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题名一种改进型近邻置信向量机技术分析
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作者
霍国清
赵宏
崔庆丰
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机构
中国电子科技集团公司第五十四研究所
北京交通大学计算机学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机与网络》
2010年第3期83-85,共3页
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文摘
由于置信向量机运算大、分类速度慢导致其应用价值有限,需要对其进行改进。详细分析了近邻置信向量机所使用的基本技术,论述了近邻置信向量机使用的奇异检测函数和分类方法,并将其与基本置信向量机进行了对比。给出了近邻置信向量机的具体实施步骤。通过试验证明解决了置信向量机运算量大的问题,提高了分类速度。
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关键词
置信向量机
置信度
可靠性
近邻置信向量机
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Keywords
confidence support vector machine
confidence
reliability
nearest neighbor confidence support vector machine
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于几何分析的支持向量机快速训练与分类算法
被引量:4
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作者
胡正平
吴燕
张晔
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机构
哈尔滨工业大学图象信息处理研究所
燕山大学通信电子工程系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2007年第1期82-86,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60272073)
河北省科学技术研究与发展项目(2005315)
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文摘
当支持向量机中存在相互混叠的海量训练样本时,不但支持向量求取困难,且支持向量数目巨大,这两个问题已成为限制其应用的瓶颈问题。该文通过对支持向量几何意义的分析,首先研究了支持向量的分布特性,并提出了基于几何分析的支持向量机快速算法,该算法首先从训练样本中选择出部分近邻向量,然后在进行混叠度分析的基础上,选择真实的边界向量样本子空间用来代替全部训练集,这样既大大减少了训练样本数目,同时去除了混叠严重的奇异样本的影响,并大大减少了支持向量的数目。实验结果表明:该算法在不影响分类性能的条件下,可以加快支持向量机的训练速度和分类速度。
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关键词
支持向量机
近邻向量
边界向量
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Keywords
support vector machine, neighbor vector, margin vector
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于密度的稀疏最小二乘支持向量机
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作者
孙政
潘丰
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《江南大学学报(自然科学版)》
CAS
2014年第5期531-535,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61273131)
江苏省产学研联合创新项目(BY2013015-39)
江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)
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文摘
针对最小二乘支持向量机对训练样本内噪声比较敏感和其稀疏性差的问题,提出基于密度k-近邻向量的训练样本裁剪算法。对训练样本的各个样本类进行聚类,删除噪声数据,提高支持向量机的训练精度。通过计算出每个样本类的平均相似度和平均密度,得到样本的类相似度阈值;根据相似度阈值,将小于类相似度阈值的样本进行合并,减少训练样本总数。实验结果表明,该算法在保证训练精度的情况下,减少了支持向量数目。
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关键词
最小二乘支持向量机
k-近邻向量
相似度
样本裁剪
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Keywords
LSSVM,k-nearest neighbor vector, similarity, samples reducing
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分类号
TV391.4
[水利工程—水工结构工程]
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题名基于分布式的多维定标定位算法
被引量:1
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作者
饶文碧
张露
周剑波
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机构
武汉理工大学计算机学院
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出处
《计算机与数字工程》
2008年第2期31-33,共3页
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文摘
针对经典多维定标的MDS-MAP算法在定位精度与矩阵计算复杂度方面的不足,提出一种基于分布式的MDS定位算法。该算法通过采用测定距离量化的方法,得到节点的近邻向量(CNV),然后通过一定的估算算法得到距离矩阵D,从而实现节点定位的分布式计算。通过理论分析和仿真实验表明,这种改进算法能够实现高精度节点定位。
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关键词
无线传感器网络
多维定标
定位
分布式
近邻向量
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Keywords
wireless sensor networks(WSNs),multidimensional scaling(MDS),positioning,distributed,CNV
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名Proximal SVM在脑功能分类中的应用研究
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作者
谢松云
程西娜
丁艳
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机构
西北工业大学电子信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期209-211,共3页
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基金
2007年西北工业大学基础研究基金(No.W018102)。
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文摘
为了研究PSVM分类器用于脑功能识别的有效性与优越性,对脑功能识别做出了深入的研究和分析。采用三名受试者在睁眼和闭眼状态下的脑电实测数据,从不同角度深入分析和比较了PSVM分类器与标准SVM分类器的性能,主要衡量指标为识别率和训练时间。结果PSVM分类器优于标准SVM分类器之处在于,在保证识别率的同时,计算速度有了显著地提高。并且随着样本维数的增加,PSVM分类器的计算速度并没有下降。PSVM用于脑电信号功能识别是高效率的,这对今后的有实时要求的脑功能分类识别问题具有重要意义。
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关键词
近邻支持向量机
脑功能
训练时间
正识率
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Keywords
proximal support vector machine
brain function
training time
correct recognition ratio
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于形状特征的植物叶片在线识别方法
被引量:14
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作者
李洋
李岳阳
罗海驰
蒋高明
丛洪莲
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
江南大学经编技术教育部工程研究中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第2期162-165,171,共5页
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基金
中央高校基本科研业务费专项基金项目(No.JUSRP51404A
No.JUSRP211A38)
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文摘
针对传统植物识别方法工作任务量大,效率低下以及难以保证数据客观性的问题,提出了一种基于形状特征的植物叶片识别算法,并开发了一款C/S模式的植物叶片在线识别Android应用。叶片图像经预处理后,提取叶片的轮廓凸包顶点比、轮廓曲率方差等形状特征,采用KNN-SVM对叶片进行分类识别。实验结果表明,相比于一些已有识别算法,该算法可以达到更高的识别率;该Android应用稳定可靠,可以满足用户的需求。
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关键词
叶片识别
形状特征
ANDROID
K近邻算法-支持向量机(KNN-SVM)
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Keywords
plant recognition
shape features
Android
K-Nearest Neighbor-Support Vector Machine(KNN-SVM)
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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