用球结构的支持向量机解决多分类问题 被引量：48

1

作者 朱美琳 刘向东 陈世福 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期153-158,共6页

　支持向量机是从统计学习理论中导出的,从研究二分类开始,发展至今,虽然提出了很多多类别分类的相关算法,但都各有不足之处.提出基于球结构的支持向量算法,适用于规模比较庞大的多类别问题,并对其性质进行了讨论.

关键词 球结构 多分类问题 支持向量机 核函数 球分类 模式识别 统计学习理论

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一种基于核函数的非线性感知器算法 被引量：23

2

作者 许建华 张学工 李衍达 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期689-695,共7页

为了提高经典 Rosenblatt感知器算法的分类能力 ,该文提出一种基于核函数的非线性感知器算法 ,简称核感知器算法 ,其特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的一种设计 .核感知器算法能够处理原始属性空间中线性不可分问题... 为了提高经典 Rosenblatt感知器算法的分类能力 ,该文提出一种基于核函数的非线性感知器算法 ,简称核感知器算法 ,其特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的一种设计 .核感知器算法能够处理原始属性空间中线性不可分问题和高维特征空间中线性可分问题 .同时 ,文中详细分析了其算法与径向基函数神经网络、势函数方法和支持向量机等非线性算法的关系 .人工和实际数据的计算结果表明 :与线性感知器算法相比 ,核感知器算法可以有效地提高分类精度 . 展开更多

关键词 核函数 非线性感知器算法 支持向量机 机器学习 人工神经网络

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小波核极限学习机分类器 被引量：12

3

作者 王杰 郭晨龙 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第10期73-76,80,共5页

分析了核极限学习机的原理,提出了一种小波核极限学习机,将小波函数做为极限学习机的核函数,证明了它是一种允许的极限学习机核.通过在双螺旋数据上的测试表明,小波核极限学习机在无训练数据分布的空间也具有分类能力,而高斯核极限学习... 分析了核极限学习机的原理,提出了一种小波核极限学习机,将小波函数做为极限学习机的核函数,证明了它是一种允许的极限学习机核.通过在双螺旋数据上的测试表明,小波核极限学习机在无训练数据分布的空间也具有分类能力,而高斯核极限学习机在没有训练数据分布的空间不具备分类能力.通过在不同的UCI数据集中的测试得出小波核极限学习机具有较高的分类性能.最后将小波核极限学习机应用到了人脸识别问题上,同样取得了优良的性能,说明小波核极限学习机具有一定的应用价值. 展开更多

关键词 极限学习机 核学习机 小波分析 小波核函数 分类器

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基于小波核LS-SVM的车牌字符识别算法研究 被引量：10

4

作者 方承志 周品 付世清 《计算机技术与发展》 2015年第3期86-90,共5页

字符识别是整个车牌识别系统至关重要的一步,决定着系统最终的识别率。文中不同于传统的SVM识别方法,而是采用了LS-SVM为基础的新颖方法,从而简化了SVM优化问题的求解。鉴于车牌字符的独特性,将小波函数作为LS-SVM的核函数。结合字符和... 字符识别是整个车牌识别系统至关重要的一步,决定着系统最终的识别率。文中不同于传统的SVM识别方法,而是采用了LS-SVM为基础的新颖方法,从而简化了SVM优化问题的求解。鉴于车牌字符的独特性,将小波函数作为LS-SVM的核函数。结合字符和字符识别的特征,分析小波核函数的可行性,最后通过实验结果横向、纵向对比,得出小波核函数的优势。实验结果表明,相比于传统的神经网络和模板匹配等字符识别算法,提高了车牌系统的识别率;与传统SVM识别算法相比,亦减少了车牌的识别时间。 展开更多

关键词 字符识别 LS-SVM 小波核函数 多级分类器

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基于SVM的脑功能分类与识别方法研究 被引量：8

5

作者 谢松云 张海军 +2 位作者 赵海涛 张振中 杨金孝 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2007年第1期125-128,共4页

目的探讨SVM分类器用于脑功能识别的可行性、有效性与优越性,为脑电信号处理及功能识别提供一种新的途径和参考。方法对400组实测的正常人在睁眼和闭眼两种状态下的脑电信号,选取四种核函数分别构造四种SVM分类器对上述两种状态下的脑... 目的探讨SVM分类器用于脑功能识别的可行性、有效性与优越性,为脑电信号处理及功能识别提供一种新的途径和参考。方法对400组实测的正常人在睁眼和闭眼两种状态下的脑电信号,选取四种核函数分别构造四种SVM分类器对上述两种状态下的脑功能进行分类识别,从不同角度深入分析和比较讨论了由四种核函数构造的SVM分类器性能,并提出了脑电信号特征参数从低维到高维的组合变换新方法。结果由RBF核函数构造的SVM分类器最为适合脑功能的分类识别,正识率最高可达96%。结论支持向量机的方法用于脑电信号处理及功能模式识别是可行的、有效的、并初步表现出了优越的性能。 展开更多

关键词 支持向量机 脑功能 核函数分类器 正识率

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基于核函数的非线性分类相关分析及其在化学模式识别中的应用 被引量：5

6

作者 陶少辉 陈德钊 +1 位作者 胡望明 许光 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期50-53,共4页

与统计分析和神经网络相比,基于结构风险最小的支持向量机有更好的分类性能。它用于非线性分类时,先将样本映射到更高维的特征空间,往往会增加复共线性与冗余信息,将影响样本分布,降低线性支持向量机分类器(LSVC)的预测性能。本研究提... 与统计分析和神经网络相比,基于结构风险最小的支持向量机有更好的分类性能。它用于非线性分类时,先将样本映射到更高维的特征空间,往往会增加复共线性与冗余信息,将影响样本分布,降低线性支持向量机分类器(LSVC)的预测性能。本研究提出非线性分类相关分析算法 (NLCCA),利用核函数技术,无需了解非线性映射的算式,从特征空间的样本映像中提取分类相关成分,以消除冗余信息,改善样本分布。由此构建的NLCCA LSVC集成分类器具有优良的预测性能。经模拟数据的测试,并实际用于两个复杂的化学模式识别问题,均取得令人满意的效果,也印证了算法的有效性。 展开更多

关键词 分类器 支持向量机 特征空间 核函数 预测性能 算法 高维 化学模式识别 样本 效果

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基于条件正定核的SVM人脸识别 被引量：4

7

作者 刘莉 陈秀宏 梁久祯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期178-181,共4页

为提高人脸识别分类器的能力,采用了一种改进的可用于核学习方法的核函数—条件正定核函数。条件正定核函数一般不满足Mercer条件,但可以在核空间中计算样本间的距离,突出样本间的特征差异。对ORL、YALE、ESSEX三个标准人脸数据库进行... 为提高人脸识别分类器的能力,采用了一种改进的可用于核学习方法的核函数—条件正定核函数。条件正定核函数一般不满足Mercer条件,但可以在核空间中计算样本间的距离,突出样本间的特征差异。对ORL、YALE、ESSEX三个标准人脸数据库进行仿真实验,结果表明基于条件正定核的SVM人脸识别算法在训练时间没有降低的情况下,与其他核函数法相比识别率有较大提高,并且当类别数增加时算法表现出较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 核函数 条件正定核 人脸识别 支持向量机 分类器

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支持向量机分类法在异步电机故障诊断中的应用 被引量：3

8

作者 张行 朱树先 《苏州科技大学学报（工程技术版）》 CAS 2019年第2期70-74,共5页

近些年来,支持向量机算法开始应用于电机控制和故障诊断,取得了较好的效果。与以往的此类论文不同,笔者对支持向量机核函数进行了深入的理论分析和性能预测,在此基础上,选择了基于径向基核函数(RadialBasisFunction简称RBF)的支持向量... 近些年来,支持向量机算法开始应用于电机控制和故障诊断,取得了较好的效果。与以往的此类论文不同,笔者对支持向量机核函数进行了深入的理论分析和性能预测,在此基础上,选择了基于径向基核函数(RadialBasisFunction简称RBF)的支持向量机进行电机故障诊断,并对基于RBF的支持向量机核函数进行了特性分析和参数优化,从理论上证明了采用基于径向基核函数的支持向量机在故障诊断中的优势。此外,针对现有的检测方法所能检测的故障种类单一,不能对几种故障同时检测的弊端,采用阈值设定法和样本补偿法,进行了两种以上故障的神经网络分类研究。实验及仿真结果证实了该方法的有效性。 展开更多

关键词 支持向量机 RBF核函数 电机故障诊断 多分类器

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基于核函数的Adaboost分类算法研究 被引量：2

9

作者 李想 李涛 《电脑知识与技术》 2011年第10期6969-6970,6976,共3页

Boosting是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的集成机器学习方法，并在模式分类领域有了广泛的应用。该文首先分析了Boosting的原理并介绍了其经典算法AdaBoost方法，分别引入三种核函数（多项式核函数、径向基核函数、Sigmoid... Boosting是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的集成机器学习方法，并在模式分类领域有了广泛的应用。该文首先分析了Boosting的原理并介绍了其经典算法AdaBoost方法，分别引入三种核函数（多项式核函数、径向基核函数、Sigmoid核函数）集成AdaBoost算法的弱分类器。然后将其应用于两个关于癌症论断的数据集中，通过实验验证了核函数作为弱分类器集成AdaBoost分类器的良好性能。 展开更多

关键词 BOOSTING算法 集成学习 核函数 弱分类器

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基于Sigmoid核函数的纺织品色差分类检测研究 被引量：2

10

作者 谈波 郭家伟 +1 位作者 战惠惠 庞可染 《西昌学院学报（自然科学版）》 2021年第2期89-93,共5页

颜色的自动检测分级是纺织、印染行业质量检测中的关键一环。为达到纺织品颜色的快速分级,根据人类视觉特性,提出了一种基于Sigmoid核函数的纺织品色差分类检测方法。该方法首先将采集的待测纺织品图像进行预处理操作,并将图像数据由RG... 颜色的自动检测分级是纺织、印染行业质量检测中的关键一环。为达到纺织品颜色的快速分级,根据人类视觉特性,提出了一种基于Sigmoid核函数的纺织品色差分类检测方法。该方法首先将采集的待测纺织品图像进行预处理操作,并将图像数据由RGB色彩空间转换至HSV色彩空间;其次对图像区域进行均匀分块,提取H、S、V分量值并采用加权和的方式计算待测纺织品与标准样品间的色差值ΔE;最后以ΔE作为特征向量,采用基于Sigmoid核函数的SVM分类器来实现纺织品颜色分级。通过色差检测系统分类实验验证该方法分类准确率较高,可以实现纺织品的色差检测分类。研究结果可为陶瓷、木材等其他行业的色差检测分类提供参考。 展开更多

关键词 图像预处理 颜色分级 HSV色彩空间 色差检测 Sigmoid核函数 SVM分类器

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基于共有GP-LVM和改进型SVM的数据分类算法 被引量：1

11

作者 宋全有 王雪瑞 龚志恒 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第7期2412-2416,2493,共6页

针对传统谱算法在数据分类问题中的局限,提出一种基于共有GP-LVM和改进型SVM的数据分类算法。通过高斯过程(GP)对数据流形建立概率模型,得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM),分析GP-LVM得到数据流形的特征信息;利用多核迭代的方式,改进SVM... 针对传统谱算法在数据分类问题中的局限,提出一种基于共有GP-LVM和改进型SVM的数据分类算法。通过高斯过程(GP)对数据流形建立概率模型,得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM),分析GP-LVM得到数据流形的特征信息;利用多核迭代的方式,改进SVM算法中的核函数,建立最佳的数据分类器,实现数据分类。选取FERET、UCI多类数据库进行对比实验,实验结果表明,该算法可以有效地对高维数据进行分类,针对均衡数据和不均衡数据也具有良好的分类效果,较传统算法在分类准确率上提高8%左右。 展开更多

关键词 高斯过程隐变量模型 谱算法 多核迭代 核函数 分类器 支持向量机

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支持向量机分类器若干核心问题的研究

12

作者 陈淋艳 封筠 《包头钢铁学院学报》 2005年第4期318-320,共3页

重点讨论了支持向量机在模式分类中的应用．针对结构风险最小化准则、最优分类超平面的确定、核函数与参数优化、多值支持向量机分类器的设计等核心问题作了较为深入的阐述．指出了支持向量机中需要深入研究的方面．

关键词 支持向量机分类器 结构风险最小化 最优分类超平面 核函数 多值分类器

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基于SVM和AdaBoost的人脸检测算法

13

作者 朱信忠 唐金良 +1 位作者 徐慧英 赵建民 《微型电脑应用》 2009年第4期20-22,16,共4页

论文提出了一种结合SVM和AdaBoost的人脸检测算法。该算法先根据训练样本中的人脸和非人脸区域训练作为分量分类器的支持向量机(SVM),然后通过AdaBoost算法把这些分量分类器组合成一个总体分类器;再利用该总体分类器来区分测试样本中的... 论文提出了一种结合SVM和AdaBoost的人脸检测算法。该算法先根据训练样本中的人脸和非人脸区域训练作为分量分类器的支持向量机(SVM),然后通过AdaBoost算法把这些分量分类器组合成一个总体分类器;再利用该总体分类器来区分测试样本中的人脸和非人脸区域,并得到置信图。最后通过均值漂移算法找到置信图的峰值,得到人脸区域的新位置。实验结果表明,该算法不但提高了识别的正确率,而且大大提高了检测速度。 展开更多

关键词 人脸检测 核函数 支持向量机 ADABOOST 分类器

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基于核化局部全局一致性学习的提升机故障诊断

14

作者 陈洪飞 《煤矿机电》 2014年第3期74-76,共3页

典型的局部全局一致性学习(Learning with Local and Global Consistency,LLGC)是基于图的半监督学习算法,虽然可以对样本进行有效标注,但对非线性数据却无能为力,且会出现维数灾难现象。为此,在LLGC的基础上引入核函数,提出核化局部全... 典型的局部全局一致性学习(Learning with Local and Global Consistency,LLGC)是基于图的半监督学习算法,虽然可以对样本进行有效标注,但对非线性数据却无能为力,且会出现维数灾难现象。为此,在LLGC的基础上引入核函数,提出核化局部全局一致性学习(KLLGC)解决上述问题。提升机故障诊断的实验结果表明KLLGC的有效性和可行性。 展开更多

关键词 故障诊断 核函数 局部全局一致性 分类器

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隐核最小二乘分类器在故障诊断中的应用

15

作者 陈国华 蓝玉龙 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第9期153-155,280,共4页

作为一种基于正定核的学习方法,传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)能较好地解决小样本、非线性、过学习、维数灾和局部极小等问题,从而广泛应用于模式识别、回归估计等领域。当前,核方法及其在故障诊断中的应用引起了人们的... 作为一种基于正定核的学习方法,传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)能较好地解决小样本、非线性、过学习、维数灾和局部极小等问题,从而广泛应用于模式识别、回归估计等领域。当前,核方法及其在故障诊断中的应用引起了人们的广泛重视并成为研究热点。为解决传统支持向量对核函数正定性的限制及求解速度不高的缺陷,通过引入最小二乘支持向量机分类算法提高学习速度,采用隐核特征映射技术实现核函数的进一步扩展,提出了一种新的隐核最小二乘分类器(HKLSC)算法。将其应用于实际工业过程的故障诊断中并根据采集的滚动轴承数据进行了仿真。结果表明,该隐核分类器具有很好的故障诊断性能,为故障诊断提供了一种新的有效途径。 展开更多

关键词 支持向量机 隐核函数 分类 故障诊断

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基于核主量和线性鉴别分析的人脸识别算法研究

16

作者 唐晓培 李力争 《微型机与应用》 2010年第20期39-42,共4页

采用基于非线性核空间的主分量分析法(KPCA)和线性主元空间鉴别分析法(LDA)相结合的算法,首先将人脸图像在非线性高维空间中进行主成分分量降维,然后采用基于主元空间的LDA方法对子空间再度降维,同时利用欧式距离分类器(KNN)对样本进行... 采用基于非线性核空间的主分量分析法(KPCA)和线性主元空间鉴别分析法(LDA)相结合的算法,首先将人脸图像在非线性高维空间中进行主成分分量降维,然后采用基于主元空间的LDA方法对子空间再度降维,同时利用欧式距离分类器(KNN)对样本进行有效的分类识别。采用Matlab和ORL人脸库对该算法进行验证,实验证明,该算法识别性能显著提高,明显优于其他算法。 展开更多

关键词 PCA LDA KPCA 核函数 欧氏距离分类 ORL人脸库

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分解子空间自适应核函数综合支持向量机算法 被引量：3

17

作者 胡正平 张晔 刘明 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1099-1101,共3页

针对单一整体核函数相对于高维原始空间特征局部分布缺乏自适应性,导致特征利用效率低、分类性能下降明显的问题,提出分解子空间自适应核函数综合支持向量机解决思路.首先将原始空间的高维特征分成一系列有意义的低维子空间;然后针对不... 针对单一整体核函数相对于高维原始空间特征局部分布缺乏自适应性,导致特征利用效率低、分类性能下降明显的问题,提出分解子空间自适应核函数综合支持向量机解决思路.首先将原始空间的高维特征分成一系列有意义的低维子空间;然后针对不同子空间选择不同的核函数和核参数,根据子空间SVM分类性能进行置信度加权;最后,综合所有有效子空间形成的综合核矩阵构造综合支持向量机.由于不同输入子空间构造的核函数具有更大灵活性,综合核矩阵较好利用了高效子空间特征的分类能力.实验结果表明,该方法能够较好地改进高维模式识别的性能,是一种值得实际应用推广的方法. 展开更多

关键词 机器学习 支持向量机 局部子空间自适应核函数 分类器

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小时间序列动态完全Bayesian集成分类器研究 被引量：4

18

作者 王双成 郑飞 高瑞 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期1445-1463,共19页

提高连续属性小时间序列分类的可靠性重要且具有挑战性.由于小时间序列所蕴含的信息不充分和时间序列数据具有时序依赖性,使得优化分类器与数据的拟合程度非常困难,而且非时间序列数据分类器的许多成熟技术都不具有实用性.针对这种情况... 提高连续属性小时间序列分类的可靠性重要且具有挑战性.由于小时间序列所蕴含的信息不充分和时间序列数据具有时序依赖性,使得优化分类器与数据的拟合程度非常困难,而且非时间序列数据分类器的许多成熟技术都不具有实用性.针对这种情况,本文采用动态完全Bayesian分类器来增加属性为类提供的信息量,以实现时序与非时序信息的融合,并将基于具有对角平滑参数矩阵的多元Gaussian核函数估计属性条件联合密度、平滑参数的区间划分、时序递进分类准确性标准、平滑参数配置树的构建和分类器选择与平均等相结合来建立小时间序列动态完全Bayesian集成分类器.使用宏观经济小时间序列数据集进行实验,实验的结果显示,经过优化的动态完全Bayesian集成分类器具有良好的分类准确性. 展开更多

关键词 动态完全Bayesian分类器 多元Gaussian核函数 平滑参数 分类准确性 分类器选择与平均

原文传递

基于PersonⅦ核函数的支持向量机及其在化学模式分类中的应用 被引量：4

19

作者 郑启富 陈德钊 刘化章 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1142-1146,共5页

化学模式分类问题通常是非线性的,而且比较复杂,难以用经典统计方法建立分类判别模型。以支持向量机(SVM)构建的分类器具有更好的分类性能。对于非线性分类,SVM通过核函数将其映射到高维特征空间中,然后再进行线性分类。因此,核函数往... 化学模式分类问题通常是非线性的,而且比较复杂,难以用经典统计方法建立分类判别模型。以支持向量机(SVM)构建的分类器具有更好的分类性能。对于非线性分类,SVM通过核函数将其映射到高维特征空间中,然后再进行线性分类。因此,核函数往往是决定SVM非线性分类性能的关键。实际应用时,一般通过选择几种核函数,并对其参数进行优化,然后根据分类器的预测性能来决定,训练过程非常耗时,而且结果难以保证最优。为此,采用一种通用性的核函数,即PersonⅦ核函数(PUKF),它可取代目前常用的几种核函数,可避免SVM非线性分类器训练过程的核函数选择问题。本研究将基于PUKF的SVM分类器应用于两个化学模式分类问题,均取得了较好的结果。对于多类分类,设计了一种子分类器的构造方法,它在分类性能保持较好的情况下,简化了多类分类器结构,大大降低了计算量。 展开更多

关键词 化学模式分类 支持向量机 PERSON Ⅶ核函数 分类器

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一种支持向量机算法设计中优化的混合加权核函数选取与样本加权方法 被引量：3

20

作者 曹万鹏 罗云彬 史辉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第2期340-346,共7页

为提高支持向量机(SVM)算法的分类精度,本文基于SVM分类算法工作原理,提出一种新的样本权值设置方法,并将SVM最大分类间隔因素引入蚁群算法(ACO)中,实现了优化的混合加权核函数选取.首先,依据最大分类间隔决定SVM分类模型潜在分类能力... 为提高支持向量机(SVM)算法的分类精度,本文基于SVM分类算法工作原理,提出一种新的样本权值设置方法,并将SVM最大分类间隔因素引入蚁群算法(ACO)中,实现了优化的混合加权核函数选取.首先,依据最大分类间隔决定SVM分类模型潜在分类能力这一原理,基于样本对最大分类间隔的不同贡献自适应地为其设置权值.然后,将SVM最大分类间隔因素引入ACO搜索算法的参数设置中,对混合加权核函数方案进行确定.本文算法从提高SVM分类模型分类确定性的角度出发,实现了训练样本权值、核函数以及其相应系数的自适应设置、选取.最终,本文方法用于一系列有针对性的笔迹验证实验,实验结果证明用本文方法学习所得SVM分类模型对后续待检测样本具有更高分类精度. 展开更多

关键词 核函数 SVM ACO 分类器

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