基于模糊k近邻的样本预选取的支持向量机分类算法

在支持向量机（SVM）方法中采用模糊☆近邻方法进行样本预选取,旨在保留最优分类超平面附近的样本点,去除远处样本点,使训练样本集减小,消除冗余,从而减小所需内存．实验结果表明,该方法无论是训练速度还是分类精度都远远好于单独的SVM分类器．     

基于模糊域和支持向量机的故障诊断方法

将模糊域分布和支持向量机相结合，提出了一种故障诊断的新方法，该方法将模糊域分布中的局部能量作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别．利用模糊域分布可以很好地刻画信号的时频局部化特征，与时一频平面特征提取相比，又可大大降低数据维数．对于不同类型的核函数分布，将其诊断结果进行比较，试验结果表明，基于模糊域的支持向量机故障分类无需核函数滤波就能取得最好的分类效果．     

在线模糊支持向量机回归方法及其应用

针对全局建模方法很难精确描述实际生产过程,提出了一种模糊支持向量机回归建模算法,并推导出相应的增量与减量算法;在此基础上,提出了在线模糊支持向量机回归建模方法,该方法利用滚动时间窗内的数据优化建模,随着时间窗的滚动,在原有模糊支持向量机模型的基础上通过增量与减量算法实现参数的快速在线更新。通过将该方法用于丙烯腈收率的预测建模,结果表明,所提方法具有参数调整时间快、泛化能力强的优点,可以较好的跟踪丙烯腈收率的变化。     

基于支持向量机的模糊回归估计

针对给定的大规模数据集的回归估计问题，提出基于支持向量机的模糊回归估计方法.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合，每个群体采用单一的回归模型进行描述，使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.在此基础上把支持向量机与模糊C聚类结合起来得到基于支持向量机的模糊回归模型，并给出了实现该模型回归估计的算法.该方法对大规模的数据样本进行模糊C聚类，并回归估计各聚类的数据样本.数值仿真结果表明，该方法在聚类数据样本的同时能实现多个模型的回归估计，而且模糊隶属度的初始化影响要小于其他的模糊回归估计方法.     

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。     

支持向量机大规模样本快速训练算法

普通的支持向量机算法在对大规模样本进行分类的时候有着较高的时间代价。随着训练样本数量的增多,支持向量机的训练速度问题将会越发明显,并且成为制约其实际应用的瓶颈。针对此问题提出了超椭球面方法,通过去掉噪声点、冗余点,并保留能明确体现样本在空间分布位置特征的样本点,以达到提高支持向量机对大规模样本训练速度的目的。实验表明,超椭球面法在最大限度保证识别正确率的前提下可以大幅加快支持向量机的训练速度。     

模糊支持向量机在径流预测中的应用

在分析现有径流预测模型局限性的基础上,考虑径流量随时间变化的不确定因素,建立了基于模糊支持向量机的径流预测模型,使得较近时间的径流数据与较远时间的径流数据相比,对预测精度的提高影响更大.将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站年径流预测中,与传统的支持向量机预测模型比较表明,模糊支持向量机预测精度有较大的提高,并能进一步在其他流域径流预测中推广应用.     

模糊支持向量机在径流预测中的应用

在分析现有径流预测模型局限性的基础上,考虑径流量随时间变化的不确定因素,建立了基于模糊支持向昔机的径流预测模型,使得较近时间的径流数据与较远时间的径流数据相比,对预测精度的提高影响更大．将该模型应用于新疆伊犁河雅码渡站年径流预测中,与传统的支持向量机预测模型比较表明,模糊支持向量机预测精度有较大的提高,并能进一步在其他流域径流预测中推广应用．     

基于模糊域和支持向量机的故障诊断方法

将模糊域分布和支持向量机相结合,提出了一种故障诊断的新方法,该方法将模糊域分布中的局部能量作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别.利用模糊域分布可以很好地刻画信号的时频局部化特征,与时-频平面特征提取相比,又可大大降低数据维数.对于不同类型的核函数分布,将其诊断结果进行比较,试验结果表明,基于模糊域的支持向量机故障分类无需核函数滤波就能取得最好的分类效果.     

基于聚类粒度的模糊支持向量机

为了提高模糊支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出了一种基于聚类粒度的模糊支持向量机算法.首先在每类训练样本上执行无监督聚类算法,产生聚类颗粒.在综合考虑了聚类中心、半径和聚类中的样本数目等聚类信息基础上,找到每个聚类内部的边缘点和交叉点集合,去除对分类贡献很小的聚类内部点,最终形成了新的用于模糊支持向量机训练的样本集合.随后的试验结果表明,由聚类颗粒生成的约简样本集合,很好的表示了原有样本的分布,不仅提高了训练效率,同时保持了较好的分类效果.     

Novel linear search for support vector machine parameter selection

Selecting the optimal parameters for support vector machine (SVM) has long been a hot research topic.Aiming for support vector classification/regression (SVC/SVR) with the radial basis function (RBF) k...     

一类支持向量机的快速增量学习方法

提出一类支持向量机（OCSVM）的快速增量学习方法. 在OCSVM初始分类器的基础上, 添加一个德尔塔函数形成新的决策函数, 实现增量学习的过程. 通过分析德尔塔函数的几何特性, 构造出与OCSVM相似的优化目标函数, 从而求解德尔塔函数的参数. 优化问题能够进一步转化为标准的二次规划(QP)问题, 但是在优化过程中Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件发生很大改变. 根据新的KKT条件, 为QPP提出修正的序贯最小优化（SMO）求解方法. 整个学习过程直接操作初始分类器,仅仅训练新增样本,避免了对初始样本的重复训练, 因此能够节约大量的学习时间和存储空间. 实验结果表明, 提出的快速增量学习方法在时间和精度上均优于其他的增量学习方法．     

基于SVM的网络数据无监督特征选择算法

面向线性不可分的未知格式网络数据,提出了一种基于支持向量机的无监督特征选择算法。该算法通过非线性映射函数将不可分的网络数据映射到高维空间中,然后在高维空间中进行无监督的特征选择。该算法在特征选择之前不需要人工构造候选特征集合,直接从原始网络数据中自动地选择关键特征。利用人工数据集和网络数据集进行的实验结果表明:本文算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好的表现。     

粗支持向量机分类建模方法

为了克服样本模式的复杂性、噪声的影响以及信息的不完整性问题,利用粗糙集和支持向量机(SVM)的优点,把粗糙集理论用于二分类球形SVM,提出一种称为粗支持向量机分类建模方法.粗糙集具有刻画不确定、不完整数据和复杂模式的能力,分类结果能够体现出数据的不确定性,但是它不仅不具备良好的学习能力,而且也不能保证分类模型具有良好的推广能力;SVM具有良好的推广性能,但是对不确定数据的建模能力较差.本文把分类结果分为正域、边界域和负域,由此来判断不确定数据样本的分类结果的不确定性程度.通过调整参数来调节边界的宽度和允许建模的在野点样本的比例,提高分类模型的灵活性.仿真结果说明了算法的有效性.     

基于双重正则化支持向量机的肿瘤基因选择

针对标准L2范数支持向量机和L1范数支持向量机在肿瘤基因分类分析中表现出的优缺点,在利用Bhattacharyya距离剔除部分对分类无关紧要特征基因,从而得到少数高相关至关重要特征基因的基础上,将一种双重正则化支持向量机应用到DNA微阵列分类中。用一种二次多项式损失函数把这种有约束的优化问题改变为无约束且可微的优化问题,这可以用BFGS算法来求解,通过对两种肿瘤特征基因数据集实验分析知,该算法对肿瘤特征基因分类具有较强的可行性和有效性。     

Stock selection using support vector machine in Chinese securities exchange

The risk and performance of ST stocks are studied.The SVM method is applied on 100 general stocks and 100 ST stocks selected from the website,and a criterion is gotten to select stocks,then the risk of these sample stocks is analysed.In the performance evaluation,the SVM method is also applied on the 100 general stocks and 100 ST stocks according to the return per share,and 57 stocks which are all 1 are selected.Their equally weighted return rate is only-0.02%,but equally weighted return rate of 31 general stocks is 13.23%,that of 26 ST stocks is-96.15%.Naturally,we conclude that ST stocks are unsteady and do not deserve long-term investment.From the Chinese fund website,we know that equally weighted return rate of stock fund in 2004 was-3.3%,so the equally weighted return rate of the selected stocks(except ST stocks)is much higher than that of average return rate.     

支持向量机改进序列最小优化学习算法

为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能,提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法,对传统SMO学习方法进行了多方面改进,从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法．改进后的SMO学习算法提高了学习速度,加快了网络收敛速度．基于改进SMO算法的仿真结果验证了改进SMO算法的有效性和优越性,并通过仿真,与原始算法进行了比较,显示了改进SMO算法的快速性．