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基于支持向量机的推广能力,提出选择核函数的依据.若训练样本总数一定,可采取减少支持向量数的原则减小分类错误率的产生,而减少支持向量的数量取决于核函数的选择.通过增大二次项系数的绝对值提高分类精度.实验验证改进后的核函数符合Vapnik的有关分类器推广性理论,有较高的分类精度和很好的普适性. 相似文献
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为解决数据源中相似重复记录样本稀少问题,提出一种基于多目标蚁群优化的单类支持向量机相似重复记录分类检测方法。根据记录对中2条记录是否相似,将相似重复记录检测建模为二分类问题,用单类支持向量机进行分类,并且只用不相似重复记录样本对进行训练;选择合适的属性相似度函数计算记录对之间的相似特征向量,将其作为单类支持向量机分类器的输入进行二分类检测;建立以查准率、查全率、特征数量综合最优为目标的多目标特征选择模型,结合训练样本为单类样本的特点,将启发式因子定义为类内散度最小化约束,设计了求解模型的多目标蚁群算法。通过将单类支持向量机算法和支持向量域描述算法、传统二分类支持向量机算法进行对比,结果验证了单类支持向量机算法的有效性和优越性。 相似文献
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基于支持向量机的磨削参数决策系统通过多传感器信息融合获得磨削状态信息,用支持向量机分类器对其分类.经建立样本数据、选取核函数及其参数并求解拉格朗日系数,找出支持向量.再求解分类超平面系数,建立训练数据最优决策超平面,并根据样本数据学习.系统按分类学习结果自动选择工艺参数以控制磨削加工质量. 相似文献
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利用支持向量机( SVM)进行机械故障诊断时,分类效果与核函数紧密相关。但核函数的选取一直缺少明确的理论指导,而且由于学习过程中常采取近似计算,致使分类结果远非期望水平。本研究首先利用匀幅、互信息指标构造特征向量;而后基于自适应助推法得到一系列基本SVM;并基于多样性准则对这些基本SVM进行筛选,最后对满足条件的基本SVM加权得到集成SVM。将集成SVM应用到某型坦克柴油机的故障诊断中,性能评价及分类结果表明,集成SVM比单- SVM具有更好的分类性能,故障诊断准确率更高。 相似文献
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首先讲述非线性系统辨识的一般模型、基于支持向量机(support vector machine.SVM)非线性辨识的结构和SVM辨识与控制的优势、特点,然后阐述了SVM在控制中的应用,包括SVM在内模控制,SVM预测控制及多核SVM控制等,最后探讨了SVM本身在算法快速性,核函数的改进,错误惩罚参数选择以及在SVM中损失函数的选择上存在的问题。 相似文献
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以支持向量机(SVM)作为分类器。研究了雷达目标高分辨距离像(HRRP)分类法,设计了相应的预处理算法,提出一种结合留一法和单一验证法的参数选择新方案。基于三种雷达目标的HRRP数据,比较了SVM分类法和匹配相关分类法性能。实验结果表明SVM算法在目标姿态的稳定性、对训练集大小的稳定性和抗噪能力方面都占有相当优势。 相似文献