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．     

基于神经网络和支持向量机的电能质量组合评价

电能质量在当代越来越受到重视.根据电能质量的概述,提炼出电能质量评价指标体系,并基于组合评价的原理,运用BP神经网络和支持向量机对其进行评价,通过检验,证明了评价方法的有效性.     

基于SKO—KPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别

将依赖数据变化的自适应SKO技术和迭代算法引入KPCA算法中,结合SVM分类技术,提出了基于SKO—IKPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别方法。讨论了HRRP预处理、迭代KPCA算法和SKO／FKO技术的实现方法,将SKO／FKO技术应用到KPCA的核优化中,并用人工合成数据对其优化性能进行了测试与比较,应用该方法对su-27、F-16及M2000等三类飞机目标的实测HRRP数据进行了特征提取与识别实验。结果表明,所提方法具有较好的稳定性和可靠性,能有效地优化雷达目标主元特征的提取,提高目标的识别性能。     

Web文本分类中特征选择的研究

Web文本分类是Web文本挖掘的一个重要研究领域.Web文本分类中通常采用向量空间模型(VSM)来表达文本特征,但是所产生的维数是巨大的,从而导致处理过程非常复杂,所以需要先对文本特征进行合理的降维处理.本文对常见的特征选择算法进行了介绍,并对它们进行了比较,最后结合当前的研究成果分析特征选择的发展趋势.     

基于贪婪分配的稀疏矩阵与向量乘的负载平衡

稀疏矩阵与向量相乘的问题是大规模科学与工程计算的核心部分。考虑在工作站机群上实现大型稀疏矩阵与向量乘的负载平衡,提出了一个快速负载平衡和有效的消息传递技术相结合的方法,来缓解计算和节点间通信。并且通过I／O延迟隐藏和整体负载平衡使I／O开销能有效地分摊。数值测试表明,该方法具有良好的性能。     

基于决策树支持向量机模型的变压器故障诊断法

根据对变压器常见故障原因和危害程度的分析,构造了电力变压器故障诊断决策树。其判定级别为自上而下,而决策树的每一叶都对应着一种具体的故障模式,并选用不同的支持向量机单元模块作为决策树不同分支中的基本分类器,建立组合支持向量机模型,实现了对故障的多分辨识别,该方法提高了故障分析及预测的准确度。应用结果表明该系统模型是富有成效的。     

基于改进的AdaBoost和支持向量机的行人检测

针对AdaBoost算法在训练样本和特征较多时训练时间过长的问题,提出了一种改进的AdaBoot算法与支持向量机组合的分类器.对多重分类器的输出结果以非线性的方式组合,采用交替的方式轮流对不同的特征进行学习,将多重分类器处理完后的结果作为另一种输入样本,再以一个分类器做一次分类.实验表明该算法用于行人检测可行、性能稳定.     

具有某种特性的向量优化问题的解的刻画

在有限维空间中,当目标函数凸下半连续时,向量优化问题一定有弱有效解,并且解集是紧的,但当目标函数非凸时,这不一定成立,文章讨论了把目标函数的凸性减弱之后,向量优化问题的解集是非空并且紧的,另外还得到一些等价的刻画。     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

一种基于支持向量机的非线性系统辨识方法

提出一种新的非线性系统辨识方法,基于支持向量机回归算法,选取高斯核函数构造了从输入空间到高维特征空间的非线性映射,以避免繁琐的运算,实现对非线性系统的辨识。仿真结果表明了SVM具有很好的拟合和泛化能力,同基于神经网络的非线性系统辨识相比,其辨识和泛化性能要优于神经网络。支持向量机的使用为工业过程的系统辨识提供了一条新的途径。