基于支持向量机与粗糙集理论的病例诊断

针对支持向量分类机在病例诊断中,训练样本大、诊断速度慢的不足,根据粗糙集理论的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合分类算法,对病例进行诊断.应用粗糙集理论在不损失有效信息的情况下对属性进行预处理,从决策表中删除冗余的属性和冲突对象,降低支持向量机的维数和分类过程中的复杂度.然后利用支持向量机的分类机原理,对对象进行分类和预测,从而达到对病例进行诊断.实验证明在通过粗糙集对信息约简后,在合理降低准确率的情况下提高了诊断速度,从而解决了支持向量分类机在处理大量病例信息情况下,诊断速度慢的问题.     

基于粗糙集和支持向量机的汽轮机组故障诊断

提出一种应用粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)对汽轮发电机组故障诊断的模型。将采集到的振动信号进行傅立叶变换得到频谱特征,然后使用粗糙集进行知识约简去除冗余属性,得到决策表,将决策表作为支持向量机分类器的训练样本。通过学习,使构建的SVM机器能反映属性特征和故障类型的映射关系以达到故障诊断的目的。测试结果表明,应用粗糙集约简和SVM机器学习是一种有效的诊断方法,它能使诊断速度加快,而且诊断结果简单有效,有推广应用的价值。     

基于粗糙集和支持向量机的航空液压泵故障诊断

针对航空液压泵故障样本有限、故障数据同时具有不完备和冗余的特点,分析了液压泵柱塞球头游隙增大故障的原因和特点,对比了故障泵相对于正常泵的频域信号特征,提出了一种基于粗糙集和支持向量机的液压泵故障诊断方法.首先利用粗糙集对故障特征变量进行约简,去除冗余信息,在保证分类质量不变的前提下寻求描述系统故障特征的最小属性集合;然后再将经过粗糙集约简后的数据样本用于训练支持向量机来进行小样本的故障诊断.试验结果表明:采用粗糙集和支持向量机相结合的诊断方法适合于航空液压泵的高精度故障诊断.     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

基于粗糙集和支持向量机的空间结构健康监测

目的 为了改进现有损伤诊断方法的不足，降低结构健康监测的成本并提高其准确性和分析速度．方法 基于小波包分解技术、粗糙集特征约简和支持向量机强大的分类功能，提出了一种空间结构损伤诊断方法，并以此为基础建立了空间结构的健康监测系统框架．利用有限元模拟，应用该方法对一单层球面网壳结构进行了损伤诊断．结果 由小波包分解得到的特征向量能够敏感地反映构件的损伤，经过学习的支持向量机基本可以正确地识别出空间结构杆件的损伤位置和程度．结论 经过粗糙集约简的损伤诊断同样有效并提高了计算速度．该方法具有面向工程实际应用、成本低和分析简便等特点。     

基于支持向量机的诊断方法研究

根据支持向量机原理,对线性可分与线性不可分两种情况分别建立了分类模型,模型的求解转化为一个二次规划问题,在选用径向基核函数的参数时运用网格搜索的方法进行选取最优参数。在应用到乳房肿瘤的医疗诊断中,准确率为93．00%,较以前的方法有了明显的提高。     

基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

对每一个训练点都定义点模糊度,利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度,在此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进,提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类技术。采用不同噪声图像进行的试验结果表明,模糊支持向量机方法能够较好地对MRI图像中脑组织进行分类,并且具有较高的精度。使用该方法还可以减少计算量,提高运算速度。     

基于Gabor变换和支持向量机的车牌字符识别算法

为了提高车牌字符识别率，将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别，算法首先采用Gabor变换和整体结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数，然后采用提取的特征训练SVM分类器，再应用SVM分类器分类和判别车牌字符。实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果，较强的鲁棒性，有较大的应用价值。     

一种改进的简化支持向量机

在针对大样本问题时,支持向量机所需训练时间和内存都急剧增加。为解决这一问题,提出一种改进的支持向量机简化方案。根据能成为支持向量的样本主要分布在边界上,该方案提出改进提取边界样本的方法提高约简率,保留边界样本并约简非边界样本来减小样本规模。经实验验证,此约简方法约简效果好,泛化性能几乎没有损失,表明该方案有效可行。     

基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类

高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。     

基于MATLAB的垂直轴风力机仿真研究

为了描述垂直轴风力机的输出特性,对垂直轴风力机运行风况、传动系统以及转速控制系统在MATLAB/SIMULINK模块中进行建模.以5 kW垂直轴风力机为例,运用双向多流管模型得到该风力机不同叶尖速比下的功率系数,并将数据导入MATLAB并运用曲线拟合工具箱得到该5 kW垂直轴风力机的风轮数学模型,从而建立SIMULINK模型.将风轮模型与其它模型组成风力机模型,给定风力机的一些运行参数,得到了可供分析的数据.通过仿真研究表明,MATLAB/SIMULINK可以较好地模拟风力机从风轮到传动系统的整体性能,为今后研究垂直轴风力机的整体性能提供参考依据.     

基于水平集方法的肿瘤图像识别

图像处理在计算机辅助医疗诊断系统中有着广泛的应用,本文在水平集方法的基础上,提出了一种肿瘤图像识别方法。首先,采用改进的水平集方法对肿瘤图像进行分割,获得肿瘤轮廓特征;其次,提取肿瘤的轮廓特征参数,对贝叶斯分类器进行训练,然后用训练的分类集进行肿瘤良恶性分类识别。通过对CT图像的肝脏肿瘤进行良恶性诊断,显示所开发的计算机辅助诊断系统是有效的。     

A New Method for Constructing Decision Tree Based on Rough Sets Theory

1 Introduction D atabases are rich w ith hidden inform ation that can be used for m aking intelligentbusiness decisions. C lassification is one form of data analysis thatcan be used to extractm odels describing im portantdata class- es.There have m any ap…     

一种基于粗糙集理论的字符识别新方法

针对粗糙集理论的值约简问题进行研究,对目前广泛采用的一种值约简策略进行了改进,并将此方法用于字符识别,取得了较好的效果。     

结合ROUGH集的决策树构建方法

针对构造决策树时，分类属性的选择直接影响分类效果的问题，提出了一种新的属性选择分类标准——集合分类粗糙度，该标准结合了ROUGH集知识表示与决策树构造的特性，能在总数不变的情况下，使叶结点的层次在一定程度上上浮．     

结合ROUGH集的决策树构建方法

针对构造决策树时,分类属性的选择直接影响分类效果的问题,提出了一种新的属性选择分类标准——集合分类粗糙度,该标准结合了ROUGH集知识表示与决策树构造的特性,能在总数不变的情况下,使叶结点的层次在一定程度上上浮.     

一种基于粗糙集理论的规则提取的方法

提出了一种基于粗糙集理论的规则提取的新方法。利用粗糙集理论直接生成确定性基本决策规则和不确定性基本决策规则,形成信息系统的基本决策规则库。同时,证明了任一确定性规则都可以由确定性的基本决策规则生成。最后,给出了规则提取的算法描述,分析了算法的性能。     

基于AHP和粗糙集的二阶段评价方法研究

通过分析AHP在求解过程中存在的不足，结合粗糙集理论强大的定性分析能力，提出了AHP和粗糙集相结合二阶段求解的基本思路，并针对物流服务商评价问题的一个具体实例，阐述了如何应用AHP和粗糙集二阶段方法对物流服务商进行评价。评价结果表明，新提出的二阶段评价方法与AHP、AHP—TOPSIS方法、突变理论相比较，它对于最优企业的选取，无疑是一个重要的决策参考。     

基于模糊粗糙集依赖度的两步属性约简方法

为获取连续属性值数据集的最小属性子集,提出了一种两步约简方法.该方法以模糊粗糙集模型为基础,将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展,使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量,利用属性与类别之间的依赖度选出候选属性集,然后根据单个属性与类别和属性之间的依赖度对候选属性集进行约简.仿真结果表明,该方法在有效降低属性维数的同时一定程度上保证了分类正确率.     

基于RS和SVM的汽轮机组故障诊断方法

为了提高汽轮机组故障诊断的效率,设计并实现了基于粗糙集和多类支持向量机的融合算法。把粗糙集作为数据的前处理器,对条件属性进行知识约简和去除冗余属性以达到降低数据维数的目的。然后构造多类支持向量机分类器并用约简后的新样本数据训练。测试结果表明,基于粗糙集和支持向量机融合算法的故障诊断方法诊断速度快,推广能力强。