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基于样本分布特征的核函数选择方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
核函数选择是支持向量机研究的热点和难点。目前大多数核函数选择方法主要应用验证方法选择,很少考虑数据的分布特征,没有充分利用隐含在数据中的信息。为此提出了一种应用样本分布特征的核函数选择方法,即先行分析样本分布特征,然后结合核函数蕴含的几何度量选择合适的核函数,使非线性样本映射得到的特征空间线性可分性得到提高,增强可分性和预测能力。仿真结果证明,提出的方法对支持向量机核函数选择能提供有效的指导,且对泛化能力也得到提高,方案具有可行性和有效性。 相似文献
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基于混合核函数的SVM及其应用 总被引:12,自引:0,他引:12
支持向量机可以很好地应用于函数拟合中.其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,文中采用了混合核函数,并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中,且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明其性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。 相似文献
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一种混合核函数SVM建模方法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高模型的泛化能力和精度,提出了一种基于混合核函数的支持向量机(SVM)建模方法.所提出的混合核函数由径向基函数和多项式函数加权组合而成,克服了支持向量机模型中单个核函数的局限性.并利用量子粒子群算法(QPSO)对惩罚系数、核参数以及混合权重系数进行综合寻优,求取最优化参数组合,从而提高模型的精度.采用锌湿法冶炼净化过程现场数据对建模的方法进行了测试,结果表明,所提出的混合核函数支持向量机模型具有较好的泛化性能和预测精度,预测结果满足现场工艺生产的要求. 相似文献
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黄瑜青 《计算机光盘软件与应用》2012,(2):147-148
核函数是SVM的关键技术,核函数的选择将影响着学习机器的学习能力和泛化能力。不同的核函数确定了不同的非线性变换和特征空间,选取不同核函数训练SVM就会得到不同的分类效果。本文提出了一种混合的核函数[1]Kmix=λKpoly+(1-λ)Krbf,从而兼并二项式核函数及径向基核函数的优势。实验证明选用混合核函数的支持向量机,与普通核函数构造的支持向量机的评估效果进行比较,混合核函数支持向量机具有较高的分类精度。 相似文献
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孙德山 《计算机应用与软件》2008,25(2):84-85
基于统计学习理论的支持向量机算法以其优秀的学习性能已广泛用于解决分类与回归问题。分类算法通过求两类样本之间的最大间隔来获得最优分离超平面,其几何意义相当直观,而回归算法的几何意义就不那么直观了。另外,有些适用于分类问题的快速优化算法岁不能用于回归算法中。研究了分类与回归算法之间的关系,为快速分类算法应用于回归模型提供了一定的理论依据。 相似文献
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首先,讨论了支持向量回归(support vector regression,SVR)的基本原理.然后,从信息几何的角度分析了核函数的几何结构,通过共形变换(conformal transformation)构建与数据依赖(data-dependent)的核函数,使得特征空间在支持向量附近的体积元缩小,以改善SVR的机器性能.实验结果表明了方法的有效性. 相似文献
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杨钟瑾 《计算机工程与应用》2008,44(33):1-6
概述了基于核函数方法的支持向量机。首先简要叙述支持向量机的基本思想和核特征空间,然后重点介绍核函数支持向量机的前沿理论与领先技术,同时描述了核函数支持向量机在关键领域的应用。 相似文献
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支持向量机表现的好坏很大程度上取决于核函数的选取,因此最近几年关于核函数的研究有许多。越来越多的核函数也被提了出来!但是选取合适的核函数往往却不容易,因为数据的特征往往不知道。文中利用函数的Taylor展开思想,提出了一种新的核函数,叫T—KMOD,基于KMOD提出的。该核函数的灵活性更好,可以处理很多分类的问题。用网络入侵的数据对该核函数进行了仿真,从仿真的结果可以看出,和一些常用的核函数相比,它的鲁棒性更好,有更强的分类能力。同时该函数的分类效果更好。所以该核函数和一般常用的核函数相比,可能更具有一般选择性。 相似文献
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针对说话人识别实际应用中训练数据不足的问题,选取GMM-UBM作为基准系统模型,用EigenVoice对其作自适应,应用泛化能力较强的多项式核函数和学习能力较强的径向基核函数进行线性加权组合后的组合核函数进行模型参数优化,并用多重网格搜索法确定核函数的最优参数,采用DAG方法实现SVM核函数的多元分类.在仿真实验中评估了线性核、多项式核、径向基核以及组合核函数,实验结果表明,在采用正确的参数前提下,在不同的多分类策略、自适应时间、信噪比和不同的说话人数量的情况下,组合核函数的识别性能明显都优于其它三个单核函数. 相似文献
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一种基于Morlet小波核的约简支持向量机 总被引:7,自引:0,他引:7
针对支持向量机(SVM)的训练数据量仅局限于较小样本集的问题,结合Morlet小波核函数,提出了一种基于Morlet小波核的约倚支持向量机(MWRSVM—DC).算法的核心是通过密度聚类寻找聚类中每个簇的边缘点作为约倚集合,并利用该约倚集合寻找支持向量.实验表明,利用小波核,该算法不仅提高了分类的准确率,而且提高了整体分类效率. 相似文献
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面向特定领域文本分类的实际应用,存在大量样本相互掺杂的现象,使其无法线性表述,在SVM中引入核函数可以有效地解决非线性分类的问题,而选择不同的核函数可以构造不同的SVM,其识别性能也不同,因此,选择合适的核函数及其参数优化成为SVM的关键.本文基于单核核函数的性质,对多项式核函数与径向基核函数进行线性加权,构建具有良好的泛化能力与良好的学习能力的组合核函数.仿真实验结果表明,在选择正确参数的情况下,组合核函数SVM的宏平均准确率、宏平均召回率及宏平均综合分类率都明显优于线性核、多项式核与径向基核,而且能够兼顾准确率与召回率. 相似文献
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针对径向基代理模型技术在近似高维问题时预测性能较差的不足,提出一种基于融合核函数的改进径向基代理模型技术。在拉丁超立方设计抽样不均匀的情况下,通过定义一种辅助函数与距离评判标准,提出基于均匀抽样的拉丁超立方设计,并应用于代理模型的构建中;为提高模型预测精度与计算效率,考虑样本点因素,采用局部密集加点、全局均匀选点和最小距离筛选的多策略建模技术构建径向基代理模型;同时,为避免该技术在近似高维问题时可能产生的结构风险,考虑结构因素对预测精度的影响,对逆多二次和立方核函数进行了权重式的融合,构建了基于融合核函数的改进径向基代理模型。利用数值和工程算例进行测试仿真,结果表明该技术不仅满足精度要求,且明显提高计算效率,具有更高的预测稳定性。 相似文献
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支持向量机表情识别的准确率和时间消耗取决于核函数选取和特征数目。该文讨论了支持向量机的表情分类和核函数的实验方法,并进一步探讨了核和特征数目与识别准确率和时间消耗的关系。基于JAFFE数据库和LibSVM2.86的实验表明,随着特征数目的增加,训练时间呈指数增长,交叉验证准确率先增加后降低,表现为某种单峰分布。同时表明,线性核时间消耗最小,径向基核在特征数目较小时,具有最好的识别率,而在特征数目较大时,线性核最优。综合时间和识别率考虑,在低维时,优先选用径向基核,高维优先选用线性核。 相似文献
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支持向量机的核函数类型分为两类:局部核函数和全局核函数.局部核函数的值只受到相距很近数据点的影响,有很好的学习能力.全局核函数的值会受到距离较远数据点的影响,有很好的推广泛化能力.针对局部核函数学习能力良好但泛化能力差的缺点,提出一种结合局部核函数和全局核函数构造新联合函数的方法.实验结果表明,与局部核函数和全局核函数相比,新联合核函数有更好的预测能力,并且能够适应增量学习的过程. 相似文献