共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
提出一种基于支持向量机学习的模糊分类束纯模型.通过将支持向量机映射成等价的模糊分类系统,支持向量机的稀疏性表示等特性使得相应的模糊分类系统避免了“维数灾难”问题,并具有良好的泛化能力.另一方面,模糊系统的一些理论和应用成果也可用来进一步改善分类系统的性能.本文根据模糊集合的贴近度概念对模糊系统的语言变量进行约简,合并冗余的和不一致的模糊规则,然后采用粒子群优化方法改善模糊分类系统性能.该方法增强了系统的泛化能力,并可以理解为解决支持向量机中难以确定的系统参数问题的一种辅助方法.实验结果表明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
2.
3.
基于样本之间紧密度的模糊支持向量机方法 总被引:34,自引:0,他引:34
针对传统支持向量机方法中存在对噪声或野值敏感的问题,提出了一种基于紧密度的模糊支持向量机方法.在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系.通过样本之间的紧密度来描述类中各个样本之间的关系,利用包围同一类中样本的最小球半径大小来度量样本之间的紧密度.样本的隶属度依据样本在球中的位置,按照不同的规律确定与基于样本与类中心之间关系构建的模糊支持向量机方法相比,该方法有利于将野值或含噪声样本与有效样本进行区分.实验结果表明,与传统支持向量机方法及基于样本与类中心之间关系的模糊支持向量机方法相比,基于紧密度的模糊支持向量机方法具有更好的抗噪性能及分类能力. 相似文献
4.
为了提高模糊支持向量机在大数据集上的训练效率,提出一种基于两阶段聚类的模糊支持向量机算法。第1阶段为粗粒度聚类阶段,在每类训练样本上执行密度聚类算法,设置较大的邻域半径(给定邻域内最小点数),保证可能成为支持向量的样本点都被选取;第2阶段为自适应聚类阶段,在粗选的数据集合上,执行自适应密度聚类算法,根据各个点距离分类面的远近,自适应决定该点的邻域半径(给定邻域内最小点数)。这样可有效地减少远离分类面的聚类边缘点的数量,同时在分类面附近保持较多的样本点,试验结果表明,基于两阶段聚类模糊支持向量机算法,相比以往的方法,不仅提高了模糊支持向量机的训练效率,同时保持了较好的分类效果。 相似文献
5.
一种新颖隶属度函数的模糊支持向量机 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的支持向量机(SVM)训练含有外部点或噪音数据时,容易产生过拟合(over-fitting)。通过模糊隶属度函数来降低外部点或被污染数据的选择。本文提出了一种新的核隶属度函数,这种新的隶属度函数不仅依赖于每个样本点到类型中心的距离,还依赖于该样本点最邻近的K个其他样本点的距离。实验结果表明了具有该隶属度函数的模糊支持向量机的有效性。 相似文献
6.
模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用 总被引:29,自引:0,他引:29
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域——计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性。 相似文献
7.
本文考虑眼睛状态检测问题,提出了一种结合用gabor滤波和模糊支持向量机进行人眼状态检测的方案。首先用gabor小波对人脸图像进行特征提取,从而得到眼睛特征图像,然后在特征空间中,用FSVM和三叉决策树相结合设计眼睛状态分类器。在AR人脸库上的实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果。 相似文献
8.
基于特征空间聚类的二叉树支持向量机分类算法 总被引:1,自引:1,他引:0
采用数据挖掘中聚类分析的类距离定义,在高维特征空间中,计算各类别间的最短距离,以最短距离作为该类与其他类的距离,提出了一种基于聚类-二叉树支持向量机分类算法。该算法能够简化计算,同时通过类距离比较实现了对类距离最大者的优先分离,实验结果表明该算法具有一定的优越性。 相似文献
9.
基于模糊支持向量机的步态识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出基于模糊支持向量机(FSVM)的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。 相似文献
10.
11.
12.
13.
支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度。传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的。文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型。在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离d为半径作超球,根据其它样本落到超球内的个数来确定中心样本点的模糊隶属度。并将新的模糊隶属度模型引入自适应支持向量机,提出了模糊自适应支持向量机算法。实验结果表明,该模型能有效地提高自适应支持向量机的抗噪能力和预测精度。 相似文献
14.
论文研究模糊支持向量分类机在冠心病诊断中的应用。首先给出模糊支持向量分类机(算法),在此基础上得出基于模糊支持向量分类机的冠心病诊断方法。 相似文献
15.
一种改进的支持向量机及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统支持向量机对噪声点敏感问题,提出一种改进的支持向量机。其基本思想是根据样本对分类贡献不同赋予相应的隶属度,贡献大的分配较大的隶属度,贡献小的分配较小的隶属度。与传统支持向量机比较,减小了噪声点对分类的影响,提高了SVM的泛化能力。并将其应用到车型识别中,结果显示该方法的有效性。 相似文献
16.
17.
18.
19.
用于微阵列分类的Huberized多类支持向量机 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种能同时进行基因选择和微阵列分类的新型多类支持向量机. 通过结合huberized hinge 损失函数与弹性网络惩罚, 所提支持向量机能自动地进行基因选择并激励一种群体效应. 所提支持向量机的系数路关于单正则化参数是分段线性的, 并基于此发展了解路算法, 减少了计算的复杂性. 白血病数据集上的实验验证了所提方法的有效性. 相似文献