基于纹理提取和SVM技术的自动木材缺陷识别

要：支持向量机（SVM）是一种新的模式识别方法,有较好的泛化能力和推广能力。研究了基于纹理提取和支持向量机的自动木材表面缺陷的识别问题,借助LBP纹理特征提取技术实现对木材图像数据降维处理,并研究了木材表面不同类型缺陷的分布规律。利用支持向量机分类算法对木材表面有无缺陷进行了快速准确的自动识别,实现了木材表面缺陷的自动定位。多次交叉实验表明,SVM分类算法对木材表面缺陷具有较好的识别能力,识别率可达96％以上。     

基于SVM的分类问题的研究

支持向量机(SVM)具有适合处理小样本、非线性和高维数问题,利用核函数且泛化能力强等多方面的优点。文章简要介绍了SVM的基本原理,然后利用支持向量机(SVM)进行两类分类和多类分类实验,比较不同核函数的结果。实验证明支持向量机的分类效果比较好。     

KNN-SVM网页分类器介绍

网页分类算法中,KNN算法的缺陷之一是分类效率较低,分类的效果很大程度上依赖于相似度函数和参敷K的选择.同时,基于支持向量机(SVM)网页分类器的限制在于要求处理的向量是数值型向量,而网页特征向量往往是词条特征向量.利用KNN算法生成训练样本,进而将词务特征向量数值化,再利用支持向量机分类器对测试网页进行分类,构建了一种新的分类器--KNN-SVM分类器.     

基于PCA和SVM的管道腐蚀超声内检测

为了有效地对不同深度的局部腐蚀缺陷超声波信号进行分类识别,根据腐蚀缺陷信号样本数量较少的特点,提出了一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的超声波腐蚀缺陷信号识别方法.该方法采用经验模态分解法对腐蚀缺陷信号进行分解,提取各本征模式分量的时域无量纲参数,利用主成分分析消除原始特征集中的冗余信息,降低每一个特征之间的相关性,实现腐蚀缺陷信号特征参数的降维.在PCA进行特征优化后,将支持向量机的多类分类应用于缺陷分类过程中.将腐蚀缺陷原始特征集和经主成分分析优化后的特征集,分别用于支持向量机的训练和测试,且选择不同的核函数构造支持向量机分类器.实验结果表明,基于主成分分析和支持向量机的方法可以有效地对超声波腐蚀缺陷深度信号分类.     

基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测

针对卷烟生产过程中条烟包装外观缺陷问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的条烟包装缺陷图像检测方法。该方法首先采用模板匹配法定位条烟检测区域;然后利用Haar小波变换进行频域分解,并通过灰度共生矩阵算法对频域图提取纹理特征;最后结合纹理特征建立条烟支持向量机分类模型,对待测样本进行分类识别。结果表明:基于SVM分类模型的识别率为96.1%,该方法通用性强,实时性好,满足条烟异常情况检测要求。与BP神经网络测试性能相比,分类性能优于BP神经网络。     

基于超球体的二叉树SVM多分类算法的研究

针对现有的支持向量机在多类分类方法上存在的不足,提出了一种基于超球体的二叉树SVM多类分类算法。该算法利用球结构的SVM考虑了每个类的分布情况,能有效地处理不平衡样本数据,设计超球体支持向量机的树型模型,克服了差错积累问题。实验证明,与其它SVM多类分类方法相比,该方法具有较高的分类精度,提高了支持向量机在多类分类问题中的实验效果。     

基于蚁群算法的支持向量机参数选择方法研究

研究支持向量参数选择优化问题,常用的支持向量机参数优化算法和遗传算法分别存在耗时长和易陷入局部最优值的缺陷,导致支持向量机的分类精度低.为了解决支持向量机参数优化问题,提出了基于蚁群算法的SVM分类器泛化方法.蚁群算法是一种优化搜索方法,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制,SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组...     

基于改进粒子群优化的SVM故障诊断方法

针对支持向量机(SVM)分类模型参数选取困难的问题,提出基于遗传免疫的改进粒子群优化算法,克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷。将该算法与优化支持向量机分类模型相结合,建立基于遗传免疫粒子群和支持向量机的诊断模型,并用于轴承故障诊断中。结果表明,基于遗传免疫粒子群算法优化的SVM可实现对SVM分类模型参数的自动优化,并能提高SVM分类模型的故障诊断精度,对分散程度较大、聚类性较差的故障样本分类有较强的适用性。     

基于支持向量机的变压器故障诊断方法

为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机（SVM）和改进布谷鸟算法（WCS）及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法相结合的算法进行SVM参数的寻优,克服了基本的SVM模型容易陷入局部最优的缺陷,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,利用LIBSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机,用训练良好的支持向量机诊断110kV甘棠变电所#1主变压器故障情况.通过实例验证分析表明,采用该算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;相较于粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）、网格搜索算法（GS）等算法,该方法具有更高的诊断准确率.     

基于相似性分析的SVM快速分类算法

针对支持向量机(SVM)分类速度取决于支持向量数目的应用瓶颈,提出一种SVM快速分类算法。通过引入支持向量在特征空间的相似性度量,构建特征空间中的最小支撑树,在此基础上将支持向量按相似性最大进行分组,依次在每组中找到决定因子和调整因子,用两者的线性组合拟合一组支持向量在特征空间的加权和,以减少支持向量的数量,提高支持向量机的分类速度。实验结果证明,该方法能以很小的分类精度损失换取较大的分类时间缩减,满足SVM实时分类的要求。     

Classification of welding defects in radiographic images

Welding defects detection and classification is very important to guarantee the welding quality. Over the last 30 years, there has been a large amount of research attempting to develop an automatic (or semiautomatic) system for the detection and classification of weld defects in continuous welds using radiography. In this paper, we describe an automatic system for classification of welding defects from radiographic images and compare with KNN and SVM classifiers. We classify and recognize the linear defects such as lack of penetrations, incomplete fusion and external undercut. Experimental results have shown the classification method is useful for the lengthy defects and obtained through our method is better than the two classifiers methods.     

SVM在多源遥感图像分类中的应用研究

在利用遥感图像进行土地利用/覆盖分类过程中,可采用以下两种途径来提高分类精度:一是通过增加有利于分类的数据源,引入地理辅助数据和归一化植被指数(NDVI)来进行多源信息融合;二是选择更好的分类方法,例如支持向量机(SVM)学习方法,由于该方法克服了最大似然法和神经网络的弱点,非常适合高维、复杂的小样本多源数据的分类。为了提高多源遥感图像分类的精度,还研究了支持向量机在遥感图像分类中模型的选择,包括多类模型和核函数的选择。分类结果表明,支持向量机比传统的分类方法具有更高的精度,尤其是基于径向基核函数和一对一多类方法的支持向量机模型更适合多源遥感图像分类,因此,基于支持向量机的多源土地利用/覆盖分类能大大提高分类精度。     

基于证据理论的多类分类支持向量机集成

针对多类分类问题,研究支持向量机集成中的分类器组合架构与方法.分析已有的多类级和两类级支持向量机集成架构的不足后,提出两层的集成架构.在此基础上,研究基于证据理论的支持向量机度量层输出信息融合方法,针对一对多与一对一两种多类扩展策略,分别定义基本概率分配函数,并根据证据冲突程度采用不同的证据组合规则.在一对多策略下,采用经典的Dempster规则;在一对一策略下则提出一条新的规则,以组合冲突严重的证据.实验表明,两层架构优于多类级架构,证据理论方法能有效地利用两类支持向量机的度量层输出信息,取得了满意的结果.     

特征向量的归一化比较性研究

特征提取和分类器的参数优化是提高分类准确率的主要途径,对公用数据库UCI的相关数据进行特征向量的归一化处理,采用KNN、PNN和SVM进行分类。讨论了特征归一化对分类准确率和分类器参数的影响。实验结果表明：归一化能有效提高分类器的分类准确率,SVM尤为明显,且参数的寻优范围缩小,缩短训练周期。     

基于球结构的完全二叉树SVM多类分类算法

针对一般的SVM方法不能有效地处理不平衡样本数据及现有的偏二叉树结构SVM分类器速度慢的这两个问题,提出了一种基于球结构的完全二叉树SVM多分类算法。该算法利用球结构的SVM考虑了每个类的分布情况,能有效地处理不平衡样本数据;构建完全二叉树结构,使得同层节点所代表的SVM分类器可以并行工作,能提高其训练和分类速度,分类速度相当于折半查找。实例验证两者结合后的算法可实现准确且高效的多类分类。     

基于蚁群算法的SVM模型选择研究

为了提高SVM的分类器性能,提出使用蚁群算法来指导SVM模型参数的选择,并针对采用RBF作为核函数的SVM进行了实验。然后将该方法与基于GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验证明采用蚁群算法具有一定的优势,它能在较短的时间内寻找到最优解,且最终得到的分类结果优于遗传算法。     

Reducing SVM classification time using multiple mirror classifiers.

We propose an approach that uses mirror point pairs and a multiple classifier system to reduce the classification time of a support vector machine (SVM). Decisions made with multiple simple classifiers formed from mirror pairs are integrated to approximate the classification rule of a single SVM. A coarse-to-fine approach is developed for selecting a given number of member classifiers. A clustering method, derived from the similarities between classifiers, is used for a coarse selection. A greedy strategy is then used for fine selection of member classifiers. Selected member classifiers are further refined by finding a weighted combination with a perceptron. Experiment results show that our approach can successfully speed up SVM decisions while maintaining comparable classification accuracy.     

基于蚁群算法的SVM模型选择研究

为了提高SVM的分类器性能，提出使用蚁群算法来指导SVM模型参数的选择，并针对采用RBF作为核函数的SVM进行了实验。然后将该方法与基于GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验证明采用蚁群算法具有一定的优势，它能在较短的时间内寻找到最优解，且最终得到的分类结果优于遗传算法。     

Improving the SVM gender classification accuracy using clustering and incremental learning

Gender recognition has been playing a very important role in various applications such as human–computer interaction, surveillance, and security. Nonlinear support vector machines (SVMs) were investigated for the identification of gender using the Face Recognition Technology (FERET) image face database. It was shown that SVM classifiers outperform the traditional pattern classifiers (linear, quadratic, Fisher linear discriminant, and nearest neighbour). In this context, this paper aims to improve the SVM classification accuracy in the gender classification system and propose new models for a better performance. We have evaluated different SVM learning algorithms; the SVM‐radial basis function with a 5% outlier fraction outperformed other SVM classifiers. We have examined the effectiveness of different feature selection methods. AdaBoost performs better than the other feature selection methods in selecting the most discriminating features. We have proposed two classification methods that focus on training subsets of images among the training images. Method 1 combines the outcome of different classifiers based on different image subsets, whereas method 2 is based on clustering the training data and building a classifier for each cluster. Experimental results showed that both methods have increased the classification accuracy.     

A second-order cone programming formulation for twin support vector machines

Second-order cone programming (SOCP) formulations have received increasing attention as robust optimization schemes for Support Vector Machine (SVM) classification. These formulations study the worst-case setting for class-conditional densities, leading to potentially more effective classifiers in terms of performance compared to the standard SVM formulation. In this work we propose an SOCP extension for Twin SVM, a recently developed classification approach that constructs two nonparallel classifiers. The linear and kernel-based SOCP formulations for Twin SVM are derived, while the duality analysis provides interesting geometrical properties of the proposed method. Experiments on benchmark datasets demonstrate the virtues of our approach in terms of classification performance compared to alternative SVM methods.