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一种面向基站扇区方向角估计的改进SVM算法 被引量：5
1
作者 王海 翁晨傲 +1 位作者 李克 骆曦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期120-126,共7页
基站扇区方向角是电信运营商进行移动网络运维的重要工参,也是基站信息表的关键要素,以人工方式为主的扇区方向角数据采集和管理方式存在成本高、数据更新不及时等问题。在分析现有方向角估计方法局限性的基础上,通过将方向角估计问题... 基站扇区方向角是电信运营商进行移动网络运维的重要工参,也是基站信息表的关键要素,以人工方式为主的扇区方向角数据采集和管理方式存在成本高、数据更新不及时等问题。在分析现有方向角估计方法局限性的基础上,通过将方向角估计问题转化为基站站址约束下的最优软间隔边界求解问题,提出一种基于软间隔支持向量机的基站扇区方向角检测方法。利用移动众包感知的方式对从海量用户智能终端上采集的基站信号时空分布数据进行方向角估计,考虑到相邻扇区样本量分布差异对估计性能的影响,引入平衡C参数对检测方法进行优化。实验结果表明,相比高斯方法和径向栅格化方法,该方法的准确性和鲁棒性较高,对样本量的依赖性较低,在提高网络运维效率和智能化水平方面具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 软间隔支持向量机 扇区方向角 基站信息表 移动众包感知 网络测量
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基于支持向量的判别准则的比较 被引量：1
2
作者 陈姣姣 范丽亚 《聊城大学学报（自然科学版）》 2011年第3期5-8,共4页
在经典线性判别分析(LDA)和软间隔支持向量机(C-SVM)的基础上,提出了支持向量判别分析(SVDA)和基于支持向量的极大化间隔判别分析(MSVDA).为了说明SVDA和MSVDA对分类问题的有效性和实用性,利用UCI数据库中的Wine数据和Iris数据进行了对... 在经典线性判别分析(LDA)和软间隔支持向量机(C-SVM)的基础上,提出了支持向量判别分析(SVDA)和基于支持向量的极大化间隔判别分析(MSVDA).为了说明SVDA和MSVDA对分类问题的有效性和实用性,利用UCI数据库中的Wine数据和Iris数据进行了对比实验.实验结果表明,总体上,SVDA和MSVDA均比LDA有效. 展开更多
关键词 线性判别分析 软间隔支持向量机 降维
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基于模糊支持向量机的单向变速决策模型研究
3
作者 尤永健 缪芸 +1 位作者 倪伊楠 李雷 《计算机技术与发展》 2017年第7期190-193,199,共5页
汽车的智能驾驶决策问题是近年来机器学习领域的研究热点之一。驾驶员在驾驶过程中,通常会受到多种环境因素的影响,倘若驾驶员无法快速处理这些信息并做出正确的判断,无疑会引起安全事故。为此,在合理简化的前提下,基于驾驶决策行为以... 汽车的智能驾驶决策问题是近年来机器学习领域的研究热点之一。驾驶员在驾驶过程中,通常会受到多种环境因素的影响,倘若驾驶员无法快速处理这些信息并做出正确的判断,无疑会引起安全事故。为此,在合理简化的前提下,基于驾驶决策行为以及影响驾驶决策相关环境因素的研究分析,将模糊理论和软间隔支持向量机理论相结合,提出了基于模糊支持向量机的单向变速决策模型。该模型旨在针对实时周边环境,为车辆驾驶员提供变速决策建议,帮助驾驶员更加高效地制定出安全的驾驶策略。仿真实验结果表明,相较于传统的支持向量机模型,建立于隶属函数之上的模糊支持向量机模型具有较高的决策正确率和较好的可拓展性,可为车辆驾驶员提供合理、安全的决策建议。 展开更多
关键词 单向变速决策模型 模糊理论 软间隔支持向量机 隶属函数
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软间隔支持向量机中核函数的改进方法
4
作者 左玲 《湖北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第1期16-18,23,共4页
考虑软间隔支持向量机中核函数的改进问题.支持向量机通过核函数定义某个非线性变换将空间χ等距嵌入到特征空间Z,然后在空间Z中构造分类超平面.核函数在嵌入过程中诱导了放大因子g(x),它描述了向量x映射到空间Z后被放大的程度.因此,考... 考虑软间隔支持向量机中核函数的改进问题.支持向量机通过核函数定义某个非线性变换将空间χ等距嵌入到特征空间Z,然后在空间Z中构造分类超平面.核函数在嵌入过程中诱导了放大因子g(x),它描述了向量x映射到空间Z后被放大的程度.因此,考虑构造保形映射h(x)对g(x)进行调整,提高其在支持向量的取值.从而扩大支持向量密集的区域,增大支持向量机对数据的分类间隔使其具有更好的推广能力. 展开更多
关键词 软间隔支持向量机 核函数 黎曼几何结构
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一种L2软间隔支持向量机的Matlab实现
5
作者 黄成泉 《智能计算机与应用》 2013年第3期85-86,共2页
通过将v-支持向量机的目标函数的L1正则化项变为L2正则化项,构造了一种L2软间隔支持向量机。通过引入拉格朗日乘数,构造拉格朗日函数,导出了L2软间隔支持向量机的对偶二次规划(Quadratic Programming,QP)形式。使用KKT(Karush-Kuhn-Tuck... 通过将v-支持向量机的目标函数的L1正则化项变为L2正则化项,构造了一种L2软间隔支持向量机。通过引入拉格朗日乘数,构造拉格朗日函数,导出了L2软间隔支持向量机的对偶二次规划(Quadratic Programming,QP)形式。使用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,导出了L2软间隔支持向量机的软间隔ρ及偏置项b的表达式,并通过Matlab数学软件进行编程实现L2软间隔支持向量机的求解。 展开更多
关键词 V-支持向量机 L2软间隔支持向量机 KKT条件
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基于颜色分割与GA-SVM的花生表皮破损识别 被引量：3
6
作者 申志超 赵志衡 +3 位作者 卢雷 孙磊 罗思婕 胡琦渊 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期140-147,共8页
传统农作物色选方法以设定颜色阈值为主,具有分类准确率较低、泛化能力较差等缺点,本研究提出基于颜色分割的预处理与遗传算法优化支持向量机参数的花生表皮破损识别算法。根据花生表皮的破损情况将花生分为完好花生及表皮破损花生2类,... 传统农作物色选方法以设定颜色阈值为主,具有分类准确率较低、泛化能力较差等缺点,本研究提出基于颜色分割的预处理与遗传算法优化支持向量机参数的花生表皮破损识别算法。根据花生表皮的破损情况将花生分为完好花生及表皮破损花生2类,在不同光照条件下构建了含有多个品种的花生图像数据集。对花生图像提取方向梯度直方图特征,利用支持向量机对花生图像进行分类。为提高分类准确率,在RGB颜色空间基于支持向量机对彩色花生图像进行颜色分割预处理;同时采用软间隔非线性支持向量机模型,并基于遗传算法对模型参数进行寻优。综合优化后的算法在训练集上对花生图像分类时的准确率达到96.88%,在测试集上的准确率达到100%,测试时平均每张花生图像耗时5.6 ms。仿真测试结果表明本文构建的花生表皮破损识别算法对花生品种及光照变化等干扰有较好的鲁棒性,且算法不依赖于人的经验,泛化能力强,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 颜色分割 遗传算法 方向梯度直方图特征 软间隔非线性支持向量机 破损识别
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