一种用于多分类问题的改进支持向量机

针对非均衡分布的多类分类问题,为提高支持向量机(SVM)算法的性能,提出了一种改进的SVM算法. 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA-SVM), SVM模型采用径向基函数(RBF)作为核函数,利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索,将搜索到的优化结果作为SVM的最终模型参数. 在两个不同特性的数据集上进行仿真测试,结果表明,与使用交叉验证策略的简单SVM相比,改进后的GA-SVM算法在多类非均衡问题上明显提高了分类正确率,学习速度也有提高.     

基于组合核函数的高校经济困难生分类

为进一步提高高校资助工作的精准度,构建基于组合核函数的支持向量机(SVM)高校经济困难生分类模型。根据在校生的消费数据、人员信息及历史资助信息抽取样本特征,利用径向基(RBF)核函数的局部拟合能力及多项式核函数的泛化能力,构建基于RBF核函数及多项式核函数的组合核函数SVM分类模型;采用多重网格搜索法训练模型获取最优核参数和组合核函数的权系数,并对高校经济困难生进行分类预测。实验结果表明:采用构建的模型可对高校经济困难生进行分类预测,与单核核函数SVM、逻辑回归模型、最近邻算法(KNN)相比,其分类准确率显著提升;使用融合特征可增加不同类别样本数据的差异性,有助于提高分类准确率。     

用于RBF-SVM参数搜索的伪梯度动态步长算法

针对基于径向基核函数(RBF)的支持向量机(SVM)超参数选择问题,提出了一种基于差分方程的新算法——伪梯度动态步长算法。该算法根据径向基核函数的特点提出由训练集的空间特性确定的核参数搜索范围,并采用对数刻度表示搜索空间;利用参数空间中SVM在两个临近点的分类精度的变化估计参数的搜索方向,并且随着搜索方向的变化动态调整搜索步长,从而实现较快的搜索。通过与Grid和PSO方法的对比实验,表明该算法具有良好的性能。     

基于支持向量机的变异语音分类研究

变异语音的训练样本有限,采用传统的分类方法进行分类,效果不够理想,而支持向量机方法在有限样本情况下可以保持很好的分类推广能力.采用支持向量机方法进行变异语音分类,提取基频和 TEO 基频作为变异语音分类的特征,讨论了样本预处理和参数选择等问题,提出了直接截取和 DTW 规正两种方法来解决语音样本特征向量长度不一致的问题.基于 TEO 基频特征,采用指数径向基函数(ERBF)内核,对应力(G-force)影响下的变异语音进行分类,分类正确率可达到99.2%,比传统的贝叶斯分类器和 HMM 分类器,分类性能分别平均提高了12.6%和6.0%.实验结果表明,采用支持向量机方法进行变异语音分类是可行的.     

基于支持向量机的多种人体姿态识别

为了实现对边防哨所等场合中无人监控的车辆、人体直立、哈腰、匍匐几种姿态的识别,提出了一种基于支持向量机的多种人体姿态识别方法.在对各种目标建立了样本库之后,提取了形状复杂性、矩形度、宽高比、头部矩形度等特征,利用支持向量机具有全局最优性和较好泛化能力的特点,进行了小样本的2类及多类目标分类识别,并和RBF神经网络的分类效果进行对比.实验结果表明,SVM不需进行网络迭代训练,求解速度明显高于RBF神经网络,且识别性能也优于RBF神经网络,并且采用径向基核的SVM性能最好.该方法识别率高,平均可达到96%,快速性好,识别速度平均为0.0172S,为小样本下的多目标分类及识别提供了理论和技术基础.     

基于支持向量机(SVM)算法的加工机械故障分析

针对工业领域中加工机械故障数据集的复杂性和海量性,对经典支持向量机(SVM)算法进行深度优化,引入规范化超平面分割数据集,并求解最优解;选择高斯径向基函数作为算法模型核函数,改善算法的泛化性能;基于样本熵排列方式提取故障信号特征,在不可分空间内也可以实现对非线性数据集的精确分割.仿真结果与实例验证表明,优化SVM算法具...     

基于径向基函数网络估计密度函数的数据分类

针对样本总体分布已知的分类问题，提出了一种新的分类方法.通过非线性映射将训练样本映射到高维特征空间，基于向量投影法从训练样本中选择边界向量，运用多维二叉树搜索法确定每个边界向量同类中的k-近邻，运用统计理论中的大数定理估计样本的类条件概率密度函数，由边界向量与相应的密度函数构成新的训练样本对.对每一类数据建立一个径向基函数（RBF）网络，以相应类的边界向量作为中心，通过训练以RBF网络来估计样本的类条件概率密度，并采用基于最小错误率的贝叶斯决策来实现分类.对机器学习数据的仿真研究结果表明该方法具有与支持向量机（SVM）相似的识别率，并且能快速有效地实现多类分类.     

一种支持向量机参数选择的改进分布估计算法

支持向量机(support vector machine,SVM)的学习性能和泛化能力在很大程度上取决于参数的合理设置. 将支持向量机的参数选择问题转化为优化问题,以模型预测均方根误差为评价函数,提出一种引入混沌变异操作的改进分布估计算法(estimation of distributionalgorithm,EDA),并将其用于优化求解ε-支持向量机的参数:惩罚因子、不敏感损失系数以及高斯径向基核函数的宽度. 由于改进EDA利用混沌运动的随机性和遍历性等特点在解空间内进行优化搜索,能够较好解决传统EDA易于陷入局部极小的缺陷. Chebyshev混沌时间序列预测仿真结果表明:改进EDA是选取SVM参数的有效方法.     

基于支持向量机的高速公路事件检测算法研究

高速公路事件检测是交通信息工程及控制学科中的一项重要研究课题,以高速公路交通流的特点为研究对象,提出了一种基于支持向量机(SVM)的高速公路事件检测算法.根据支持向量机的基本原理,分别设计了基于线性不可分SVM、齐次多项式核函数、高斯径向基核函数、双曲线正切核函数等不同核函数的事件检测算法.仿真结果表明:针对不同的交通流状况,选择合适的SVM模型和核函数,得到的检测结果与经典的加利福尼亚算法相比,检测效率高,性能指标好,具有较高的实际应用价值.     

基于ADASYN与AdaBoostSVM相结合的不平衡分类算法

对于平衡数据集支持向量机(support vector machine,SVM)通常具有很好的分类性能和泛化能力,然而对于不平衡数据集,SVM只能得到次优结果,针对该问题提出了一种基于SVM的AS-Ada Boost SVM分类算法.首先,通过使用ADASYN采样,提高少类样本在边界区域的密度;然后,使用基于径向基核支持向量机(radial basis function kernel mapping support vector machine,RBFSVM)模型弱分类器的Ada Boost SVM算法训练得到决策分类器.通过将该算法在各种不平衡数据集上的测试结果与单纯运用ADASYN技术、Ada Boost SVM、SMOTEBoost等其他分类器进行比较,验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

耐热感光高分子的合成与应用

耐热感光高分子化合物是功能高分子材料中很有前途的一类新品种。本文扼要地综述了这类高分子的发展历史和当前的研究状况,着重介绍了它的合成和应用,并阐述了作者的一些看法。     

环上的（T,S）-直觉模糊理想

应用直觉模糊集到环理论,给出了环上（T,S）-模糊理想和（T,S）-直觉模糊理想的定义,研究了（T,S）-直觉模糊理想与普通理想的关系并讨论了其性质.     

新型酞菁光敏剂前体的合成及其性质的研究

合成了四甘氨酸基磷（Ⅲ）－四苯并三氮杂呵罗的重要前体Ｎ－（３,４－二溴苯基）甘氨酸乙酯和Ｎ－（３,４－二氰基苯基）甘氨酸乙酯,并采用 Ｈｙｐｅｒｃｈｅｍ ５．１,Ｇａｕｓｓｉａｎ ９８等软件以及 ＭＮＤＯ法对拟合成的目标分子四甘氨酸基磷（Ⅲ）－四苯并三氮杂呵罗的结构进行了量子化学计算,发现四甘氨酸基磷（Ⅲ）－四苯并三氮杂呵罗可能存在３种异构体,其中２,２４位取代的异构体因能生成分子内氢键而更加稳定,更加适合用作光敏剂．     

两段复合化学热处理新工艺的研究及应用

用含有碳氮的有机物做化学热处理渗剂,不仅可进行低温软氮化,还可进行中温碳氮共渗,若把两者联合起来,便可使钢件具有合理的渗层深度,金相组织和优异的耐磨性能,抗疲劳性能等。该复合工艺比每个单独工艺适用范围广,设备简单、操作方便,既节能又节时,是一种很有推广价值的工艺方法。     

三甲氧基丙烷三甲基丙烯酸酯合成工艺研究

本文阐述了以甲基丙烯酸与三羟甲基丙烷为原料合成三甲氧基丙烷三甲基丙烯酸酯的工艺.对影响酯化反应和精制的诸多因素进行了探讨;采用回归正交组合设计方法,得出优化组合的工艺条件.实验结果表明,三甲氧基丙烷三甲基丙烯酸酯的收率≥86%,纯度≥95%,获得满意的结果.     

半刚性基层材料采用劈裂试验方法时计算公式的修正

本文叙述采用劈裂试验测定路面材料抗拉强度的原理,指出对半刚性材料应用劈裂试验法时,应考虑材料的塑性特性,因而对计算公式要进行修正。根据理论分析,提出了塑性影响因素的范围,结合理论分析和室内试验结果,提出修正公式和系数取值。     

聚酯包装材料的新进展

近几年热塑性新型聚酯材料异军突起,论述了聚对苯二甲酸乙二(醇)酯(PET)、聚对苯二甲酸丁二(醇)酯(PBT)、聚对苯二甲酸丙二(醇)酯(PTT)、聚萘二甲酸乙二(醇)酯(PEN)和聚萘二甲酸丁二(醇)酯的新进展及其特点和应用。     

非对称GARCH模型在VaR预测上的应用

基本统计分析发现,上证综合指数回报率分布存在高峰厚尾性,不服从正态分布,并且还具有杠杆效应.本文应用非对称APARCH模型在四种分布(正态分布、T分布、GED分布和SKST分布)假设下对上证综合指数通过事后模拟和条件单步预测来计算上证综合指数的VaR风险值,然后把它与GARCH模型的估计结果进行比较分析.通过返回检验,发现APARCH应用于VaR估计是统计有效的,并且明显优于GARCH模型.     

聚酯包装材料的新进展

近几年热塑性新型聚酯材料异军突起,论述了聚对苯二甲酸乙二（醇）酯（ＰＥＴ）、聚对苯二甲酸丁二（醇）酯（ＰＢＴ）、聚对苯二甲酸丙二（醇）酯（ＰＴＴ）、聚萘二甲酸乙二（醇）酯（ＰＥＮ）和聚萘二甲酸丁二（醇）酯的新进展及其特点和应用。     

三甲基均三嗪的合成研究及八极分子三苯乙烯基均三嗪的制备

首先以乙腈、乙醇、无水氯化氢为起始原料合成乙酰亚胺乙酯，然后以冰乙酸为催化剂进行乙酰亚胺乙酯的三聚反应得到三甲基均三嗪，将三甲基三嗪与苯甲醛在浓硫酸中进行羟醛缩合反应，则合成了一种新的八极分子三苯乙烯基均三嗪(TSTA)。文中对其合成过程中的一些重要的反应条件的影响进行了研究。