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为提高钙化点检测速度,克服微钙化点检测中假阳性高的缺点,本文构造了一种迭代顺序滤波子空间约束的可拒识-支持向量机分类器用于钙化点检测.训练时利用迭代顺序滤波检测作为钙化点的粗检测算子,然后在其约束的子空间内收集非钙化点训练样本.对于输入模式,首先利用基于最大软间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决;然后对真实的钙化点样本特征空间求取最小的包含球形边界,得到钙化点样本的球形支持向量域表示(SVDD).对于输入模式即可利用钙化点的支持向量域表示进行拒识或接受处理.仿真实验结果表明,本文提出的算法在不影响微钙化点的检出率的情况下,大大提高了检测速度,部分解决了假阳性高的问题. 相似文献
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基于支持向量域描述的学习分类器 总被引:3,自引:1,他引:2
文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器.该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分类.文章所获得的学习算法和支持向量机(SVM)和序列最小优化(SMO)算法相比,不仅降低了样本的采集代价,而且在训练速度上有了很大提高.在CBCL人脸库和USPS手写数字识别的实验中,给出了该算法和SVM、SOM算法的实验对比结果,说明了该学习算法的有效性。 相似文献
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粗糙集理论和支持向量机在数据挖掘方面具有较强的互补特性,基于粗糙集理论的上近似集、下近似集和边界域概念,结合支持向量机的分类原理,提出了一种支持向量机分类算法。首先,在支持向量机分类中定义样本分类的粗糙集规则,然后在边界域寻找两类样本中使判别式绝对值取值最小且分类正确的样本来确定最优分类面,脱离了对惩罚系数C的寻优问题,有效避免了过拟合问题,并通过循环迭代算法寻找合适的参数b,获得分类性能更优的支持向量机,最后通过对一个二维样本数据库进行分类实验,验证了此算法的有效性与可行性。 相似文献
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SVM是利用靠近边界的少数向量来构造最大间隔的分类超平面,当海量样本之间存在相互混迭时,支持向量数目急剧增加,导致训练难度增大。针对该问题,本文将结构风险最小化近邻分析与支持向量机相结合构成了一种新的SVM学习方法。它首先根据各个训练数据的类间最近邻距离利用结构风险最小化近邻分析选择训练子集;在选择的样本子空间内采用乘性规则直接求取Lagrange因子,而不是传统的二次优化方法;最后加入附加剩余样本进行交叉验证处理,直到算法满足收敛性准则。各种分类实验表明本文提出的算法具有良好的性能,特别是在训练样本庞大,支持向量数量较多的情况下,能够较大幅度的减少计算复杂度,提高分类速度。 相似文献
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利用支持向量机分类器中支持向量分布的几何意义,构造了一种新的与样本分布相关的推广能力预测模型,该模型充分利用了支持向量分布的先验信息,它与统计学习理论中推广能力准则具有一致的几何意义.首先利用支持向量分布的几何意义出发从海量样本中选择有效边界向量代替原有训练样本,然后在有效边界向量中分别计算最小包含半径和最大分类间隔.它不需要求解二次规划就可以得到与训练样本相关的推广能力计算模型,计算量较低.本文最后的最优核函数、核参数选择仿真实验结果表明本文提出的基于几何分析的支持向量机推广能力推测模型的合理性与高效性, 该模型对于解决支持向量机中最优核函数、核参数选择具有重要意义. 相似文献
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机器学习作为人工智能的一个分支,在工程实践中已经产生了较大的经济价值和科技价值。机器学习创建基于样本的数学模型,通过训练预测或者作出决策解决人工智能中的问题。支持向量机是按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。本文通过提取笔迹中的HOG特征,再利用支持向量机对该特征值进行训练,得到笔迹鉴定的模型,并通过该模型鉴定笔迹。 相似文献
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传统的高光谱图像混合像元分解技术包括端元提取和估计每个端元的混合比例.虽然很多模型都能得到可以接受的解混结果,但是一些未知端元的存在使得结果在包含未知端元的像素点处出现偏差.因此,提出了一种基于支持向量数据描述的高光谱图像混合像元分解算法.首先高光谱图像数据被分成类内和类外两部分,类内是完全由已知端元数据混合的像素点,而类外数据是包含未知端元的像素点.两类数据交界处被认为是已知端元和未知端元混合的数据.然后再对这些像素点进行混合像元分解,分别对仿真数据和真实高光谱图像进行实验.结果表明该算法可以有效地解决因存在未知端元对解混精度的影响,而且能给出未知端元的解混分量.该方法的解混结果几乎不受未知端元的影响,优于直接解混结果 相似文献
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针对支持向量机(svM)模型不能有效处理海量数据挖掘的问题,提出一种改进的基于主动学习的支持向量机(AL_SVM)方法。该方法首先将训练集随机划分为多个独立同分布的子集,并选择其中一个子集作为初始训练集来训练SVM得到初始分类器和支持向量集,然后根据已经得到的分类器信息在剩余样本集中选择对于分类器改进作用最大的有价值样本。并与已得到的支持向量集合并构成新训练集,以更新分类器,从而在保留重要支持向量信息的前提下,去除大量不重要的支持向量,一定程度上避免了过学习问题,提高了学习效率。实验表明,AL_SVM方法能够在保持学习器泛化能力的同时提高其学习效率。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的飞机备件多元分类 总被引:1,自引:0,他引:1
飞机后续备件配置直接关系到装备的战备完好率和寿命周期费用,对备件的正确分类是进行备件配置决策的前提。支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力。研究了新型支持向量机算法-最小二乘支持向量机,设计了基于多元分类的最小二乘支持向量机,在此基础上,建立了飞机备件多元分类模型,并对某机型的备件进行了分类。结果表明,基于最小二乘支持向量机的飞机备件多元分类方法是有效、可行的。 相似文献
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本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器.首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的基础上,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,如果距离差大于给定阈值直接应用支持向量机分类,否则代入以每类的所有的支持向量作为代表点的K近邻分类.数值实验证明了使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率,同时可以较好地解决应用支持向量机分类时核函数参数的选择问题. 相似文献