一种设计层次支持向量机多类分类器的新方法

层次结构的设计是层次支持向量机多类分类方法应用中的关键问题,类间可分性是设计层次结构的重要依据,提出了一种基于线性支持向量机度量类间相似程度的方法,并给出了一种基于类间可分性设计层次支持向量机多类分类器的新方法。实验表明,新方法有效地提高了层次支持向量机多类分类器的分类精度和速度。

线性支持向量机多类分类器几何构造方法

针对支持向量机多类分类问题,根据样本点集凸包找寻模式类间隙,通过提取模式类间隙多边形中轴线构造多类分类边界。当基本支持向量机扩展为多类分类问题时,该方法克服了OAO和OAA等传统方法存在的决策盲区和类别不平衡等缺陷。基于仿真数据集的实验结果表明,构造的分类边界在保证分类精度的同时,能够使分类空隙最大化,实现对线性可分多类数据的最优分类。

基于支持向量机(SVM)的古代玻璃制品分类

古代玻璃制品是古丝绸之路交易的商品之一,一般依据化学成分对玻璃制品进行分类.但是风化会改变玻璃制品化学成分的含量,从而影响玻璃制品类型的鉴别.本文尝试先预测风化前的化学成分以消除风化的影响,再采用灰色关联分析化学成分的关联关系以及差异,最后建立支持向量机(SVM)模型对古代玻璃制品进行分类.

基于单类支持向量机的组合导航容错算法

提出了一种基于单类支持向量机(OCSVM)的组合导航容错算法。针对组合导航系统中子系统出现故障会影响整个导航系统精度的问题,采用基于单类支持向量机的方法,对故障进行检测和隔离,并对容错性能进行分析。仿真结果表明:在应用基于单类支持向量机的容错算法后,系统的故障检测模块可以有效地隔离故障数据,降低了多源组合导航系统的位置误差,其可靠性和稳定性也得到了提高。

基于单类支持向量机OCSVM的流量异常检测技术研究与应用

目前,网络攻击已成为新型武器,敌对势力利用网络攻击成功破坏电力等国家关键基础设施已成为现实。电网智能终端攻击一般针对电力特有的协议和特定的业务逻辑,具有攻击目标明确、操作隐蔽、潜伏时间长等特点,且一般通过集团式甚至是国家级实施攻击。目前电网智能终端系统在攻击检测方面主要是借鉴传统IT系统已较成熟技术,检测网络侧的安全事件,但无法检测到如伪造控制指令等针对系统业务指令级的异常安全事件。针对电网网络侧流量检测,本研究提出了基于单类支持向量机OCSVM的流量异常检测技术,其基本思想就是通过机器学习的方法对数据进行二分类,并且只需要一类样本就可以训练检测模型,对噪声样本数据具有鲁棒性,很好地满足了工控系统的数据不平衡特点。

基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器

提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法 ,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题 .该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类 ,然后挑选一些例子训练 SVM并获得 SVM分类器 .任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或 SVM分类器进行分类 .该算法充分利用了 SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点 .实验表明它不仅具有较高的训练效率 ,而且有很高的精确度 .

基于多级支持向量机分类器的电力变压器故障识别

支持向量机是以统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法 ,较好地解决了小样本、高维数、非线性等学习问题。提出了一种基于多级支持向量机分类器的电力变压器故障识别方法。该方法首先通过特殊数值处理过程 ,对色谱分析法检测到的特征气体含量进行数值预处理 ,提取出故障识别所需要的 6个特征量 ,然后利用数值预处理后得到的数据样本分别对三级支持向量机进行训练和识别 ,并最后判断输出变压器所处的状态。测试结果表明 ,该方法具有三个优点 :1 )具有较强的鲁棒性 ,识别正确率极高 ;2 )训练时间很短 ,实时性能好 ;3 )不存在局部极小问题。

基于决策支持向量机的中文网页分类器

提出了基于决策支持向量机的中文网页分类算法。把支持向量机方法和二叉决策树的基本思想结合起来构成多类别的分类器，用于中文网页分类，从而减少支持向量机分类器训练样本的数量，提高训练效率。实验表明，该方法训练数据规模大大减少，训练效率较高，同时具有较好的精确率和召回率。

决策树支持向量机多分类器设计的向量投影法

针对如何有效地设计决策树支持向量机(SVM)多类分类器的层次结构这个关键问题,提出一种基于向量投影的类间可分性测度的设计方法,并给出一种基于该类间可分性测度设计决策树SVM多分类器层次结构的方法.为加快每个SVM子分类器的训练速度且保持其高推广性,将基于向量投影的支持向量预选取方法用于每个子分类器的训练中.通过对3个大规模数据集和手写体数字识别的仿真实验表明,新方法能有效地提高决策树SVM多类分类器的分类精度和速度.

基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断

在传统支持向量机(C-SVM)的基础上,通过集成模糊聚类技术和支持向量机算法,构造了一种适合于故障诊断的多级二叉树分类器,并首次应用于水轮机调速系统故障诊断,取得了良好效果。该方法首先利用模糊聚类技术求取每类样本聚类中心,再对各聚类中心逐次二分,从而确定了一棵二叉树,然后在二叉树的每个节点处,根据样本聚类中心把相应样本分成两类,构造出SVM 子分类器。实验结果表明,对于k 类别故障诊断问题,只需构造k-1 个SVM 子分类器,简化了分类器结构,避免了不可区分区域的出现,且节省了内存开销,故障诊断正确率高。

基于支持向量机元分类器的体育视频分类

为弥补特征提取中的语义缺陷,提出了一种利用领域知识规则填补特征与高级语义之间鸿沟的思想,从体育视频中对语义对象进行有效的特征提取,并采用支持向量机元分类器和组合策略对体育视频进行分类的方法.实验表明,该分类方法对大部分体育视频都具有很好的分类效果,平均准确率可达92.23%,优于其他提取特征无语义关联的分类方法.

基于支持向量机的多故障分类器及应用

针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断的问题 ,本文改进了支持向量机多故障分类算法 ,依据此算法建立了多故障分类器 ,并应用于汽轮发电机组的故障诊断。应用结果表明 ,不必进行信号预处理以提取特征量 ,只需要用少量的时域故障数据样本建立故障分类器。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断 ,并且具有算法简单。

基于支持向量机故障分类器的参数优化研究

针对基于支持向量机故障分类器的参数优化问题,讨论了以半径-间距上界(RM界)最小化为目标的支持向量机参数优化的原理,提出了一种简化算法.针对梯度下降算法计算复杂和在梯度无法求出时不能实现优化的不足,简化算法不需计算梯度,而是利用固定的迭代步长来实现核函数一个参数的优化.依据简化算法实现了二分类故障分类器的参数优化,并应用于汽轮发电机组的蒸汽激励和轴瓦松动故障的分类器中.测试结果表明,通过参数优化可提高故障分类器的分类能力.

一种基于支持向量机的模糊分类器

提出了一种基于支持向量机学习的模糊分类器(FCBSVM)。介绍了FCBSVM的基本思想及其结构,分析了隶属函数参数和惩罚参数C对分类规则的产生以及分类性能的影响,并提出了参数确定方法。构建这种分类器时,先选用适当的隶属函数,构造核函数。然后,以训练模式作为中心,进行模糊划分,对每个模糊划分建立一条模糊IF-THEN分类规则。最后,利用支持向量机学习方法,求出支持向量和规则的参数。这种分类器将支持向量机和模糊集合理论的优点结合起来,实现了模糊划分和模糊分类规则的自动产生。用双螺旋线数据和典型的数据集对分类器的性能进行了实验评测,验证了分类器的有效性。

基于小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化

该文在建立支持向量机分类器分类性能评价函数基础上,分析了支持向量机参数对分类性能的影响,提出了一种基于共享函数小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化方法。该方法利用支持向量机分类性能评价函数评价支持向量机的分类性能,评价函数的倒数作为适应度值,每两个个体之间的海明距离作为共享函数,实现小生境遗传算法。将该文提出的方法应用于5个由Gunna Ratsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM分类器具有较高的识别率和较简单的结构。

基于支持向量机与最近邻分类器的模拟电路故障诊断新策略

针对模拟电路的故障诊断和定位问题,提出了一种基于支持向量机分类器(SVC)和最近邻分类器(NNs)的模拟电路故障诊断新策略,利用SVC解决高维故障样本的分类问题,而采用NNs解决故障样本间的重叠问题。首先建立"1-v-r"结构的SVC对电路故障样本进行训练,并根据训练参数构建故障字典;其次,在测试阶段,根据算法决定利用SVC或NNs对未知样本进行测试。本文设计的故障分类器方法简单,结构确定,通过对两个模拟电路的实验表明,所提出的方法性能要优于常规的"1-v-r"支持向量机分类器;与"1-v-1"支持向量机分类器的诊断性能较为接近,但测试时间较后者显著减少,较为适合模拟电路的故障诊断。

一种基于改进的支持向量机多分类器图像标注方法

针对多标签图像标注问题,提出一种改进的支持向量机多分类器图像标注方法。首先引入直方图交叉距离作为核函数,然后把传统支持向量机的输出值变换为样本到超平面的距离。基于这两点改进,采用一种特征选择方法,从众多的图像特征中,选择那些相互之间冗余度较小的视觉特征,分别建立分类器,最终形成以距离大小为判别依据的支持向量机多分类器模型。此外,在建立分类器时,考虑到训练图像中不同标签类样本分布的不均匀,引入了一个关于图像类标签的概率分布值做为分类器的权重系数。实验采用ImageCLEF提供的图像标注数据集,在其上的实验验证了所采用的特征选择算法和多分类模型的有效性,其标注精度要优于其他传统分类模型,并且,实验结果与最新的方法相比也具有一定的竞争力。

基于多支持向量机分类器的增量学习算法研究

为了将一般增量学习算法扩展到并行计算环境中,提出一种基于多支持向量机分类器的增量学习算法.该算法根据多分类器对新增样本集的分类结果,以样本到分类超平面的平均距离为条件重新构造支持向量集更新分类器,直到所有分类器的分类精度满足指定阈值.实验结果表明了该算法的可行性和正确性.

集成特征选择的最优化支持向量机分类器模型研究

考虑将特征选择集成到支持向量机分类器中,提出集成特征选择的最优化支持向量机分类器——FS-SDPSVM(Feature Selection in Semi-definite Program for Support Vector Machine)。该模型将每个特征分别在核空间中做特征映射,然后通过参数组合构成新的核矩阵,将特征选择过程与机器分类过程统一在一个优化目标下,同时达到特征选择与分类最优。在特征筛选方面,根据模型参数提出用于特征筛选的特征支持度和特征贡献度,通过控制二者的上下限可以在最优分类和最少特征之间灵活取舍。实证中分别将最优分类(FS-SDP-SVM1)和最少特征(FS-SDPSVM2)两类集成化特征选择算法与Relief-F、SFS、SBS算法在UCI机器学习数据和人造数据中进行对比实验。结果表明,提出的FS-SDP-SVM算法在保持较好泛化能力的基础上,在多数实验数据集中实现了最大分类准确率或最少特征数量;在人工数据中,该方法可以准确地选出真正的特征,去除噪声特征。

一种基于支持向量机决策树多类分类器

提出一种基于支持向量机决策树的多类分类器SVMDT(Support Vector Machines based Decision Tree)。训练时,SVMDT采用样本类间最小距离原则进行决策树分叉,综合考虑局部类簇,生成一棵平衡的分类二叉树。分类时,SVMDT采用最大距离原则匹配决策。SVMDT训练时采用的距离为等效距离,综合考虑特征空间中样本类的中心距离以及样本类自身的分布特点,使得训练过程中确定各个SVM的优先级别更加合理,由此生成的决策树将特征空间严格划分开,避免了拒识区域的出现。UCI样本数据集实验结果表明,和传统的1对多SVM分类器相比,SVMDT具有训练速度快、分类速度快,分类精度高的特点。