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根据支持向量机结构风险最小化原则和量子粒子群快速全局优化的特点,提出了干扰样式识别的QPSO-SVM算法。采用量子粒子群算法优化支持向量机参数,建立了干扰样式特征组分识别的模型,经过仿真试验,表明该算法具有识别率高,计算时间短的优点。 相似文献
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为了准确识别电网中的低零值绝缘子,提高劣化绝缘子诊断的准确率,提出了一种使用灰狼算法优化(grey wolf optimizer, GWO)与二进制支持向量机(support vector machine, SVM)分类器相结合的模型,对红外图像中的低零值绝缘子进行自动检测。首先对绝缘子红外图像进行增强,利用Ostu算法对红外图像进行分割,并对得到的二值图像进行倾斜角度矫正和切割,提取绝缘子串的有效区域,然后将图像特征用于向量机的分类识别。实验结果表明,灰狼算法优化支持向量机比常用的网格搜索算法(grid search, GS)、粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)等得到的分类模型能更准确、有效地对低零值绝缘子进行识别,且准确率更高。 相似文献
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提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,研究分析情感语音数据的韵律特征与音质特征。利用粒子群优化算法(PSO)训练网络的超参数以优化支持向量机模型,可快速地实现网络的收敛。最后在实验中比较线性核函数SVM、径向基核函数SVM与粒子群优化径向基SVM分别用于语音情感识别的识别率,结果显示粒子群优化径向基核SVM模型用于语音情感识别能获得明显的识别性能的提升。 相似文献
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针对盲隐写分析中的特征选择问题,提出了结合粒子群优化算法(PSO)的支持向量机分类器进行特征选择的方法。该方法使用非线性支持向量机作为分类器,使用PSO为支持向量机寻找最优的图像特征集合作为训练集和测试集,同时选择最优的支持向量机参数,进而利用最优的特征集和支持向量机参数对隐写图像进行检测。实验结果表明,该优化方法明显优于Farid。ANOVA和F—score方法,提高了检测隐写图像的成功率和系统检测效率。 相似文献
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特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选择和支持向量机参数的优化.经过对比验证,新方法能够更加准确的得到待分类数据的特征子集跟支持向量机参数,最终得到更优的处理结果. 相似文献
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为提高网络安全性,提出一种改进支持向量机的网络入侵检测算法.首先采用核主成分分析提取网络数据重要特征,加快网络入侵检测速度,然后采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,提高网络检测正确率.仿真实验结果表明,改进支持向量提高网络入侵检测正确率,降低漏检率,同时加快了网络入侵检测速度,是一种有效、实时性较强的网络入侵检测算法. 相似文献
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将基于粒子群算法的支持向量机与半监督学习理论相结合,提出了粒子群算法支持向量机的半监督回归模型。针对典型的实验数据集进行实验,并将实验结果与常规的遗传算法支持向量机和粒子群支持向量机模型进行对比。实验结果表明,粒子群算法支持半监督回归模型明显提高了回归估计的精度。 相似文献
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Accurate modeling and recognition of the brain activity patterns for reliable communication and interaction are still a challenging task for the motor imagery (MI) brain-computer interface (BCI) system. In this paper, we propose a common spatial pattern (CSP) and chaotic particle swarm optimization (CPSO) twin support vector machine (TWSVM) scheme for classification of MI electroencephalography (EEG). The self-adaptive artifact removal and CSP were used to obtain the most distinguishable features. To improve the recognition results, CPSO was employed to tune the hyper-parameters of the TWSVM classifier. The usefulness of the proposed method was evaluated using the BCI competition IV-IIa dataset. The experimental results showed that the mean recognition accuracy of our proposed method was increased by 5.35%, 4.33%, 0.78%, 1.45%, and 9.26% compared with the CPSO support vector machine (SVM), particle swarm optimization (PSO) TWSVM, linear discriminant analysis LDA), back propagation (BP) and probabilistic neural network (PNN), respectively. Furthermore, it achieved a faster or comparable central processing unit (CPU) running time over the traditional SVM methods. 相似文献
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姚晔 《微电子学与计算机》2012,29(3):39-42
为了提高网络安全性的异常入侵检测的准确率,提出一种量子粒子群算法(QPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVC)的网络异常检测方法(QPSO-LSSVC).首先利用量子粒子群处算法对LSSVC模型参数进行搜索,选出最优参数,然后采用泛化性能力优异的LSSVC对网络入侵进行建模和检测.选取KDDCUP99数据对QPSO-LSSVC性能进行测试,实验结果表明,QPSO-LSSVC提高了网络异常检测准确率,降低了误报率,为网络安全提供了有效保证. 相似文献
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在行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的室内定位方法中,行人运动状态的识别和采集设备(通常是智能手机)的模式识别都对定位精度有一定影响。为了提高定位精度,首先利用粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,PSO-SVM)中的高斯核函数的宽度σ和惩罚因子C构建新的分类器。其次,对手机采集的4种行人运动状态和手机的4种不同状态进行识别,并选择不同的数据特征进行模式分类识别,与K最近邻法(k-Nearest Neighbor,KNN)和一般支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的模式识别方法进行对比。最后,在室内进行PDR定位实验。实验结果表明:改进后的分类识别方法具有更高的识别准确率,同时在识别行人运动模式和手机模式的前提下,PDR室内定位效果比传统PDR定位方法效果更好。 相似文献
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基于粒子群优化和支持向量机的电力负荷预测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出支持向量机的粒子群优化算法的用电量预测方法.其中,采用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合.以江西省2008年7月~10月的用电量数据以及相关特征数据作为实验数据,实验结果表明该算法电量负荷预测精度高于BP神经网络. 相似文献