模式识别中的支持向量机方法

针对模式识别问题，描述了支持向量机的基本思想，着重讨论了v—SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法，用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法，提高泛化能力的模型选择方法，以及逐一鉴别法、一一区分法、M—ary分类法、一次性求解等多类别分类方法，最后给出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例，作为结构风险最小化准则的具体实现，支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力。     

基于支持向量机的局部放电模式识别

对电机绝缘系统的典型放电脉冲采用二维谱图提取的放电指纹特征,用支持向量机方法来识别不同的放电类型.识别结果令人满意,表明了支持向量机适于局部放电的识别,对改善局部放电在线监测系统的性能以及该项技术的实用化起到了一定作用.     

基于支持向量机的局部放电模式识别

对电机绝缘系统的典型放电脉冲采用二维谱图提取的放电指纹特征,用支持向量机方法来识别不同的放电类型．识别结果令人满意,表明了支持向量机适于局部放电的识别,对改善局部放电在线监测系统的性能以及该项技术的实用化起到了一定作用．     

基于支持向量机的故障模式识别研究

支持向量机为因缺乏大量故障样本受到制约的智能诊断提供了一个全新的途径.从振动信号中提取特征向量作为支持向量机的输入,对滚动轴承故障模式进行识别.实验表明,在含噪声条件下支持向量机对滚动轴承故障模式仍然具有优秀的分类性能.     

基于一类支持向量机的财务数据异常模式识别

财务监督在反腐倡廉建设中发挥着重要作用,但是财务数据具有非平稳、非线性、信噪比低等特点,且没有专门用于鉴别财务数据异常的训练集。将金融交易数据以周为时间跨度生成时间序列,选择交易总金额、交易离散系数、转账次数作为财务账户数据的特征,利用基于统计学习理论的一类支持向量机(one class SVMs)实现金融交易数据的无监督分类,从而识别出可疑异常财务数据。采用径向基函数作为一类支持向量机的核函数,运用交叉验证法选择核参数γ和惩罚参数C。仿真数据异常检测实验证明了该方法的有效性,并检测出了实际财务账户数据中的可疑值。      

基于改进Pinball损失的支持向量机

支持向量机（SVM）能够利用少量的支持向量实现高精度分类,但模型受噪声数据影响大,为提高支持向量机模型的分类精度,在Pin-SVM的基础上,提出Epin-SVM。该模型利用指数型函数修改了Pinball损失函数,使用损失函数的思想构造支持向量机模型以提高模型分类精度。在UCI数据集上进行实验,实验结果表明改进后的模型分类精度相较于Pin-SVM提升2%左右,证明Epin-SVM能够有效地提高模型的分类精度。     

基于支持向量机的超导限流器故障电流模式识别研究

对于饱和铁芯型超导限流器,指出短路故障电流需要快速识别,设计和制造了三相小样机和相应的基于labview和NI板卡的实时检测控制系统.提取了短路故障电流的2个重要特征:电流实时幅值,电流变化率,.根据特征,分别采用神经网络感知机模式分类,线性核的支持向量机和径向基函数核的支持向量机,离线在matlab环境下训练,找出最优分类面.对几种方法进行比较实验,实验数据验证表明了RBF核支持向量机具有最好的识别效果.但是该方法难以在FPGA中实现,而线性核支持向量机是综合识别效果和可实现性2个指标的最佳选择.     

基于支持向量机的短期负荷预测的方法改进

在对支持向量机（Support Vector Machines,SVM）方法的参数性能进行分析的基础上,提出了将Grid-search方法引入至基于支持向量机的短期负荷预测算法中,以解决支持向量机方法的参数选择问题。该参数选择方法减少了参数选择的盲目性,提高了SVM的预测精度。通过在East-Slovakia Power Distribution Company提供的电网运行数据上验算,证明了该改进方法的正确性和有效性。     

基于改进支持向量机的压裂效果预测方法研究

将支持向量机SVM与遗传算法GA、粒子群算法PSO相结合,建立了基于改进支持向量机的压裂效果预测模型。该模型分别利用GA、PSO对SVM参数进行全局寻优,提高了SVM算法的预测精度和运行速度。实验结果表明,该模型明显优于其他主要非线性预测方法,为快速准确地预测压裂效果提供了新的方法和途径。     

基于LSSVM的电梯交通模式的模糊识别

提出可以对电梯交通模式进行模糊识别的方法.采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归算法来学习2种交通模式的相对隶属度,通过相对比较法得到当前时刻所有交通模式的隶属度.介绍了LSSVM二值分类算法及传统的多值分类算法,分析LSSVM多值分类与函数回归的关系.分析结果表明,采用函数回归算法可以进行多值分类.若以交通模式的隶属度作为类标,则可采用LSSVM的回归算法来进行2种交通模式的模糊分类.为了提高LSSVM的线性度,分3步逐步细分电梯客流的交通模式.实验结果表明,采用该方法得到的各交通模式隶属度随时间的变化曲线与依据群控专家经验得到的曲线非常相似,识别结果的平均误差小于应用神经网络识别的平均误差,可将识别结果作为电梯群控系统的输入参数.     

基于支撑矢量机的智能目标识别方法

支撑矢量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。文中将支撑矢量机的概念引入雷达的目标一维像识别中,对其机理作了详细地分析,建立了相应的支撑矢量机分类器算法。对雷达目标的回波数据进行目标特征提取与分类的实验结果表明,此方法可使信号特征的可分性得到显著提高。     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机（SVM）应用于基于内容的图像检索领域，提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法．目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量，将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别．最后，利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较．结果表明，该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法，并且具有更好的泛化和推广能力．     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机(SVM)应用于基于内容的图像检索领域,提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法.目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量,将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别.最后,利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较.结果表明,该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法,并且具有更好的泛化和推广能力.     

基于核Fisher鉴别分析与支持向量机的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别系统的识别性能,针对虹膜识别中的特征提取与模式分类问题,提出了一种基于核Fisher鉴别分析（kernel fisher discriminant analysis,KFDA）与支持向量机（support vector machine,SVM）的虹膜识别方法。从采集到的人眼图像中定位虹膜,并对其进行归一化处理;使用核Fisher鉴别分析提取虹膜纹理特征,并通过选择合适的特征个数提高识别的准确率;在得到虹膜特征编码后,用支持向量机进行分类判决。对CASIA虹膜库的测试结果表明,该方法的处理速度是Daugman虹膜识别方法的4.4倍;该方法与Boles虹膜识别方法相比,降低了错误接受率和错误拒绝率。实验结果表明：该方法能更好地提高虹膜的识别率和降低虹膜识别时间。     

基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法

为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数据、小波处理后数据进行了仿真比较,实验数据显示,不论使用主分量分析(PCA)还是线性鉴别分析(LDA)降维,在相同的维数条件下,新方法的识别性能都优于其他方法.     

基于支持向量机的针对ATM机的异常行为识别

针对广泛存在的ATM机中安装假门禁、闲逛等行为,提出一种基于支持向量机(Supportvector machine,SVM)的针对ATM机的异常行为检测方法.首先对所获取全景视频图像进行透视展开,用基于高低更新率的自适应混合高斯算法提取出前景人体对象;其次对前景人体对象用块匹配跟踪算法进行跟踪并提取出运动轨迹,接着按照一定的语义规则对运动轨迹进行预处理得到有效跟踪轨迹;最后用SVM算法对有效跟踪轨迹信息进行异常行为识别.实验表明:该方法具有较好的鲁棒性,能有效的识别出多种针对ATM机的金融犯罪行为.     

一种基于改进万有引力和支持向量机的数据校正方法

针对在线数据校正效果差的问题,提出了一种基于改进万有引力和支持向量机的数据校正方法.首先为了减小计算量,对万有引力算法中的适应度函数进行改进,利用改进的万有引力算法对影响支持向量机性能的重要参数进行优化.然后利用少数准确的离线试验数据对支持向量机回归模型进行训练,当在线监测的历史或实时数据不在回归模型允许偏差范围内时,通过回归模型对异常数据进行校正.最后通过实际数据对提出的方法进行验证,结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于图像处理技术与支持向量机的鱼龄识别

采用图像处理技术,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的鱼年龄自动识别新方法。首先通过KPCA提取鱼的耳石图像的主元,然后用SVM对鱼的年龄进行学习、识别和预测。实验表明,该方法取得了较好的效果。 更多还原     

基于改进最小二乘支持向量机的电力系统受扰轨迹在线预测

分析了标准最小二乘支持向量机算法用于在线预测时存在的主要问题,根据分块矩阵求逆定理对标准算法进行改进,实现支持向量的递推式求解,提高了算法的学习效率。为了满足实际多机系统在线轨迹预测的要求,引入轨迹聚合技术对多机轨迹进行聚合,进一步减少了计算量。以电科院8机系统和我国西北电网为例进行仿真分析,从预测精度和计算时间两方面验证了方法的有效性。