SVM和基于PCA、PLS的SVM在非线性辨识中的比较研究*

对于同一个非线性系统,比较单纯ε不灵敏支持向量机方法和基于主元提取、基于偏最小二乘提取的ε不灵敏支持向量机方法在输入相关和不相关两种情况下的拟合性能和抗干扰性能。仿真结果表明：当输入变量之间存在相关性时,基于特征提取的方法优于直接采用ε不灵敏支持向量机的方法。     

基于小波分析和SVM的主变流器故障诊断

针对电力机车主变流器的故障,本文提出基于小波分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,运用小波包对特征信号进行分解和重构,然后提取各频带的能量,将得到的能量值构造为特征向量,最后把特征向量输入到支持向量机,进行故障类别诊断.MATLAB仿真结果表明:该方法能够准确地对故障进行诊断.     

基于RASTA和SVM的话音激活检测算法

提出了一种基于RASTA滤波技术的多维语音特征和支持向量机分类的VAD算法,适用于低信噪比情况下的话音检测.算法在语音特征选择上使用了RASTA-PLP滤波方法,提取出了多维倒谱参数,并将其作为特征向量输入给支持向量机进行分类检测.算法所提取的特征是基于人类听觉感知系统特性的,因此具有普遍意义和稳定性,多维特征与支持向量机的结合则提高了语音分类判决的可靠性.实验结果表明,算法在低信噪比环境下对话音和噪声均具有较高的检出率.     

GA和SVM在供应链绩效评价中的应用

研究了基于遗传算法和支持向量机的供应链绩效评价问题。将供应链绩效评价问题用遗传算法进行特征选择并同时对支持向量机参数进行了优化。研究表明该方法能提取出影响供应链绩效的重要属性,减小供应链评价模型的复杂度。应用实例表明基于遗传算法和支持向量机的评价结果从整体上要优于标准支持向量机的评价结果。     

基于差异演化的ε-SVRM参数优化

参数优化是ε-支持向量回归机研究领域的重要问题,其本质是一个优化搜索的过程.基于差异演化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以差异演化算法寻优技巧的ε-支持向量回归机参数优化方法.将该算法应用于受噪声影响的标准函数,与采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法对支持向量机进行优化的仿真实验结果对比表明由DE算法所确定的ε-支持向量回归机具有较好的预测性能.     

基于能量熵对SVM的电路故障诊断

研究电路故障诊断问题,提高诊断效率.由于电路集成度提高,电路信号与故障相关,针对传统故障诊断因采用线性诊断方法与提取的电路特征信息不全面,导致诊断定位精度不高,为有效提高电路故障诊断的速度与精度,提出了一种根据小波包能量熵的支持向量机电路故障诊断方法(EE-SVM).首先利用小波包对电路故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能最熵,构建输入特征向量.对于支持向量机进行非线性特征向量汰选,去除冗余特征,以保留特征向量构建智能化诊断模型.进行实例仿真,结果显示,方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对电路故障进行检测与定位.     

基于有理双树复小波和SVM的滚动轴承故诊断方法

滚动轴承故障类型被支持向量机(SVM)智能识别的关键是故障特征的提取。为了提取最优的故障特征,提高SVM的分类识别精度,提出了基于有理双树复小波和SVM的滚动轴承故障诊断方法。首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量,然后对每个分量求能量并作归一化处理,最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型。研究结果表明该方法可以有效、准确地识别轴承的故障模式。     

基于决策导向非循环图SVM的汽车车型识别

用决策导向非循环图支持向量机研究了汽车车型的识别.运用图像像素相减的差分方法去除背景,获取车对象;然后对图像进行均值滤波,以除去噪声干扰,再对图像用"分水岭"变化的阈值方法,获取车的二值图像;最后提取车的几何形状特征,并将其输入DDAG支持向量机进行训练和识别,以实现对车型分类的目的.     

用SVM和LS-SVM分析变压器故障诊断

介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型.将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高.试验结果表明,支持向量机和最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有很大的应用潜力.     

脱机手写体汉字识别中SVM参数优选问题

研究了基于支持向量机的脱机手写体汉字识别中核参数和误差惩罚因子的选择问题.将遗传算法跟支持向量机相结合,提出了一种自动优选支持向量机模型参数的方法,减少了以往应用支持向量机需反复试验以确定其参数的人工工作量.采用高斯核函数的支持向量机分类器进行实验,识别率达到97.83%,验证了该方法的有效性.     

高维少样本数据的特征压缩

针对一类高维少样本数据的特点,给出了广义小样本概念,对广义小样本进行信息特征压缩：特征提取（降维）和特征选择（选维）。首先介绍基于主成分分析（PCA）的无监督与基于偏最小二乘（PLS）的有监督的特征提取方法;其次通过分析第一成分结构,提出基于PCA与PLS的新的全局特征选择方法,并进一步提出基于PLS的递归特征排除法（PLS-RFE）;最后针对MIT AML/ALL的分类问题,实现基于PCA与PLS的特征选择和特征提取,以及PLS-RFE特征选择与比较,达到广义小样本信息特征压缩的目的。     

广义最大间隔球形支持向量机

针对多类分类问题,提出一种超球支持向量机算法——广义最大间隔球形支持向量机,该算法利用两同心超球将正负类样本分隔开来,最大化两超球半径的差异,从而挖掘正负类样本的鉴别信息,同时对超球类支持向量机算法判决规则进行改进,引入模糊隶属度补充判决,弥补二类分类器投票决策的缺陷.理论分析了算法的相关性质,通过仿真实验验证了该算法的有效性.     

事件检测支持向量机模型与神经网络模型比较

针对交通领域中的事件检测(无事件模式和有事件模式)模式识别问题,描述了支持向量机(SVM)的基本方法,建立了基于线性(linearfunction)、多项式(polynomialfunction)和径向基(radialbasisfunction)3种核函数的事件检测SVM模型,并与PNN、MLF模型进行了理论比较。采用I-880线圈数据集和事件数据集建立并验证SVM、PNN和MLF模型,结果发现:无论对于向北、向南或混合方向的事件检测,SVM模型的检测率(DR)、误报率(FAR)和平均检测时间(MTTD)指标均比MLF模型好;PNN模型的DR比SVM(P)模型的高,但FAR和MTTD指标不比SVM(P)模型好;在3个SVM模型中,SVM(P)检测效果最好,SVM(L)最差。SVM算法与神经网络算法相比具有避免局部最小,实现全局最优化,更好的泛化效果的优点,是高速公路事件检测的一种很有潜力的算法。     

GPU的并行支持向量机算法(英文)

提出了一种新的并行增量式支持向量机算法来解决图形处理单元(GPU)中大规模数据集的分类问题。SVM以及核相关方法可以用来创建精确分类模型,但学习过程需要大量内存和很长时间。扩展了Suykens和Vandewalle提出的最少次方SVM(LS-SVM)方法来建立增量和并行算法。新算法使用图形处理器以低代价获得高系统性能。实现表明,在UCI和Delve数据集上,基于GPU并行增量算法较CPU实现方法快130倍,而且比现行算法,如LibSVM、SVM-perf和CB-SVM等快的多(超过2500倍)。     

基于动态粗糙集约简的选择性支持向量机集成

支持向量机集成是提高支持向量机泛化性能的有效手段,个体支持向量机的泛化能力及其之间的差异性是影响集成性能的关键因素。为了进一步提升支持向量机整体泛化性能,提出利用动态粗糙集的选择性支持向量机集成算法。首先在利用Boosting算法对样本进行扰动基础上,采用遗传算法改进的粗糙集与重采样技术相结合的动态约简算法进行特征扰动,获得稳定、泛化能力较强的属性约简集,继而生成差异性较大的个体学习器;然后利用模糊核聚类根据个体学习器在验证集上的泛化误差来选择最优个体;并用支持向量机算法对最优个体进行非线性集成。通过在UCI数据集进行仿真,结果表明算法能明显提高支持向量机的泛化性能,具有较低的时、空复杂性,是一种高效、稳定的集成方法。     

基于中间分类超平面的SVM入侵检测

在网络入侵检测中,大规模数据集会导致支持向量机(SVM)方法训练时间长、检测速度慢。针对该问题,提出一种基于中间分类超平面的SVM入侵检测方法。通过对正常和攻击样本的聚类分析,定义聚类簇中心的边界面接近度因子,实现对标准SVM二次式的改进;用簇中心对其训练,获取一个接近最优超平面的中间分类超平面;确定距离阈值,以选取潜在支持向量,实现训练样本的缩减。在KDDCUP1999数据集上进行实验,结果表明,与聚类支持向量机方法相比,该方法能简化训练样本,提高SVM的训练和检测速度。     

组合SVM分类器在行人检测中的研究

在基于HOG特征的SVM行人检测算法的基础上,提出了组合分类器的改进算法。该算法首先采用多尺度滑动窗口提取HOG特征,并对单个SVM分别进行训练,再将训练好的SVM分别采用串联、并联结构形成新分类器后对行人进行检测。为解决用多尺度滑动窗口提取特征时产生的目标候选区域重叠问题,采用非极大值抑制算法对重叠区域进行融合,进而得到准确候选区。实验表明,组合的SVM分类器可以有效降低误检率和漏检率。     

SVM和ANN在网络安全风险评估中的比较研究

支持向量机和人工神经网络是人工智能方法的两个分支,详细介绍了支持向量机和人工神经网络原理。建立了网络安全评估指标体系,将支持向量机和人工神经网络同时应用于网络安全风险评估的过程中,通过实例比较了两者的评估效果,结果表明了支持向量机在小样本情况下分类正确率普遍高于人工神经网络,具有较好的分类能力和泛化能力;同时在训练时间上也有绝对的优势。实践证实了支持向量机用于网络安全风险评估的有效性和优越性。     

基于SVM信息融合的图像识别与并行实现

提出用支持向量机（SVM）融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别,即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示。在用SVM进行特征提取时,提出一种高效的方案选择投影轴。在提取各种特征表示后,对每一种表情特征用1阶最近邻分类器进行初步识别,最后用支持向量机融合这些分类结果进行表情的最终识别。并且针对目前还没有硬件实现情况,提出用TI公司的达芬奇系列的DSP芯片构建并行系统来实现SVM融合算法方案,讨论并优化DSP实现算法的过程,通过实验的结果表明,提出的方案是有效的。     

基于支持向量机的无线传感器网络的入侵检测系统

无线传感器网络入侵检测方法是目前的研究热点。在介绍支持向量机(SVM)原理、无线传感器网络的入侵类型以及不同类型所具有的数据特性的基础上,提出了一种基于SVM的无线传感器网络的入侵检测系统,该系统把网络拓扑分为簇成员、簇头和Sink三层结构,每层均能根据SVM的训练结果进行入侵检测的判断。实验结果表明:该检测系统具有较高的检测率和较低的能量消耗。