近邻渐进直推式支持向量机算法

针对渐进直推式支持向量机箅法训练速度慢和学习性能不稳定的问题,提出一种近邻渐进直推式支持向量机算法.该算法利用支持向量机中支持向量信息,选择支持向量附近的无标签样本点进行标注,采用支持向量预选取的方法减少训练集的规模,提高算法的速度.实验结果表明了该算法的有效性.     

基于支持向量机的渐进直推式分类学习算法

支持向量机(support vector machine)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.直推式学习(transductive inference)试图根据已知样本对特定的未知样本建立一套进行识别的方法和准则.较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具普遍性和实际意义.提出了一种基于支持向量机的渐进直推式分类学习算法,在少量有标签样本和大量无标签样本所构成的混合样本训练集上取得了良好的学习效果.     

基于直推式支持向量机的图像检索

为缩小图像的低层特征与高层语义之间的语义鸿沟,基于支持向量机的相关反馈机制受到越来越广泛的关注,但这种方法并没有利用未标记样本的隐含信息.为更好地利用这些信息,提出将直推式支持向量机作为反馈过程中的学习算法.通过分析其所用特征向量的特点,设计一种颜色稀疏特征,并将其与纹理特征结合作为图像描述的特征.实验结果表明该方法较令人满意,同时也说明直推式支持向量机可在文本分类以外的领域取得较好结果.     

基于SVDD的渐进直推式支持向量机学习算法

针对半监督学习中渐进直推支持向量机(PTSVM)算法每次标注的样本数太少、训练速度慢、回溯式学习多、学习性能不稳定的问题,提出一种快速的渐进直推支持向量机学习算法.该算法利用支持向量的信息,基于支持向量域描述(SVDD)选择新标注、无标签的样本点,以区域标注法代替PTSVM的成对标注法,不仅继承了其渐进赋值和动态调整的规则,而且在保持甚至提高算法精度的同时,大大提高算法速度.在人工模拟数据和真实数据上的实验结果表明该算法的有效性.     

双隶属度模糊支持向量机算法

对现有的模糊支持向量机进行分析,提出一种改进的模糊支持向量机算法——双隶属度模糊支持向量机法（DM FSVM）。在传统的模糊支持向量机模型中,每一个训练样本的隶属函数中只有一个隶属度,而DM FSVM中每一个训练样本拥有两个隶属度。它既能保持传统模糊支持向量机的优点,又能充分利用有限样本,增加其分类推广能力。实验表明该算法较好地提高了分类精度。     

基于增量学习的直推式支持向量机算法

针对直推式支持向量机在进行大数据量分类时出现精度低、学习速度慢和回溯式学习多的问题,提出了一种基于增量学习的直推式支持向量机分类算法,将增量学习引入直推式支持向量机,使其在训练过程中仅保留有用样本而抛弃无用样本,从而减少学习时间,提高分类速度。实验结果表明,该算法具有较快的分类速度和较高的分类精度。     

基于直推式支持向量机的图像分类算法

直推式支持向量机(TSVM)是在利用有标签样本的同时,考虑无标签样本对分类器的影响,并且结合支持向量机算法,实现一种高效的分类算法。它在包含少量有标签样本的训练集和大量无标签样本的测试集上,具有良好的效果。但是它有算法时间复杂度比较高,需要预先设置正负例比例等不足。通过对原有算法的改进,新算法在时间复杂度上明显下降,同时算法效果没有明显的影响。     

基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法

提出基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法。该算法使直推式学习思想的优势得到充分的展现,在部分UCI标准数据集和20-Newgroups文本实验数据集上的对比实验表明,该算法较经典支持向量机算法和基于蚁群算法的直推式支持向量机算法具有更高的分类性能。     

基于k均值聚类的直推式支持向量机学习算法

针对直推式支持向量机（TSVM）学习模型求解难度大的问题,提出了一种基于k均值聚类的直推式支持向量机学习算法——TSVMKMC。该算法利用k均值聚类算法,将无标签样本分为若干簇,对每一簇样本赋予相同的类别标签,将无标签样本和有标签样本合并进行直推式学习。由于TSVMKMC算法有效地降低了状态空间的规模,因此运行速度较传统算法有了很大的提高。实验结果表明,TSVMSC算法能够以较快的速度达到较高的分类准确率。     

核聚类启发式转导SVM

传统转导支持向量机有效地利用了未标记样本,具有较高的分类准确率,但是计算复杂度较高。针对该不足,论文提出了一种基于核聚类的启发式转导支持向量机学习算法。首先将未标记样本利用核聚类算法进行划分,然后对划分后的每一簇样本标记为同一类别,最后根据传统的转导支持向量机算法进行新样本集合上的分类学习。所提方法通过对核聚类后同一簇未标记样本赋予同样的类别,极大地降低了传统转导支持向量机算法的计算复杂度。在MNIST手写阿拉伯数字识别数据集上的实验表明,所提算法较好地保持了传统转导支持向量机分类精度高的优势。     

一种多重支持向量机在线学习算法的研究

增量式支持向量机学习算法是一种重要的在线学习方法。传统的单增量支持向量机学习算法使用一个数据样本更新支持向量机模型。在增加或删除的数据样本点较多时,这种模型更新模式耗时巨大,具体原因是每个被插入或删除的样本都要进行一次模型参数更新的判断。该文提出一种基于参数规划的多重增量式的支持向量机优化训练算法,使用该训练算法,多重的支持向量机的训练时间大为减少。在合成数据集及真实测试数据集上的实验结果显示,该文提出的方法可以大大降低多重支持向量机训练算法的计算复杂度并提高分类器的精度。     

自适应模糊支持向量机算法

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。     

一种新的支持向量机增量学习算法

支持向量机已经成为处理大规模高维数据的一种有效方法。然而处理大规模数据需要的时间和空间代价很高,增量学习可以解决这个问题。该文分析了支持向量的性质和增量学习的过程,提出了一种新的增量学习算法,舍弃了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。最后的数值实验和应用实例说明:算法是可行的、有效的。     

A Modified Newton-Armijo Algorithm for Polynomial Smooth Support Vector Machine

Polynomial smooth vector machine (PSSVM) is an important model for classifying problems. It is an important work how to solve PSSVM more effectively. In this paper, a modified Newton-Armijo algorithm (MNAA) is proposed to solve PPSVM. It is shown by the theoretical analyses and numerical experiments that MNAA achieves a faster computation efficiency than classical Newton-Armijo algorithm (NAA). Furthermore, MNAA achieves a better computation efficiency obviously than that of [1], it is an improvement to the Newton-Armijo of [1].     

基于支持向量机的分类预测算法研究

分类预测是数据挖掘、机器学习和模式识别等很多领域共同关注的问题,已经存在了许多有效的分类算法,但这些算法还不能解决所有的问题。支持向量机作为一种新的分类预测工具,能根据有限样本信息在模型的复杂性和学习能力间取得平衡,并能获得更好的泛化能力。SMO算法是支持向量机中使用最多的算法,它体现了支持向量机的优点,同时也能处理大规模训练集。     

基于块和分解的改进的支持向量机算法

针对块算法和分解算法各自的特．点,提出一种对一个样本点集合同时进行块算法和分解算法的算法,即对一个数据集合同时进行两个优化的方法,控制了块算法的工作集的规模,加快了分解算法的收敛速度。     

支持向量机训练算法比较研究

论文介绍了一种年轻的机器学习方法——支持向量机,详细论述了目前主要的支持向量机的训练算法,包括:二次规划算法,分解算法和增量算法。通过实验验证了普通二次规划算法的缺陷,比较了三种典型的SVM分解训练算法的性能,说明了其相对于二次规划算法的优点和对SVM训练问题的适用性,指出了训练速度优劣的原因。最后指出了未来支持向量机训练算法研究的方向。