基于信息增益的属性约简算法

以信息增益作为属性重要性的度量方法,提出了一种基于信息增益的属性约简算法.该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性,用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量,并以此度量作为启发式信息,算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集,直到决策表达到一致分类时结束.并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简,同时可以得到简单规则集.     

基于信息增益的属性约简算法

以信息增益作为属性重要性的度量方法，提出了一种基于信息增益的属性约简算法．该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性，用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量，并以此度量作为启发式信息，算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集，直到决策表达到一致分类时结束．并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简，同时可以得到简单规则集．     

SVM方法在武器装备综合论证中的应用

针对现有武器装备综合论证存在的不足，引入了基于支持向量机（support vecto rmachine，SVM）的多属性决策方法。分析了多属性决策支持向量机方法的机理；建立了多属性决策支持向量机方法的价值函数决策模型和方案序关系决策模型，用以训练支持向量机；提出了基于支持向量回归和分类的多属性决策支持向量机实现算法。最后给出了一个算例。     

基于支持向量机与粗糙集理论的病例诊断

针对支持向量分类机在病例诊断中,训练样本大、诊断速度慢的不足,根据粗糙集理论的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合分类算法,对病例进行诊断.应用粗糙集理论在不损失有效信息的情况下对属性进行预处理,从决策表中删除冗余的属性和冲突对象,降低支持向量机的维数和分类过程中的复杂度.然后利用支持向量机的分类机原理,对对象进行分类和预测,从而达到对病例进行诊断.实验证明在通过粗糙集对信息约简后,在合理降低准确率的情况下提高了诊断速度,从而解决了支持向量分类机在处理大量病例信息情况下,诊断速度慢的问题.     

基于粗糙集的网页训练样本集的分类属性的选择

选择合适的网页训练样本集的分类属性是网页分类时很多技术的基础 ,比如 :决策树、K邻近算法、线性分类、支持向量机等。基于粗糙集的属性选择方法可以有效地减少训练的时间复杂度 ,同时也最大限度地保持了分类规则的正确生成     

基于特征加权的多核支持向量机

提出一种改进的多核支持向量机算法。利用特征向量的信息熵,计算出特征向量关于分类标签的信息增益,用该信息增益作为数据集特征向量的权重系数,然后结合多核支持向量机的核学习能力,对特征向量非均等区别对待,使得分类更加准确。对比实验结果表明,与支持向量机、多核支持向量机相比,改进算法分类正确率得以提升。     

基于二元向量矩阵算法的粗糙集方法

根据向量矩阵与向量之间的映射关系,研究了基于二元向量矩阵算法的粗糙近似、属性约简以及最优属性约简集的获取。提出基于二元向量矩阵的属性相对约简、最优属性集获取算法,解决原有矩阵算法属性核不一致性和属性约简集选择的盲目性。并提出了二元向量压缩矩阵算法,降低了原有矩阵算法的复杂度。通过实例分析,证明所提出的相关算法的有效性,为研究粗糙集数据挖掘提供了一种可行有效的计算方法。     

基于粗集理论的约简算法

在基于属性重要性和基于分辨矩阵两种算法的基础上,提出了一种同时满足属性重要性和频度的启发式约简算法RedFreSigni。该算法的基本思想是:以属性的核为基础,把核和用户偏好集同时作为属性近似约简的一部分,以频度作为选择属性的启发信息可同时生成计算属性的频度信息与不可分辨矩阵,减少了计算时间。在此基础上进而提出了基于规则支持度和置信度的决策挖掘算法,该算法能有效提取出用户感兴趣的规则。     

蚁群算法选择特征与WSVM融合的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测率,提出一种蚁群算法选择特征与加权支持向量机的网络入侵检测方法.利用蚁群算法选择网络数据的关键特征,计算信息增益获得各个特征权重,根据特征权重构建了加权支持向量机的网络入侵分类器,并通过KDD CUP 99数据集验证了其有效性.结果表明:该算法能够有效降低特征维数,提高网络入侵检测率和检测效率.     

基于支持向量机的文本倾向性分类研究

文本倾向性分类可以广泛应用到信息检索,产品质量在线跟踪,民情民意调查分析以及聊天系统等.本文提出了基于限定词性词语与信息增益、基于情感倾向词汇与信息增益的两种混合特征选择方法,并设计了基于支持向量机的分类器.以汽车产品、篮球赛事以及中日关系3种中文评论文本为训练与测试语料,对本文所提方法进行了实验验证,结果表明:限定词性词语与信息增益的混合特征选择优于信息增益与情感倾向词汇混合特征选择方法.     

基于PSO-SVM算法的长微博贴图识别方法

微博由于字数的限制,当用户需要发较多内容时通常以附图的形式给出,识别包含文本内容贴图的长微博能够为微博研究提供更多有用的数据.在支持向量机（SVM）的基础上结合粒子群算法（PSO）提出了一种识别长微博贴图的PSO-SVM算法.该方法提取长微博贴图的颜色矩和灰度共生矩阵特征,然后利用PSO算法对SVM模型中的误差惩罚参数和核函数进行优化得到最佳分类模型,其最优参数将被用作长微博贴图和非长微博贴图进行分类.实验表明,与传统的基于网格搜索法优化的SVM算法相比,PSO-SVM算法对长微博贴图识别具有更高的准确率和召回率.     

基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别

为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号,本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法．具体过程主要包括训练过程和识别过程．其中训练过程为：先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练,得到一组与该语音信号相关的支持向量;在识别过程中,首先获取被测语音信号,并根据MFFC理论提取特征向量,然后使用训练后的支持向量机进行识别．此外,还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测．结果表明,与目前流行的隐马尔可夫算法比较,本文算法具有识别速度快、准确率高等优点．     

基于数据分布信息的单类支撑向量机

单类支撑向量机（One—Class SVM）是一种重要的核方法,但是其缺少对数据分布信息的考虑,因而制约了其泛化能力的进一步提高。针对此问题,重新定义了原点到超平面的距离,进而提出了基于数据分布信息的单类支撑向量机（DDOne—Class SVM）。推导构建了DDOne—Class SVM算法的优化问题,详细分析和讨论了该优化问题在散度矩阵奇异情况下的求解方法以及该算法的非线情况。相对于传统One．Class SVM算法,该算法体现出了更好的泛化能力。     

基于支持向量机的局域线性嵌入算法在图像检索中的应用

SVM算法复杂度与样本维数无关,具有的泛化能力强、分类精度高的特点,而LLE是有效的非线性降维方法,本文利用支持向量机（SVM）算法对局域线性嵌入（LLE）算法进行改进,有效地解决了基于内容的图像检索中的高维特征向量的降维问题,实验表明具有较高的查全率和查准率。     

基于支撑矢量机的自动视频分类方法

提出了一种基于支撑矢量机和中心距离比值的自动视频分类方法。它通过提取视频镜头中的颜色和运动特征,利用核支撑矢量机将视频的低级别特征映转到其高层的语义特征上,并在进行支撑矢量机训练算法之前使用了中心距离比值法进行支撑矢量的预选取,实现了语义内容上的自动视频分类。仿真结果表明,该算法能对视频进行比较准确的分类。     

膨胀土等级判别的遗传支持向量机多分类方法

针对支持向量机模型中的参数难以确定的状况,提出了遗传支持向量机方法,即利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力,并将该方法应用于膨胀土胀缩等级的判别分类问题。考虑影响膨胀土判别的重要因素,选用液限、胀缩总率、塑性指数、天然含水量和自由膨胀率5个指标作为模型的判别因子,以4类膨胀土胀缩等级作为相应的输出,以膨胀土实测数据作为学习样本进行训练,建立相应分类函数对待判样本进行分类。研究结果表明：遗传支持向量机模型分类性能良好,预测精度高,是膨胀土胀缩等级分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广。     

模拟电路故障诊断的改进分析

针对模拟电路故障诊断识别率较低的问题,文章结合模拟电路智能故障诊断流程的重要环节对特征选择、特征提取和诊断识别进行了改进分析。首先将支持向量机(support vectormachine,SVM)和传统特征选择算法相结合,改进了现有特征选择算法,接着将主成分分析(principle component analysis,PCA)和独立成分分析(independent component analysis,ICA)相结合提出双空间特征提取算法,并将双空间提取算法和融合特权信息支持向量机(SVM of learn-ing using privileged information,LUPI-SVM)算法相结合,提出基于双空间提取算法的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法。最后对改进后方法进行了应用分析,通过对两个典型电路的仿真测试,验证了改进后方法的可行性和有效性,改进后方法提高了模拟电路故障诊断的性能。     

基于BCABC-SVM的边坡稳定性预测

为了准确地对边坡稳定性进行预测,采用支持向量机(SVM)建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系.针对支持向量机参数对预测效果的影响,采用基于细菌趋化的蜂群算法(BCABC)对其进行优化选择,提出了边坡稳定性预测的细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型.运用该方法对边坡实例进行预测,预测结果与边坡稳定性实际状态相吻合,结果表明,基于细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型在边坡稳定性评价中具有一定的可靠性和有效性.     

一种基于SVM的人形识别算法

提出了一种基于SVM(支持向量机)人形识别的算法,通过对静态图像小波变换提取目标的局部形状突变特征,并结合动态帧的步态特征,然后利用支持向量机对小样本进行学习与识别.通过实验验证,该算法具有实时性好、识别率高、可靠性高、适用范围广等特点,以达到实现监控自动化和智能化的目标.     

基于遗传支持向量机的时用水量预测模型

针对传统支持向量机采用交叉验证确定参数耗时较长的不足,提出了基于遗传支持向量机的时用水量预测模型.根据时用水量序列的相关性,确定预测模型的输入参数;利用自适应遗传算法优化支持向量机的参数,建立了时用水量预测模型.实例分析结果表明,与基于传统支持向量机的预测模型相比,基于遗传支持向量机的时用水量预测模型建模速度更快,预测精度更高.验证了所提出模型的合理性和有效性.