支持向量机在基因表达数据分类中的应用研究 被引量：7

1

作者 武振宇 李康 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2007年第1期8-11,共4页

目的探讨支持向量机在基因表达数据分类研究中的应用条件和效果。方法使用支持向量机软件包,通过实际基因表达数据考核其应用效果,并通过模拟试验进一步验证和研究在含有大量无差异表达基因情况下对分类产生的影响。结果对四种疾病的真... 目的探讨支持向量机在基因表达数据分类研究中的应用条件和效果。方法使用支持向量机软件包,通过实际基因表达数据考核其应用效果,并通过模拟试验进一步验证和研究在含有大量无差异表达基因情况下对分类产生的影响。结果对四种疾病的真实基因表达数据的分类取得了良好的效果,模拟试验则显示了支持向量机对分类具有较高的准确性,但随无差异基因数量的增加其分类效果呈明显下降的趋势;在类间分离一定的情况下,差异表达基因数目较多、基因之间具有较高的相关性时,更容易获得好的分类效果。结论支持向量机在解决小样本、非线性及高维问题中表现出许多潜在的优势,可以有效地用于分析基因表达数据的分类问题。 展开更多

关键词 支持向量机 基因表达数据 分类研究 模拟试验

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SVM模式识别技术及在机械故障诊断中的应用进展 被引量：9

2

作者 王长林 陈鸿宝 +2 位作者 林玮 秦启茂 宋宜梅 《桂林电子科技大学学报》 2009年第3期256-259,共4页

支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,对小样本决策具有较好的学习推广性。为在机械故障诊断中更好地运用该方法,从基于支持向量机理论的模式识别技术和机械故障诊断中应用两方面,综述了... 支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,对小样本决策具有较好的学习推广性。为在机械故障诊断中更好地运用该方法,从基于支持向量机理论的模式识别技术和机械故障诊断中应用两方面,综述了近年来支持向量机国内外研究应用现状,分析了技术特点、存在问题、解决方案及其在机械工程领域应用前景。 展开更多

关键词 支持向量机 机器学习 模式识别 故障诊断

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稀疏隐空间支持向量机 被引量：8

3

作者 王玲 薄列峰 +1 位作者 刘芳 焦李成 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期896-901,共6页

利用L1范数放宽函数集的VC维上界,构造出基于L1范数的结构风险.在隐空间中,利用这一结构风险,提出了稀疏隐空间支持向量机.由于L1范数具有诱导稀疏性的本质,使得稀疏隐空间支持向量机获得了良好的稀疏性.同隐空间支持向量机一样,稀疏隐... 利用L1范数放宽函数集的VC维上界,构造出基于L1范数的结构风险.在隐空间中,利用这一结构风险,提出了稀疏隐空间支持向量机.由于L1范数具有诱导稀疏性的本质,使得稀疏隐空间支持向量机获得了良好的稀疏性.同隐空间支持向量机一样,稀疏隐空间支持向量机对核函数没有Mercer条件的限制,扩大了核函数的选择范围.在人工和基准数据集上的分类和回归实验表明,所提算法具有同支持向量机相当的推广能力,并且其稀疏性优于支持向量机,从而使得函数评价速度大大加快. 展开更多

关键词 支持向量机 VC界 结构风险 稀疏性

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基于形状特征及纹理特征的中药材检索方法 被引量：9

4

作者 朱黎辉 李晓宁 +2 位作者 张莹 蒲华秀 吴纯洁 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第11期3903-3907,共5页

为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图... 为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图像梯度方向直方图和分块局部二元模式进行形状及纹理的特征提取;对提取得到的特征向量进行线性组合;采用一对一方式构造多分类器,使用支持向量机进行分类检索。实验结果表明,组合降维特征提取算法能在中药材图像数据集中取得较好的识别效果。 展开更多

关键词 分块局部二元模式 梯度方向直方图 支持向量机 中药材检索 特征降维

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支持向量机及其应用研究 被引量：1

5

作者 谢飞 《安徽教育学院学报》 2007年第3期56-59,共4页

对支持向量机技术进行研究,介绍支持向量机的原理,讨论支持向量机中核函数的选择和多类问题,讨论支持向量机中求解大规模数据的有效算法。从文本分类,手写字符识别,人脸检测,入侵检测,图像处理等方面对支持向量机的应用研究作了综述。... 对支持向量机技术进行研究,介绍支持向量机的原理,讨论支持向量机中核函数的选择和多类问题,讨论支持向量机中求解大规模数据的有效算法。从文本分类,手写字符识别,人脸检测,入侵检测,图像处理等方面对支持向量机的应用研究作了综述。讨论了支持向量机的优点和缺点,并对支持向量机的发展作了展望。 展开更多

关键词 统计学习理论 支持向量机 机器学习 核 文本分类

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基于GAMPSO-SVM的大坝变形监控模型 被引量：5

6

作者 李涧鸣 包腾飞 +2 位作者 卢远富 孙鹏明 高瑾瑾 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第6期42-46,共5页

建立合理的安全监控模型对实测资料进行实时分析和处理对大坝的安全运行有着重要意义.近年来,支持向量机(SVM)在建立监控模型中得到了广泛应用.但参数的选取对SVM模型的精度有相当大的影响.为了提高参数选择的精度,在标准粒子群算法(PSO... 建立合理的安全监控模型对实测资料进行实时分析和处理对大坝的安全运行有着重要意义.近年来,支持向量机(SVM)在建立监控模型中得到了广泛应用.但参数的选取对SVM模型的精度有相当大的影响.为了提高参数选择的精度,在标准粒子群算法(PSO)的基础之上,提出了一种加入高斯扰动项的变异粒子群优化算法(GAMPSO),对支持向量机的参数进行寻优,建立了基于GAMPSO-SVM的大坝变形监控模型,并进行工程实例验证.结果表明,该模型能有效避免陷入局部最优,具有更好的预测精度和泛化能力. 展开更多

关键词 大坝安全 变形预测 粒子群算法 支持向量机 高斯扰动

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机器学习方法用于二氢叶酸还原酶抑制剂的活性预测 被引量：3

7

作者 陈晓梅 饶含兵 +1 位作者 黄文丽 李泽荣 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2171-2178,共8页

分别采用支持向量学习机、人工神经网络、调节性逻辑回归和K-最临近等机器学习方法对761个二氢叶酸还原酶抑制剂建立了其活性分类预测模型.采用组成描述符和拓扑描述符表征抑制剂的分子结构及物理化学性质,使用Kennard-Stone方法进行训... 分别采用支持向量学习机、人工神经网络、调节性逻辑回归和K-最临近等机器学习方法对761个二氢叶酸还原酶抑制剂建立了其活性分类预测模型.采用组成描述符和拓扑描述符表征抑制剂的分子结构及物理化学性质,使用Kennard-Stone方法进行训练集的设计,并用Metropolis Monte Carlo模拟退火方法作变量选择.结果表明,支持向量学习机优于其它机器学习方法,所得到的最优模型具有较好的预测结果,其预测正确率为91.62%.说明通过合适的训练集设计及变量选择,支持向量学习机方法可以很好地用于二氢叶酸还原酶抑制剂的活性分类预测. 展开更多

关键词 二氢叶酸还原酶抑制剂 支持向量学习机 分子描述符

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维度加权模式动态纹理特征的火焰检测 被引量：3

8

作者 严云洋 陈垂雄 +1 位作者 刘以安 高尚兵 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期548-555,共8页

对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法(k-nearest neighbor algorithm)分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式(three orthogonal plane... 对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法(k-nearest neighbor algorithm)分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式(three orthogonal planes local mixed pattern,LMP-TOP)描述火焰的静动态纹理,再输入维度加权的支持向量机进行分类识别。LMP-TOP是对第一维XY平面,采用八邻域的均匀局部二值模式(uniform local binary pattern,LBPu2)三正交平面局部混合模式表示火焰的静态纹理特征;对第二维XT和第三维YT平面,则采用局部三值模式(local ternary patter,LTP)融入火焰在时间维度上的变化信息,这样在得到火焰的静态特征的同时也融入了其动态特征。根据3个维度单独用于识别的准确率,赋予其相应的权重,用维度加权的支持向量机进行分类识别。实验结果表明,相比Sthevanie等算法,本文所提出的方法火焰识别率和检测效率均较高。 展开更多

关键词 静态纹理 动态纹理 正交特征.力H权特征 支持向量机 火焰检测 特征提取 局部二值模式

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直接支持向量机 被引量：3

9

作者 杜喆 刘三阳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期935-937,943,共4页

基于最小二乘支持向量机变形,得到一个极其简单快速的分类器——直接支持向量机.与最小二乘支持向量机相比,该分类器只需直接求解一个更小规模矩阵的逆,大大减小了计算量,并未降低分类精度.从理论上证明了该矩阵可逆,保证了分类面存在... 基于最小二乘支持向量机变形,得到一个极其简单快速的分类器——直接支持向量机.与最小二乘支持向量机相比,该分类器只需直接求解一个更小规模矩阵的逆,大大减小了计算量,并未降低分类精度.从理论上证明了该矩阵可逆,保证了分类面存在的唯一性.对于线性情形,采用Sherman-Morrison-Woodbury公式降低可逆矩阵的维数,进一步减少了计算复杂度,使其可适用于更大规模的样本集.数值实验表明,新分类器可行并具有上述优势. 展开更多

关键词 支持向量机 分类 线性方程组 最小二乘

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直接支持向量回归机 被引量：1

10

作者 杜喆 刘三阳 吴青 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期178-181,共4页

将超平面偏置项平方加入到最小二乘支持向量回归机(LSSVMR)的目标函数中,提出直接支持向量回归机(DSVMR)。该方法增强了求解问题的凸性,与LSSVMR相比,只需要求解一个与核矩阵类似的对称正定矩阵的逆就可以得到问题的解,再使用Cholesky... 将超平面偏置项平方加入到最小二乘支持向量回归机(LSSVMR)的目标函数中,提出直接支持向量回归机(DSVMR)。该方法增强了求解问题的凸性,与LSSVMR相比,只需要求解一个与核矩阵类似的对称正定矩阵的逆就可以得到问题的解,再使用Cholesky分解和SMW(Sherman-Morrison-Woodbury)求逆公式,降低了计算复杂度,加快了学习速度,而且逼近能力与LSSVMR近乎相同。最后数值试验表明DSVMR可行且完全具有上述优势。 展开更多

关键词 支持向量机 直接支持向量机 回归 正定矩阵

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一种基于层次化支持向量机的语种识别方法 被引量：2

11

作者 雷文辉 宋彦 戴礼荣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第4期721-725,共5页

基于广义线性区分性序列核的支持向量机方法在语种识别中了得到了广泛应用.本文此基础上,进一步提出了一种层次化的SVM方法,通过将训练语音切分成不同时长的语音段集合,利用长时语音段训练得到的模型对短时语音段集合进行数据选择.同时... 基于广义线性区分性序列核的支持向量机方法在语种识别中了得到了广泛应用.本文此基础上,进一步提出了一种层次化的SVM方法,通过将训练语音切分成不同时长的语音段集合,利用长时语音段训练得到的模型对短时语音段集合进行数据选择.同时借鉴互训练的思想,采用互补的特征参数训练SVM模型,并对不同时长、特征的系统识别结果加以融合,有效提高了系统性能.在NIST2003语种测试中30秒时长的测试结果表明,本文所提方法有效的提升了语种识别的性能,等错误率(EER)从6.3降到了4.5%. 展开更多

关键词 语种识别 支持向量机 广义线性区分性序列核 互训练

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基于支持向量机回归的NDVI组合预测模型 被引量：2

12

作者 张满囤 黄春萌 +2 位作者 米娜 王小芳 曲寒冰 《河北工业大学学报》 CAS 2017年第4期39-45,共7页

对2004年到2015年3~10月的MODIS NDVI数据建立时间序列,并利用同期的温度、降水数据做回归因子,采用支持向量机回归模型建立NDVI短期预测模型.首先用网格搜索法,遗传算法,粒子群算法对模型参数进行优化选择,然后用得到的最佳参数分别训... 对2004年到2015年3~10月的MODIS NDVI数据建立时间序列,并利用同期的温度、降水数据做回归因子,采用支持向量机回归模型建立NDVI短期预测模型.首先用网格搜索法,遗传算法,粒子群算法对模型参数进行优化选择,然后用得到的最佳参数分别训练支持向量机,拟合结果显示网格搜索法是本实验数据的最佳优化算法.使用基于网格搜索法的支持向量机回归模型从2个角度建立了NDVI的单项预测模型,对2个单项模型做线性组合并计算最优权重系数,实验结果表明组合模型可以有效预测NDVI. 展开更多

关键词 支持向量机 NDVI 核函数 组合预测模型

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最小二乘支持向量机在惯导系统传递对准中的应用 被引量：2

13

作者 王希彬 赵国荣 +1 位作者 夏昱 高飞 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期17-19,22,共4页

为解决系统阶次较高时Kalman滤波实时性较差的问题,提出将LS-SVM应用于舰载机惯导系统的传递对准。利用Kalman滤波的输入、输出作为LS-SVM滤波的样本值进行训练,得到了滤波的输出值,实现了惯导传递对准中的滤波功能。仿真结果表明将LS-... 为解决系统阶次较高时Kalman滤波实时性较差的问题,提出将LS-SVM应用于舰载机惯导系统的传递对准。利用Kalman滤波的输入、输出作为LS-SVM滤波的样本值进行训练,得到了滤波的输出值,实现了惯导传递对准中的滤波功能。仿真结果表明将LS-SVM用于传递对准,有效地降低了系统的解算时间,提高了系统的实时性。 展开更多

关键词 支持向量机 最小二乘法 传递对准 惯导系统 KALMAN滤波

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基于支持向量机的我国水产品出口贸易风险预警研究 被引量：2

14

作者 李淑华 徐良培 陶建平 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2008年第30期13423-13426,共4页

以支持向量机基本原理的介绍出发,根据风险预警体系的构造原则,建立了一个基于支持向量机(SVM)的水产品出口贸易风险预警模型,并得出了相应的结论和启示。

关键词 支持向量机 水产品出口贸易风险预警模型 结论与启示

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基于支持向量机特征选择的贝叶斯网结点序

15

作者 吕世聘 王秀坤 +1 位作者 孙岩 唐一源 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期21-23,共3页

目前较常采用搜索打分方法进行贝叶斯网络结构学习,该方法需要首先依据参与者的经验来确定网络的结点顺序,主观性较强,限制了它的实际应用。基于支持向量机特征选择的方法,可以按照各个结点对叶结点的影响能力进行排序,从而直接从数据... 目前较常采用搜索打分方法进行贝叶斯网络结构学习,该方法需要首先依据参与者的经验来确定网络的结点顺序,主观性较强,限制了它的实际应用。基于支持向量机特征选择的方法,可以按照各个结点对叶结点的影响能力进行排序,从而直接从数据中通过学习得出结点顺序,避免了人为因素的影响。实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 支持向量机 特征选择

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基于外周生理信号的疲劳驾驶监测研究

16

作者 莫泽坤 徐逸峰 +2 位作者 蒋麒憬 张晨曦 陈兰岚 《汽车实用技术》 2018年第2期97-100,110,共5页

疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一。监测驾驶者的精神状态,在疲劳时及时发出警报是降低交通事故的有效手段之一。通过对驾驶员在行车过程中一些外周生理指标(血容、肌电、皮电、呼吸、皮温等)的变化进行监测,在信号预处理和特征提取后... 疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一。监测驾驶者的精神状态,在疲劳时及时发出警报是降低交通事故的有效手段之一。通过对驾驶员在行车过程中一些外周生理指标(血容、肌电、皮电、呼吸、皮温等)的变化进行监测,在信号预处理和特征提取后,实验选取典型清醒疲劳样本,结合支持向量机研究多特征组合下的清醒疲劳状态区分效果并对区分方法进行评价,并进一步以典型样本作为训练集,对整个连续驾驶过程的状态进行判断。结果表明,使用支持向量机对外周生理信号典型样本的分类取得了较高正确率,也能较准确地对整个连续驾驶过程的状态进行判断。 展开更多

关键词 外周生理信号 驾驶疲劳监测 支持向量机

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基于改进的支持向量机的手写体汉字识别

17

作者 宫宁生 魏浩 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第5期568-571,共4页

逐次超松弛迭代法算法是一种具体的SVM算法,在SOR算法中松弛因子采取固定数值时,在许多情况下收敛速度较慢。文中提出通过引入具有"先验知识"的神经网络,对逐次超松弛迭代法中的松弛因子进行控制,以提高逐次超松弛迭代法的收... 逐次超松弛迭代法算法是一种具体的SVM算法,在SOR算法中松弛因子采取固定数值时,在许多情况下收敛速度较慢。文中提出通过引入具有"先验知识"的神经网络,对逐次超松弛迭代法中的松弛因子进行控制,以提高逐次超松弛迭代法的收敛速度。实验结果表明,该模型实现的逐次超松弛迭代法能够提高其收敛速度。在手写体汉字的识别实验中,该改进算法可以减少支持向量机的训练时间。 展开更多

关键词 人工神经网络 支持向量机 逐次超松弛算法 手写体汉字识别

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最小二乘小波支持向量机的DNA序列分类方法 被引量：9

18

作者 冼广铭 曾碧卿 冼广淋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期222-225,共4页

目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L(2R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同... 目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L(2R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在分类方面具有优良的特征提取性能。 展开更多

关键词 支持向量机 核函数 最小二乘小波支持向量机 分类

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基于支持向量机函数逼近的性能研究 被引量：2

19

作者 杜新华 陈增强 袁著祉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第8期52-54,58,共4页

通过仿真分析比较支持向量机与前馈神经网络在非线性函数逼近的结果,得出在小样本下,SVM的样本依赖程度、抗噪声能力和泛化性能都优于前馈神经网络。

关键词 支持向量机 统计学习理论 神经网络 函数逼近

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基于最小二乘小波支持向量机的数据拟合实验 被引量：4

20

作者 冼广铭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期36-38,93,共4页

针对目前使用的SVM核函数在回归中不能逼近任意目标函数的问题,在支持向量机的核方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。该模型在LS-SVM中使用一种新的由小波构成的SVM核函数。实验结果表明,与标准的SVM及LS-SVM比较起来,... 针对目前使用的SVM核函数在回归中不能逼近任意目标函数的问题,在支持向量机的核方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。该模型在LS-SVM中使用一种新的由小波构成的SVM核函数。实验结果表明,与标准的SVM及LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在函数回归方面LS-WSVM具有优良的逼近性能,拟合效果更为细腻。 展开更多

关键词 SVM核函数 最小二乘小波支持向量机 回归

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