适用于不平衡样本数据处理的支持向量机方法

支持向量机算法在处理不平衡样本数据时，其分类器预测具有倾向性．样本数量多的类别，其分类误差小，而样本数量少的类别，其分类误差大．本文针对这种倾向性问题，在分析其产生原因的基础上，提出了基于遗传交叉运算的改进方法．对于小类别训练样本，利用交叉运算产生新的样本，从而补偿了因训练数据类别大小差异而造成的影响．基于UCI标准数据集的仿真实验结果表明，改进方法比标准支持向量机方法具有更好的分类准确率．     

一种提高支持向量机针对低维向量分类精度的新方法

本文提出一种支持向量机的全局优化训练算法,形成一种新的分类器,以解决传统的支持向量机在对低维样本点分类时产生的精度下降问题。首先对支持向量机原理,以及以SVM—light为代表的经黄SVM训练算法进行分析,发现支持向量机的训练在本质上都归结为具有不等式约束条件的二次规划问题。本文直接根据支持向量机的最优分类超平面,将其化为无约束条件的求解函数极值问题。然后采用全局优化算法-禁忌搜索算法得到函数的极值点。通过两类高斯样本点分类实验和人脸图像识别的多类分类试验,证明使用支持向量机的全局优化训练算法,在样本点特征向量维数较低的情况下,比使用传统的支持向量机训练算法分类具有更高的分类准确率。     

基于改进支持向量机的运动视频内容分类算法研究

针对现有运动视频内容分类算法中使用支持向量机分类器难以提高分类精度问题,提出基于改进支持向量机的运动视频内容分类算法。首先采用稀疏表示方法进行运动视频内容去噪,在降低噪声的同时去除无用静止信息,将去噪后的运动视频内容进行非重叠切分,采用主成分分析法提取运动视频内容像素点特征描述项并建立特征向量空间;然后引入主动学习机制改进支持向量机分类器,使用改进的分类器建立特征向量空间与运动视频类别之间的联系。针对多类运动视频内容分类问题,提出使用后验概率计算改进的分类器对未标记样本的置信度进行运动视频样本选取。实验结果表明,所提算法与现行分类算法相比,具有更好的类别区分度。     

基于主动学习的支持向量机算法

针对支持向量机（svM）模型不能有效处理海量数据挖掘的问题,提出一种改进的基于主动学习的支持向量机（AL_SVM）方法。该方法首先将训练集随机划分为多个独立同分布的子集,并选择其中一个子集作为初始训练集来训练SVM得到初始分类器和支持向量集,然后根据已经得到的分类器信息在剩余样本集中选择对于分类器改进作用最大的有价值样本。并与已得到的支持向量集合并构成新训练集,以更新分类器,从而在保留重要支持向量信息的前提下,去除大量不重要的支持向量,一定程度上避免了过学习问题,提高了学习效率。实验表明,AL_SVM方法能够在保持学习器泛化能力的同时提高其学习效率。     

基于Vague-Sigmoid核函数的PSVM故障诊断算法研究

支持向量机因其相比于传统算法具有良好的分类性能,而广泛地应用于故障诊断研究中。但标准SVM存在训练时间长,占用内存大的不足。近似支持向量机（Proximal Support Vec-tor Machines,PSVM）算法具有训练速度快占用内存少的特点,特别适用于大量数据的故障诊断。但其对于分类超平面附近点的诊断精度略显不足。针对此类问题文中将耗时较少的Vague-Sigmoid核函数应用于PSVM,用以提高其对于在分类面附近样本的分类精度,仿真证明获得了较好的效果。     

一种基于遗传算法的SVM决策树多分类方法

在当前的机器学习领域,如何利用支持向量机（SVM）对多类目标进行分类,同时提高分类器的分类效率已经成为研究的热点之一,有效地解决此问题对于提高目标的识别概率具有较大意义。本文针对SVM多分类问题提出了一种基于遗传算法的SVM最优决策树生成算法。算法以随机生成的决策树构建的SVM分类器对同一测试样本的分类正确率作为遗传算法的适应度函数,通过遗传算法寻找到最优决策树,再以最优决策树构建SVM分类器,最终实现SVM的多分类。将该算法应用于低空飞行声目标识别问题,实验结果表明,新方法比传统的1-a-1、1-a-r、SVM-DL和GADT-SVM方法有更高的分类精度和更短的分类时间。      

基于回归分析理论的辐射源个体识别技术

针对目前辐射源个体识别未能将信号特征与硬件组成相联系的问题，该文使用高阶谱分析和变分模态分解(VMD)两种特征提取手段，进行研究分析，采用围线双谱积分以及改进变分模态分解技术对半实物平台仿真信号以及软件仿真(ADS)输出信号进行特征提取并分析。通过软件仿真定量分析辐射源相位噪声以及功率放大电路非线性失真对信号无意调制特征的影响，对变量进行相关性分析，并对其中显著相关的变量进行回归拟合，得到其相关回归函数。然后利用硬件与特征的相关性，改进传统支持向量机(SVM)分类器，构建相关性权重支持向量机分类器。最后分别以软件仿真输出信号以及半实物仿真平台实测信号为样本进行验证，结果表明，同信噪比下权重支持向量机与传统支持向量机相比分类准确率提升在10%以上。     

基于聚类核函数的最小二乘支持向量机高光谱图像半监督分类

针对大规模的高光谱数据分类,为了利用未标签样本所含信息,来提升分类器性能,提出了一种半监督分类算法。该算法根据聚类假设,即属于同一类地物的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则来改进核函数,采用基于光谱角度量的K均值聚类算法对样本集进行聚类,根据多次聚类的结果,构造包袋核函数,然后利用加法和乘法运算将包袋核函数和RBF核函数组合成新的核函数,从而把未标签样本信息融入分类器。而且采用最小二乘支持向量机,将标准支持向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题。高光谱实测数据实验表明了本文方法的优越性。      

一种基于支持向量机的手写汉字识别方法

本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不是仅仅使经验风险达到最小,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力.本文首先讨论了支持向量机的基本原理,然后,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题,文章进行了分析和阐述,并在此基础上,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略.最后,针对GB2312-80的1034个汉字类别的120套手写样本,进行了实验仿真.实验结果表明,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高,其中多项式核函数的支持向量分类器,识别率平均提高3.38％,表明了本文方法的有效性.     

基于特征值分解的中心支持向量机算法

针对广义特征值中心支持向量机(GEPSVM)训练和决策过程不一致问题,该文提出一类改进的基于特征值分解的中心支持向量机,简称为IGEPSVM。首先针对二分类问题提出了基于特征值分解的中心支持向量机,然后基于一类对余类策略将其推广到多类分类问题。将GEPSVM求解广义特征值问题转化为求解标准特征值问题,降低了计算复杂度。引入了一个新的参数,可以调节模型的性能,提高了GEPSVM的分类精度。提出了基于IGEPSVM的多类分类算法。实验结果表明,与GEPSVM算法相比较,IGEPSVM不仅提高了分类精度,而且缩短了训练时间。     

基于迁移学习与权重支持向量机的图像多标签标注算法

为解决图像的多标签自动标注中标签不平衡性的问题,提出了一种基于迁移学习与权重支持向量机的图像自动标注方法。为了解决所选数据集规模较小无法训练出最优的卷积神经网络的问题,文中采用迁移学习的方法,将通过Imagenet数据集训练出的Alexnet的参数迁移到文中所用的卷积神经网络模型中,并对最后一层全连接层进行微调,利用多标签分类多合页损失函数构成多分类的支持向量机。最后,文中对低频标签进行权重排序以得到图像的多标签标注结果。在Corel-5k、Esp-Game和IAPR-TC12共3个数据集上进行了实验,权重支持向量机获得的平均召回率分别提升了10%、9%和6%,低频标签对其平均精确率均提升了12%。实验结果表明,基于迁移学习的权重支持向量机的图像多标签标注方法可在有效提高数据集的召回率的同时提升低频标签的平均精确度。     

基于修正核函数SVM的一维距离像识别

支持向量机的识别性能很大程度上依赖于核函数的使用。根据黎曼几何理论,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进。该方法通过扩大分类边界处的黎曼张量,使得分类间隔扩大,从而提高支持向量机的分类能力。针对多类舰船目标的识别,利用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成多分类支持向量机。对四类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法无论识别率还是识别速度都具有优势。     

支撑向量机的多类分类方法

基于结构风险最小化原则的支撑向量机(SVM)具有良好的学习推广性。但是由于常规的SVM是从二类分类问题中推导出来的，在多类分类问题中就必须进行改进。文中讨论了支撑向量机的多类分类改进方法．运用在手写体数字识别中，并取得较好的结果。     

基于半监督生成对抗网络的乳腺癌图像分类

本文针对仅有少量带标签样本时如何提高大量未标 注样本分类的的鲁棒性和准确性问题,提出一种 基于改进的半监督生成对抗网络(semi-supvised generative adversarial networks,SGAN) 的乳腺癌图像分类方法。该方法在输出层使用Softmax 函数 替代 Sigmoid 函数实现多分类。首先将随机向量输入到生成网络中,生成伪样本并标记为伪样本 类进行训 练。接着将真实标签样本、真实无标签样本和伪样本输入到判别网络中,输出为不同类概率 值;然后采 用半监督训练方法反向传播更新参数;最后实现对乳腺癌病理图像的分类,标注样本数量分 别为25、 50和200,最终准 确率达到95.5%。实验结果表明,当标注 样本有限时,本文算法的准确 率具有良好 的鲁棒性。本文算法相比于使用卷积神经网络和迁移学习(tranfer learning,TL)等分类方法准确率有了显著提高。     

Hadamard纠错码结合支持向量机在多分类 问题中的应用

多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,本文提出了将Hadamard纠错码同二元分类器相结合的方法来解决此问题,相对于其它类型的纠错码多分类器法,该方法的实现简单快捷,且更容易构造出性能优越的纠错码本.本文将Hadamard纠错码和支持向量机相结合,应用于说话人辨认这样一个多分类问题中,并同传统的"1对余"的多类推广方式进行了比较.实验结果表明在多分类任务中,Hadamard纠错码对于不同的类别都表现出了很强的分类能力,且性能优于"1对余"法,对于类间码字的不同分配方式也具有良好的鲁棒性.     

多类支撑向量机在中医舌质、舌苔分类和识别的应用研究

在分解法进行多类支撑向量机的训练中，所有的两类问题训练都采用一种核函数是不合适的。本文在一对一(OAO，one against one)训练算法中优先选择线性核函数，并将训练结果用有向无回路图DAG(Directed Acyclic Graph)的方法进行中医舌质、舌苔识别。结果表明，该方法可以获得超过85％的正确识别率，识别速度也比较快。     

基于支持向量机和振动场的故障诊断方法

故障样本量是制约智能故障诊断发展的关键因素之一,然而实践中往往难以获取充足的故障样本。支持向量机是一种新型的机器学习和模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出优越的性能。本文将欧氏距离分类引入到支持向量机解决支持向量机多类分类问题,提出了基于支持向量机和振动场的故障诊断方法。实验结果表明,该方法在故障诊断上计算速度和准确度令人满意,为类似的研究提供了借鉴意义和参考。     

基于数据挖掘技术的网络热门舆情分类研究

以提升网络热门舆情分类准确率,降低分类时间为目标,提出了基于数据挖掘技术的网络热门舆情分类方法.将小波核函数和支持向量机结合构成小波模糊支持向量机,采用增量学习机制和贝叶斯分类算法建立增量贝叶斯分类算法,组成小波模糊支持向量机-增量贝叶斯分类算法解决测试样本易分类失误以及类条件独立假定性很难获取问题,通过计算待测样本和...     

基于简约凸壳的一类模糊支持向量机

为解决传统一类支持向量机对噪声数据敏感和不适用于大规模分类等问题,提出了用于大规模噪声环境的基于简约凸壳的一类模糊支持向量机（OC-FSVM-RCH）.OC-FSVM-RCH根据简约凸壳的定义在核空间得到代表正常类数据几何特征的样本,然后基于改进的模糊支持向量域描述算法,使得正常类数据包含在最小超球内,异常数据与超球间隔最大化.OC-FSVM-RCH剔除正常类数据轮廓边缘处的噪声,同时对数据内部的噪声不敏感.实验结果表明了所提算法在性能和训练时间上取得了良好的效果.