一种基于支持向量机的图像数字水印算法

为了使数字水印综合性能更好，根据图像邻域像素之间具有很强的相关性这一特点，提出了一种基于支持向量机的图像水印算法。该算法将支持向量机的思想用于数字水印，并取得了较好的效果。由于支持向量机在有限训练样本的情况下具有很好的学习和泛化能力，因此，可以首先利用回归型支持向量机较好地建立图像邻域像素之间的关系模型，然后，通过调整模型的输出值与中心像素值之间的大小关系来嵌入或提取水印。实验表明，用该技术嵌入水印后的图像不仅具有很好的图像感知质量和较强的鲁棒性，对图像增强、JPEG压缩、噪声、几何剪切等抵抗强，而且安全性好、实用性较强。     

基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘

针对传统分布式数据流挖掘算法的通信开销较大、分类精度较低的问题,提出一种基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘算法。利用局部站点快速更新数据流信息,采用支持向量机算法学习元级数据并传递到中心站点。中心站点负责接收及合并元级数据,形成全局分类结果。实验结果表明,该算法能在降低局部站点和中心站点网络通信量的同时,获得较高精度的全局分类结果。     

大样本领域自适应支撑向量回归机

针对回归问题中存在采集数据不完整而导致预测性能降低的情况,根据支撑向量回归机(support vectorregression,简称SVR)等价于中心约束最小包含球(center-constrained minimum enclosing ball,简称CC-MEB)以及相似领域概率分布差异只与两域各自的最小包含球中心点位置有关的理论新结果,提出了针对大数据集的领域自适应核心集支撑向量回归机(adaptive-core vector regression,简称A-CVR).该算法利用源域CC-MEB 中心点对目标域CC-MEB 中心点进行校正,从而提高目标域的回归预测性能.实验结果表明,这种领域自适应算法可以弥补目标域缺失数据的不足,大大提高回归预测性能.     

一种新的SVM数字音频水印嵌入算法

为了取得鲁棒性与不可感知性的良好平衡,提出一种新的SVM数字音频水印嵌入算法.该算法以回归型支持向量机(SVR)理论及同步码技术为基础,首先结合数字音频内容,选取稳定的能量、过零率作为特征向量并获得SVR训练模型,然后利用SVR训练模型自适应确定嵌入位置,最后采纳量化调制策略,分别在空间域和频率域内将同步码和数字水印嵌入到音频载体内.仿真实验表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对诸如叠加噪声、重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩、随机剪切等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于可拒识-双层支持向量分类器的微钙化点检测

为克服医学图像微钙化点检测中假阳性高的缺点,构造了一种带拒识能力的双层支持向量模型分类器,用于钙化点检测.检测时,首先利用基于最大间隔超平面的支持向量分类器（SVC）对输入模式进行分类判决;然后通过求取真实钙化点样本特征空间最小的包含球形边界来得到钙化点样本的球形支持向量域表示（SVDD）;接着利用钙化点的支持向量域表示对输入模式进行拒识或接受处理;最后利用SVC与SVDD两个分类器的结果来进行综合判决.仿真实验结果表明,该算法在不影响微钙化点的检出率的情况下,可部分解决假阳性高的问题.     

基于自校正支持向量回归的锌产量在线预报模型及应用

提出了基于自校正支持向量回归的密闭鼓风炉锌产量在线预报模型，以便根据预报结果来调整参数，实现锌产量最大．在该模型中，支持向量回归的数学模型被转换成与支持向量分类一样的格式，然后采用简化的SMO方法训练回归系数向量a-a*和阈值b，并在训练过程中动态调整惩罚系数C．最后，给出锌产量的在线预报算法．仿真结果表明，该预报模型在只有较少的样本数的情况下，在有效误差范围内预报精度能达到90％，且具有很好的实时性．     

基于小样本SVR的迁移学习及其应用

当前机器学习的技术已经运用到很多工程项目中,但大部分机器学习的算法只有在样本数量充足且运用在单一场景中的时候,才能获得良好的结果。其中,经典的支持向量回归机是一种具有良好泛化能力的回归算法。但若当前场景的样本数量较少时,则得到的回归模型泛化能力较差。针对此问题,以加权ε支持向量回归机为基础,提出了一种小样本数据的迁移学习支持向量回归机算法。该算法以加权ε支持向量回归机为Bagging算法的基学习器,使用与目标任务相关联的源域数据,通过自助采样生成多个子回归模型,采用简单平均法合成一个总回归模型。在UCI数据集和现实数据集——玉米棒与花生粒储藏环节损失数据集上的实验结果表明,该算法较标准ε-SVR算法与改进的RMTL算法在小数据样本上有更好的泛化能力。     

柔性支持向量回归及其在故障检测中的应用

支持向量回归(Support vector regression, SVR)的学习性能及泛化性能取决于参数设置.在常规方法中,这些参数以固定值形式参与运算,而当面对复杂分布的数据集时, 可能无法挑选出一组能够胜任各种分布情况的参数,参数设置需要在过拟合和欠拟合之间进行取舍. 因此,本文提出一种能够根据样本分布进行参数自我调整的柔性支持向量回归算法(Flexible support vector regression, F-SVR).该算法根据样本分布的复杂度,将训练样本划分为多个区域,在训练过程中, F-SVR为不同 区域设置不同的训练参数,有效避免了过拟合与欠拟合.本文首先采用一组人工数据对所提算法有效性进行验证,在实验中, F-SVR在 保持学习能力的同时,具备较传统方法更优秀的泛化性能.最后,本文将该算法运用至高频电源故障的实际检测,效果良好.     

基于SVR的传感器Hammerstein模型辨识

提出一种基于支持向量回归机的非线性动态传感器Hammerstein模型辨识方法并给出了相关的数学理论及学习算法.在该模型中,用非线性静态子环节和线性动态子环节串联来描述传感器的非线性动态特性.再利用函数展开将模型的非线性传递函数转换为等价的线性中间模型,并通过SVR求取中间模型参数.最后,推导出中间模型参数与传感器Hammerstein模型参数之间的关系,并由该关系实现非线性静态环节和线性动态环节的同时辨识.用实际力传感器动态标定实验数据进行测试,结果表明与常规非线性传感器辨识方法不同,所提方法只需进行一次动态标定实验就能给出非线性动态模型的数学解析表达式.且建立的力传感器Hammerstein模型阶次为4,而线性动态系统模型则需要6阶才能达到相同的精度.因此该研究为传感器非线性动态系统辨识又提供了一种可选方法.