类问题的分类提供了一种有效途径。     

基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别

提出了一种基于遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分类器分布在各个结点上,构成多类支持向量机,减少了分类器的数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能选出适合于识别的玉米种子特征并能对玉米种子进行正确地识别。     

一种新的基于ART的支持向量机多类分类方法

基于支持向量机的二值分类原理，提出了一种由自适应共振理论方法与支持向量机相结合的改进型多类分类方法,此方法改进了传统支持向量机的一对一多类分类方法；对于每个二值分类器的结果进行决策时没有采用投票原则，而是采用自适应共振理论网络融合二值分类器的输出信息，从而克服了当分类器输出结果接近于O时投票法容易出现决策错误和票数相同时无法决策的不足．此算法已应用于玻璃的分类．仿真实验证明，此方法具有较好的分类效果．     

多类支持向量机分类算法—DDAG①

随着支持向量机的发展,由最初的两类分类问题逐渐推广到多类分类问题,且其思想、算法多种多样,各有千秋。主要研究以当前比较流行的以多个二类分类器组合实现多类分类器的算法之一：DDAG。提出此算法在多类支持向量机应用分类中存在的优点和不足,并针对其不足,提出一种改进的算法思想。