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近似支持向量机(PSVM)在支持向量机(SVM)的基础上,变不等式约束为等式约束,只需求解一组线性等式,避免了求解二次规划问题,使得算法更快、更简洁,在两类分类问题中取得较好应用.探讨了3种基于两类PSVM的多类分类方法,在标准数据集上进行了验证,并与标准SVM的结果进行了比较,结论表明3种PSVM多类分类方法能取得较好的分类性能. 相似文献
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基于支持向量机的多类分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现今流行的分类方法的重要基础是传统的统计学,前提是要有足够的样本,当样本数目有限时容易出现过学习的问题,导致分类效果不理想。引入支持向量机方法,它基于统计学习理论,采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,较好的解决了小样本学习的问题;又由于采用了核函数思想,把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度。对其相关内容包括优化算法及多类分类问题的解决进行了研究,最后用一个实例说明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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一种改进的支持向量机多类分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的基于二叉树结构的支持向量机(SVM)多类分类方法.该方法解决了现有主要算法中存在的不可分区域问题,具有简单、直观、重复训练样本少的优点.为了提高分类模型的推广能力,必须使样本分布好的类处于二又树的上层节点,才能获得更大的划分空间.因此,该算法采用类间散布度量与类内散布度量的比值作为二叉树的生成算法.采用UCI标准数据集实验,实验结果表明该算法具有一定的优越性. 相似文献
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针对传统支持向量机(SVM)在解决多类分类问题时需要训练多个分类器、存在不可分区域等问题,研究了基于支持向量回归机的多类分类算法。利用回归思想求解多类分类问题,将分类样本作为回归输入,样本的类别标识作为回归输出,通过支持向量回归机训练拟合出各样本与其类别标识之间的函数关系。将待分类样本代入回归函数,对其输出取整后即可得到样本类别。该算法仅使用1个分类器,明显简化了分类过程。另外,引入复合核函数来提高支持向量回归机的性能。采用加州大学欧文分校(UCI)例题库中的多类分类问题进行仿真验证,并将改进算法与传统算法作对比,结果表明改进算法在分类速度和准确率上都有显著提高。 相似文献
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文本分类是信息检索和文本挖掘的关键技术之一。提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的多类文本分类算法,用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体,并使得分类间隔最大化,在测试阶段,引入基于核空间k-近邻平均距离的判别准则,判断样本所属类别。实验结果表明,该方法具有很好的泛化能力和很好的时间性能。 相似文献
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支撑向量机的多类分类方法 总被引:13,自引:0,他引:13
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。 相似文献
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SVM算法是近年来统计模式识别领域流行的算法。因为有统计学习理论(SLT)作为基础,SVM算法具有良好的计算有效性、健壮性和统计稳定性,被广泛地应用在图像识别、语音识别、文字识别等多种模式识别领域。TM多光谱遥感图像的地物分类一直是遥感图像处理领域比较困难的问题。现尝试应用SVM算法对北京市怀柔水库附近地区的地物进行分类,收到了较好的效果。 相似文献
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王丽娟 《智能计算机与应用》2017,7(6):35-38
在车辆导航系统中,显示在电子地图上的车辆移动轨迹反映了通过GPS测量设备实时定位的结果.本研究探索了一种基于多分类算法进行地图匹配的方法,采用支持向量机(SVM)对训练数据进行预处理,设计了寻找ELM最优参数选择算法.实验结果表明,本论文提出的基于多分类算法的地图匹配能够得到精度较高的匹配结果和较快的匹配速度. 相似文献
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正确定密是开展好保密管理各项工作的前提和基础,运用现代信息技术辅助人类专家开展定密工作,将有效提高定密工作的准确性和效率,极大地减轻人类专家的工作负担.提出了一种基于支持向量机的密级界定方法,并通过小规模的实验验证了方案的有效性. 相似文献
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本文主要对模糊支持向量机的模式分类算法进行研究,对模糊隶属度函数进行选择并计算隶属度值,并对是否患动脉硬化进行分类,实验表明基于模糊训练样本的支持向量机具有高的分类精度。 相似文献
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利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类。首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程度。实验结果表明本文的方法有效提高了图像分类的准确性。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的飞机备件多元分类 总被引:1,自引:0,他引:1
飞机后续备件配置直接关系到装备的战备完好率和寿命周期费用,对备件的正确分类是进行备件配置决策的前提。支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力。研究了新型支持向量机算法-最小二乘支持向量机,设计了基于多元分类的最小二乘支持向量机,在此基础上,建立了飞机备件多元分类模型,并对某机型的备件进行了分类。结果表明,基于最小二乘支持向量机的飞机备件多元分类方法是有效、可行的。 相似文献
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提出一种基于支持向量机的实际调制信号自动识别新方法。利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。计算机仿真结果表明,该方法对实际采集的信号具有很好的分类性能。 相似文献