共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对现有AdaBoost-SVM(Support Vector Machine)算法中训练轮数和核函数参数选取困难的问题,以及单一核函数无法兼顾学习能力和泛化能力的缺点,提出一种基于混合核函数的支持向量机分类算法——AdaBoost-MK-SVM,并应用于城区交通干道上前方障碍物的分类识别。该算法将混合核函数作为SVM的核函数,并结合AdaBoost对核参数进行自适应调整,从而得到一组弱分类器,然后将这组弱分类器加权组合得到一个强分类器。实验结果表明,该算法能有效地对城区交通环境下车辆前方障碍物进行分类识别,分类精度高,实时性好,具有一定的优越性。 相似文献
2.
基于支持向量机的地层识别研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了实现地层识别,根据测井数据建立SVM地层识别模型,并且该模型以径向基函数为核函数。通过对SVM分类器中惩罚参数优选,结合实际需要并加入一个判断函数,提高了SVM分类器的分类正确率。试验表明:SVM分类器应用在地层识别中效果良好,而且具有广阔的应用前景。 相似文献
3.
4.
提出了一种基于感知器的SVM分类模型(PSVM)。该模型在对分类器的训练中,引入感知器分类思想,其先利用SVM的核函数进行核计算,判断其分类性能,分类正确则不作任何修改,反之则转化成感知器分类问题。实验结果表明该模型不但能提高SVM的分类性能,而且还可以降低SVM分类性能对核函数及参数选择的依赖。 相似文献
5.
6.
崔炳德 《计算机工程与应用》2011,47(27):189-191
SVM分类器核函数的选择以及参数的设置直接影响系统的泛化能力和运行速度。引入交叉验证技术和栅格搜索技术,对径向基核、多项式核和Sigmoid核函数应用于图像多类别分类的性能进行理论推导、测试及分析,求得三种核函数应用于SVM分类器的性能,并证明了栅格搜索寻找最优参数的有效性。最后通过对TM 6波段BSQ格式遥感图像进行分类对比证明了SVM分类器核函数用于TM图像分类的可行性及高效性。 相似文献
7.
8.
《计算机应用与软件》2015,(9)
针对目前支持向量机(SVM)中混合核函数的不足,提出一种自适应加权混合核函数。该核函数能自适应调节新映射空间样本点的距离,改变序列最小优化(SMO)过程中的修正因子,以削弱惩罚因子的影响,改变拉格朗日乘子的取值,优化支持向量的选取,进而获得更优的分类界面,提高SVM的分类能力,并首次提出将混合核函数SVM应用于脑肿瘤分割。实验结果表明,该方法能更高效准确地分割脑肿瘤。 相似文献
9.
为了保证带钢缺陷分类的实时性和准确性,提出了一种基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法。该方法不仅优化了支持向量机SVM中核函数参数、惩罚因子,并且对核函数、输入的特征向量进行了选择。除此之外,该方法融合了遗传算法和SVM,用遗传算法优化影响SVM的核函数参数、惩罚因子、输入特征和核函数;同时,用SVM建立的分类模型的分类准确率限制遗传算法的进化方向,彼此制约和促进,最终确定最优分类模型。实验结果表明,基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法建立的分类模型能实时、准确地对带钢缺陷图像进行分类。 相似文献
10.
脱机手写汉字识别是模式识别领域一项难题.支持向量机(SVM)也是近年来发展起来并成功的用于模式分类的新型机器学习方法,由训练集和核函数完全刻画.其中核函数的选择决定了支持向量机的性能,由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数来吸收手写汉字的变形,采用混合核函数,并运用于手写体汉字分类.实验结果表明混合核函数对手写体汉字的分类识别率要高于由普通单个核函数构造的支持向量机. 相似文献