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在支持向量聚类中,采用单个核函数的支持向量机具有很大局限性,为了得到学习能力和泛化能力都很强的核函数,采用了一种新的混合核函数。将该混合核函数应用于支持向量聚类运算中,并且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了对比。结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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特征选择在模式分类中扮演了一个重要的角色。它的目标是尽可能多地将不相关特征排除在外,同时,得到区分度大的特征子集。那些信息量小的特征的存在,不仅使得学习算法表现不佳,而且会掩盖数据背后重要的本质信息。随着新兴技术的发展,在很多领域数据集变得越来越大,很多不相关特征通常会出现在这样的数据集中,使得传统的学习算法遇到了巨大的挑战,尤其在效率和推广性方面。于是,一种可以从数据集中消除冗余和非相关信息的算法变得十分必要。本文提出一种boosting策略的特征选择方法,利用基于核空间的距离评价函数,采用前向分步搜索方法,为核向量机(CVM)分类器选择特征子集。实验结果显示,这种方法和非boosting策略,以及其他评价方法相比,能给分类器带来更优的特征。 相似文献
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随着运营商网络规模的不断增大,网络上所承载的业务种类和数量都出现了飞速增长。在这种情况下,承载业务的服务质量(QoS)难以简单依靠网络管理者提供保障,带有学习能力的智能化网络管理系统将成为未来发展的主流。针对这一背景,提出了一种基于支持向量机的业务QoS评估方案,实现了带有学习能力的自适应的业务QoS评估,通过对实际样本进行分析证明了本方案的有效性。研究内容对未来智能化网管系统的发展有很强的借鉴意义。 相似文献
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为了提高图像分割的质量,采用支持向量机核函数算法。首先寻找像素分类间隔最大的最优分类面,将非线性输入空间的样本映射到高维特征空间进行求解;然后局部核函数选择高斯径向基核函数,全局核函数选择多项式核函数,为了满足训练集中支持向量取值带来的连续性要求,通过组合系数平衡高斯核函数和多项式核函数的权重;接着选择像素的邻域灰度均值作为用于分割的特征,利用不规则度统计图像邻域灰度均值连通区域的离散程度;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算法分割图像清晰,目标区域十分突出,定性分析中指标归一化互相关系数为0.9946,分割时间为0.7512,误割率为0.0237。 相似文献
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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机器学习方法,已成为目前研究的热点,并在模式识别领域有了广泛的应用.首先分析了支持向量机原理,随后引入一种改进的径向基核函数,在此基础上,提出了一种改进核函数的SVM模式分类方法.与基于IRIS数据,进行了计算机仿真实验,与基干模糊k-近邻的模式分类仿真结果比较,结果表明改进的SVM方法分类性能比模糊k-近邻算法(Fuzzy k-Nearest Neighbor,FKNN)的分类性能更好,运算时间更短,更易于实时实现. 相似文献
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一种基于支持向量机的车牌字符识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
迟晓君 《信息技术与信息化》2007,26(6):103-106
针对车牌字符图像受客观条件影响较大、样本数量不是很大、分类识别相对容易等实际情况。提出了一种对经过预处理的车牌字符图像采用SVM算法进行识别的方法。该方法将图像数据转变为文本数据作为输入样本,方法简单快速,克服了提取图像特征过程中过分依赖字符结构和图像质量的不足。并通过使用参数归整、交叉校验、选择适当的核函数等方法寻求最优参数.避免欠学习、过学习问题的产生。通过使用高速公路收费口的实拍汽车图像进行实验,验证了算法的有效性。 相似文献
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针对传统个人信用评估方法的不足,鉴于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,本文将这种新方法应用到信用评估中,并进行了实例应用。与K最近邻等其它信用评估方法比较。支持向量机分类方法简单、精确度高,取得了比较好的结果。 相似文献
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一种改进的支持向量机BS-SVM 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种改进的SVM:BS-SVM,它先对训练样本进行分类,根据每个样本到模式类样本均值的距离,将训练样本分为三种:好样本、差样本、边界样本,然后用边界样本训练得到分类器.实验表明,BS-SVM相比SVM在分类正确率、分类速度以及使用的样本规模上都表现出了一定的优越性. 相似文献
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提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器.实验结果表明使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率,同时可以较好地解决应用支持向量机分类时核函数参数的选择问题. 相似文献
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针对传统最小二乘支持向量机(LSSVM)稀疏性较差的问题,在传统支持向量机的基础上提出了新的LSSVM模型,并对其进行优化。利用选主元Cholesky分解,进行迭代操作,简化求解过程;利用径向基-卡方组合核函数,提高核函数的稀疏性;最后利用遗传算法,对组合核函数与支持向量机的参数寻优,解决了传统LSSVM在大样本情况下稀疏性较差,求解时间过长的问题,提高了LSSVM的泛性与精确度。仿真实验证明了所提出的模型是有效的。 相似文献
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一种改进的支持向量机多类分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的基于二叉树结构的支持向量机(SVM)多类分类方法.该方法解决了现有主要算法中存在的不可分区域问题,具有简单、直观、重复训练样本少的优点.为了提高分类模型的推广能力,必须使样本分布好的类处于二又树的上层节点,才能获得更大的划分空间.因此,该算法采用类间散布度量与类内散布度量的比值作为二叉树的生成算法.采用UCI标准数据集实验,实验结果表明该算法具有一定的优越性. 相似文献
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针对基于支持向量机的聚类算法中,由于高斯核在无限远处的衰减几乎为零,从而影响聚类效果的问题,采用了改进的高斯核函数。该方法使在高维特征空间中,核函数不仅满足在测试点附近有较快的衰减速度,而且在无限远处仍能保持适度的衰减,从而提高聚类效果。实验表明,改进的高斯核比高斯核聚类错误率更低。 相似文献
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针对支持向量机中的核函数选择和参数优化问题进行研究,结合局部性函数和全局性核函数的特点,形成由高斯核函数和多项式核函数构成的混合核函数,并运用于人脸识别,仿真实验结果证明了混合核函数的具有较高的识别率。 相似文献