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传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类分类仍是一个研究的热点问题。在分析比较现有支持向量机多类分类OVO方法存在的问题及缺点的基础上,该文提出一种新的基于概率投票策略的多类分类方法。在该策略中,充分考虑了OVO方法中各个两类支持向量机分类器的差异,并将该差异反映到投票分值上。所提多类支持向量机方法不仅具有较好的分类性能,而且有效解决了传统投票策略中存在的拒分区域问题。将基于概率投票的多分类支持向量机作为关键技术应用于实际齿轮箱故障诊断,并与传统投票策略的结果进行对比,表明所提方法的上述优点。 相似文献
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支持向量机多类分类算法新研究 总被引:2,自引:1,他引:1
支持向量机最初是针对两类分类问题提出的,如何将其推广至多类分类问题是当前SVM研究中的热点问题之一。主要针对支持向量机多类分类方法中的分解重构法进行了深入分析,详细讨论了影响分类器性能的两个关键因素:分解策略和组合策略,并通过实验验证了该观点。最后,通过实验对比了包括M-ary 支持向量机和模糊支持向量机的SVM多类分类方法。 相似文献
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支持向量机是在模式分类中表现优秀的一种分类方法。对现有的基于SVM的文本多类分类方法进行了介绍和比较.研究了分类器特征空间模式问题,在这些工作基础上,提出了并行SVM的模型。 相似文献
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支持向量机在多类分类问题中的推广 总被引:55,自引:4,他引:51
支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。 相似文献
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通过对支持向量机基本原理及其多类分类方法的研究,提出了一种基于编码的SVM多类分类方法.通过对ORL人脸库样本的多类分类实验,证明此方法在保证高识别率的同时,可减少所需SVM二值分类器个数,从而大大减少了运算量和运算时间,具有较强的实际应用价值. 相似文献
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从相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的相似性以及RVM的稀疏特性出发,将RVM应用于脑电信号(EEG)的情感识别中。针对一对一(OAO)和一对多(OAA)两种多分类方法各自的特点和不足,提出了一种全新的两层多分类模型(OAA-OAO),改进现有OAO算法中无效投票影响最终决策的现象。设计情感EEG信号识别对比实验,验证基于RVM的改进多分类算法在脑电信号情感识别中的应用。对于实验室采集的情感脑电信号,提取其非线性特征(功率谱熵、样本熵和Hurst指数)并采用主成分分析法进行降维。将OAA-OAO-RVM算法分别和OAO-SVM、OAO-RVM两种识别网络进行对比,分析RVM的识别性能以及OAA-OAO多分类算法的分类性能。结果表明,采用降维后的最优特征集合作为识别网络的输入向量得到的识别性能更高,且RVM表现出的性能优于SVM。同时,改进后的OAA-OAO算法较传统OAO模型的平均识别率提高了7.89%,证明OAA-OAO算法可有效去除一部分无效投票从而使分类精度得到显著提高,验证了此模型是一种有效的多分类模型。 相似文献
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支持向量机多类分类方法 总被引:30,自引:0,他引:30
支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题。当前针对多类问题的支持向量机分类方法主要有5种:一类对余类法(OVR),一对一法(OVO),二叉树法(BT),纠错输出编码法和有向非循环图法。本文对这些方法进行了简单的介绍,通过对其原理和实现方法的分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了比较意见,并通过实验进行了验证,最后提出了一些改进建议。 相似文献
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基于线性规划的多类支持向量机算法 总被引:3,自引:0,他引:3
多类支持向量机一般采用多个两类分类支持向量机来求解,这就需要解多个二次规划问题,从而导致算法的计算复杂性很高.根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的多类分类算法及其分解形式,所给算法通过引入核函数能够独立地对每一类样本形成一个紧致的优化区域,从而达到分类的目的.对人工三螺旋线数据和几组实际数据库的识别实验表明,所给算法在保持良好的分类精度前提下,能有效地降低程序的运行时间. 相似文献
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相关向量机(RVM)是在稀疏贝叶斯框架下提出的稀疏模型,由于其强大的稀疏性和泛化能力,近年来在机器学习领域得到了广泛研究和应用,但和传统的决策树、神经网络算法及支持向量机一样,RVM不具有代价敏感性,不能直接用于代价敏感学习。针对监督学习中错误分类带来的代价问题,提出代价敏感相关向量分类(CS-RVC)算法,在相关向量机的基础上,通过赋予每类样本不同的误分代价,使其更加注重误分类代价较高的样本分类准确率,使得整体误分类代价降低以实现代价敏感挖掘。实验结果表明,该算法具有良好的稀疏性并能够有效地解决代价敏感分类问题。 相似文献
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基于具有核函数不用满足Mercer条件、相关向鼍自动确定及核函数少特点的稀疏贝叶斯的相关向量机核学习方法,提出了平滑先验条件约束的相关向量机的学习方法,采用稀疏贝叶斯模型的最大边缘似然算法加快了求解相关向量机的向量,并采取交叉验证法确定其核参数提高了相关向量机辨识的泛化性.该方法避免了支持向量机的非线性系统辨识的模型结构难于确定的问题,与支持向量机辨识方法相比较,辨识的模型结构更简洁.仿真表明,该方法应用于非线性动态系统的辨识,具有良好的效果. 相似文献
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孪生支持向量机(TWSVM)的研究是近来机器学习领域的一个热点。TWSVM具有分类精度高、训练速度快等优点,但训练时没有充分利用样本的统计信息。作为TWSVM的改进算法,基于马氏距离的孪生支持向量机(TMSVM)在分类过程中考虑了各类样本的协方差信息,在许多实际问题中有着很好的应用效果。然而TMSVM的训练速度有待提高,并且仅适用于二分类问题。针对这两个问题,将最小二乘思想引入TMSVM,用等式约束取代TMSVM中的不等式约束,将二次规划问题的求解简化为求解两个线性方程组,得到基于马氏距离的最小二乘孪生支持向量机(LSTMSVM),并结合有向无环图策略(DAG)设计出基于马氏距离的最小二乘孪生多分类支持向量机。为了减少DAG结构的误差累积,构造了基于马氏距离的类间可分性度量。人工数据集和UCI数据集上的实验均表明,所提算法不仅有效,而且相对于传统多分类SVM,其分类性能有明显提高。 相似文献
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基于支持向量机的多分类增量学习算法 总被引:8,自引:0,他引:8
支持向量机被成功地应用在分类和回归问题中,但是由于其需要求解二次规划,使得支持向量机在求解大规模数据上具有一定的缺陷,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有太高的算法复杂性。该文提出一种基于支持向量机的增量学习算法,适合多分类问题,并将之用于解决实际问题。 相似文献