基于多种核函数的SVM在垃圾邮件过滤中的应用

采用TF-IDF和Bernoulli两种模型构造邮件向量,首先详细测试了CHI降维策略对线性支持向量机进行邮件分类的影响。将基于核函数的支持向量机引入到垃圾邮件过滤中,对基于线性核、多项式核和径向基核的支持向量机在邮件分类中的准确率和训练时间进行了比较,分析了训练样本不平衡对分类的影响,并从理论上对实验结果进行了分析,实验结果证明基于径向基核函数的SVM分类器对垃圾邮件有较好的过滤效果。     

基于特征贡献度加权高斯核函数的粗糙one-class支持向量机

粗糙one-class支持向量机(ROCSVM)是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响.由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训练样本的分类特征对于提高ROCSVM的分类性能有重要意义.为此,提出了一种基于训练样本分类特征贡献度的加权高斯核函数(λRBF):先对训练样本做主成分分析(PCA)得到按特征值排序的向量集,以此向量集构造核函数,使得特征值较大的维度在核函数中起较大的作用.在UCI标准数据集和仿真数据上的实验结果表明:与一般RBF的ROCSVM相比,基于λ-RBF的ROCSVM有着更好的泛化性和更高的识别率.     

一种核模糊分类器的规则生成方法

提出一种基于核函数的模糊分类器的模糊规则产生方法.首先借鉴支持向量机(SVM)的思想,选用适当的核函数,将初始的样本空间映射为高维的特征空间,使得样本在高维特征空间的分布比在原来空间的分布简单可分.然后,用一种动态聚类方法,在高维特征空间将同一类的训练样本分成簇,求出该簇的支持向量,对于每簇建立一个模糊规则,隶属函数采用超椭圆体函数.最后,利用遗传算法对规则进行优化调整.用两个典型的数据集来评测本文所提方法构成的分类器,结果表明这种分类器学习时间短,分类精度较高,分类速度较快.     

鉴别分析方法的最优化问题研究

提出了一种核Fisher鉴别分析方法优化方案,并分别给出了解决两类分类和解决多于两类的分类问题的算法,该方案具有明显的分类效率上的优势。在这种方案的实现中,首先从总体训练样本中选择出“显著”训练样本,对测试样本的分类只依赖于测试样本与“显著”训练样本之间的核函数。还设计出了一种选择“显著”训练样本的递归算法,以降低算法的计算复杂度。将该算法应用于人脸图象数据库与“基准”数据集,得到了很好的实验效果。     

基于复合核函数KPCA的红外人脸识别

研究人脸优化识别问题,提出一种复合核函数KPCA的红外人脸特征提取法.利用最优或者接近最优的复合核函数主元分析KPCA方法对训练样本核映射到高维空间进行特征提取预处理,并结合最近邻法分类器分类进行红外人脸识别.该方法不仅有效的提取了训练样本的非线性信息,而且有效的改进了识别效果.多次实验结果表明了,基于复合核函数KPCA的红外人脸识别率优于传统的核主元分析法(KPCA)和主元分析法(PCA).结果表明,改进方法可减少识别时间,并保证了识别率一直稳定在比较高的水平.     

基于感知器的SVM自学习模型

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。     

一种多元核Logistic回归说话人辨别方法

针对文本无关话者辨别多分类目标和大训练样本情况,将经典Logistic回归模型进行多元化变形,并叠加L2惩罚因子以提高模型泛化能力.将最优目标负对数Logistic公式对偶化,并利用序列最小优化算法进行模型训练,速率优于传统多元核Logistic回归训练算法.实验显示,该模型构建简单,训练算法快捷,且识别率优于经典支持向量机与二元核Logistic回归模型所生成的"一对一"多分类方法.     

基于核变换的高性能支持向量机分类算法

由于传统的支持向量机(SVM)算法的核函数没有考虑训练数据自身的特点,因而相对于具体的问题来说,往往不是最优的。为了获得最优的分类结果,提出了一种基于核变换思想的支持向量机分类方法。该方法首先根据训练样本的类属信息,通过对初始核进行线性变换来间接地达到改进输入空间到输出空间的映射函数的目的,同时利用变换后的核函数来求解分类数据特征空间的超平面方程。仿真和实验结果表明,采用此方法,不仅可以提高系统的分类性能和降低噪声的干扰,而且可以增强分类结果的鲁棒性。     

基于混合核函数PSO-SVM的初期肝病患者辨识模型研究

以肝脏病人为例,提出将PSO-SVM分类模型用于识别肝病患者.针对单核函数SVM的局限性和改善SVM分类器的非线性处理能力和泛化能力的问题,提出将全局核函数和局部核函数结合的混合核函数应用到SVM模型建模中.然后通过PSO算法对SVM模型的参数寻优,最后利用混合核分类器对与肝功能相关的9种指标进行分类并识别初期肝病患者.该实验结果证明该模型对初期肝病患者的辨识有很好的准确率,可以为医生的诊断提供重要的辅助手段和对患者尤其是初期肝病患者及时发现、及时治疗.     

基于核的两阶段稀疏表示的人脸识别研究

为了提高人脸识别的分类正确率,提出了一种基于核的两阶段稀疏表示(KBTPSR)的人脸识别方法.该方法首先利用一个非线性函数将原始数据空间映射到特征空间;然后,在该特征空间中将待测样本表示为所有训练样本的一个线性组合,接下来根据每个训练样本的表示贡献选出待测样本的M个最近邻;最后,将待测样本表示为上述M个最近邻的一个线性组合并且利用每一类训练样本对待测样本的表示贡献来完成分类.大量的实验结果表明,该方法可以获得很好的识别效果.     

Assessing Ideational and Evaluative Skills and Creative Styles and Attitudes

This article describes the rationale for the multiphase creative problem solving process, and reports the findings from an empirical investigation conducted to facilitate the problem solving of managers. The ideational skills of the managers were assessed before and after training in a complete process of creative problem solving, along with their ideational attitudes, creative problem solving style (i.e., generator, conceptualizer, optimizer, or implementor), and evaluative skill (i.e., ability to recognize original ideas). The most important findings indicated that the training had a significant impact on the evaluative accuracy of the managers. They were significantly more accurate in their judgments about original ideas after training, both in their identification of original ideas and their recognition of unoriginal ideas. After training, the managers also gave more solutions and more original solutions to problems. Finally, several variables (e.g., the “preference for active divergence” attitude, and the conceptualizer process style) seemed to moderate the impact of training. Training was therefore effective, with specific effects that can be predicted from pre-training individual differences in attitudes and process style.     

高等院校行政分析与决策系统的设计与实现

为提高高等院校的管理水平和决策水平,充分利用校园网资 源,开发了高等院校行政财政分析与决策系统。解决了诸如数据的动态查询、自动生成报表 、网络环境下数据共享等技术问题,具有网上数据共享、图形界面友好和安全的保密措施等 特点。     

国内外标准法规比对分析系统设计与实现

为发现我国国家标准与国外发达国家标准法规的差距,从根本上提高我国国家标准的总体质量,提升我国产品的质量安全水平,以关键指标(因子)为核心,研究国内外标准法规比对的工作流程,利用面向对象的方法设计,实现了国内外标准法规比对分析系统。该系统适用于所有产品国内外标准法规的比对工作。     

Stochastic balancing and approximation-stability and minimality

A new method of stochastic model reduction has recently been introduced by Desai et al. [1], [2]. The stability of the reduced order model has not previously, been considered. In this paper, we show that the stability of the reduced order model follows directly from the results of Pernebo and Silverman [3]. It is also shown that the reduced order model is minimal, in the controllability/observability sense. The relevance of this notion of minimality to stochastic minimality is made clear.