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改进的投影孪生支持向量机 被引量:10
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作者 陈素根 吴小俊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期408-416,共9页
针对投影孪生支持向量机(Projection Twin Support VectorMachine,PTSVM)在训练和求解过程中存在的问题,提出了一类改进的投影孪生支持向量机(Improved PTSVM),简称为IPTSVM.该文首先构造了改进的线性投影孪生支持向量机,然后利用核技... 针对投影孪生支持向量机(Projection Twin Support VectorMachine,PTSVM)在训练和求解过程中存在的问题,提出了一类改进的投影孪生支持向量机(Improved PTSVM),简称为IPTSVM.该文首先构造了改进的线性投影孪生支持向量机,然后利用核技巧轻松将其推广到了非线性形式.本文的主要贡献有:(1)提出了投影孪生支持向量机的新模型,克服了原始PTSVM在训练之前需要求解两个逆矩阵的问题;(2)继承了传统SVM(Support VectorMachine)的精髓,利用核技巧直接将线性IPTSVM推广到非线性形式;(3)引入了一个新的参数,可以调节模型的性能,提高了IPTSVM的分类精度.实验结果表明,与PTSVM算法相比较,IPTSVM不仅提高了分类精度,而且克服了PTSVM的一些不足. 展开更多
关键词 支持向量机 非平行平面支持向量机 投影孪生支持向量机 模式分类
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应用高光谱技术及MLSPTSVM模型检测热损伤大豆
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作者 李明 刘瑶 刘忠艳 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期158-164,共7页
进口大豆在运输过程中极易因储藏温度过高而造成热损伤,加剧大豆蛋白及油脂的品质恶化,对大豆质量造成影响。利用高光谱图像技术和多元最小二乘递归投影孪生支持向量机(MLSPTSVM)对大豆的热损伤进行检测。应用高光谱图像采集系统在400~1... 进口大豆在运输过程中极易因储藏温度过高而造成热损伤,加剧大豆蛋白及油脂的品质恶化,对大豆质量造成影响。利用高光谱图像技术和多元最小二乘递归投影孪生支持向量机(MLSPTSVM)对大豆的热损伤进行检测。应用高光谱图像采集系统在400~1000 nm范围内获取正常大豆、轻度热损伤、重度热损伤大豆的光谱图像。采用多种预处理方法进行光谱预处理,对预处理方法提高模型检测性能的有效性进行分析。结果表明,多元散射校正预处理搭配线性核的MLSPTSVM模型、原始光谱数据搭配非线性核的MLSPTSVM模型均能达到100%检测准确率,相较于经典检测模型具有显著优势。在实验样本数量大幅减少的情况下,应用线性核的模型检测准确率仍能达到100%。因此,结合MLSPTSVM模型的高光谱图像检测方法可有效地提高热损伤大豆检测精度,且具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 高光谱图像 热损伤 大豆 投影孪生支持向量机 无损检测
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一种改进的投影孪生支持向量机
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作者 花小朋 孙一颗 丁世飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期384-390,共7页
针对投影孪生支持向量机(PTSVM)在训练阶段欠考虑样本空间局部结构和局部信息的缺陷,提出一种具有一定局部学习能力的有监督分类方法:加权投影孪生支持向量机(weighted PTSVM,WPTSVM)。相比于PTSVM,WPTSVM优势在于:通过构造类内近邻图... 针对投影孪生支持向量机(PTSVM)在训练阶段欠考虑样本空间局部结构和局部信息的缺陷,提出一种具有一定局部学习能力的有监督分类方法:加权投影孪生支持向量机(weighted PTSVM,WPTSVM)。相比于PTSVM,WPTSVM优势在于:通过构造类内近邻图为每个样本获取特定的权值,并且以加权均值取代标准均值,在一定程度上提高了算法的局部学习能力;选取异类样本集中少量边界点构造优化问题的约束条件,很大程度上降低了二次规划求解的时间复杂度;继承了PTSVM的优点,可以看成PTSVM的推广算法。理论分析及其在人造数据集和真实数据集上的测试结果表明该方法具有上述优势。 展开更多
关键词 分类 投影孪生支持向量机 局部信息 加权均值 近邻图 二次规划 约束条件 时间复杂度
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基于正则化投影孪生支持向量机的电力系统暂态稳定评估 被引量:28
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作者 姜涛 王长江 +2 位作者 陈厚合 李国庆 葛维春 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期141-148,共8页
提出一种基于正则化投影孪生支持向量机的暂态稳定评估方法。将基于传统支持向量机进行暂态稳定评估的高维二项式优化问题转化为两个低维二项式优化问题,并在投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则项来改善评估稳定性。首先,构建由系... 提出一种基于正则化投影孪生支持向量机的暂态稳定评估方法。将基于传统支持向量机进行暂态稳定评估的高维二项式优化问题转化为两个低维二项式优化问题,并在投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则项来改善评估稳定性。首先,构建由系统特征和投影能量函数特征组成的初始样本集,通过特征选择对初始特征进行压缩,获取可有效表征暂态稳定性的最优特征集。然后,基于正则化投影孪生支持向量机的思想将暂态稳定状态分成稳定类与不稳定类,寻找各稳定状态的最佳投影坐标轴,使稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能地聚成簇,而不稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能远离稳定类聚成的簇,降低暂态稳定评估的计算时间,同时借助遗传算法进行参数选择以提高准确率。最后,通过IEEE-145和南方电网算例的仿真分析,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 投影孪生支持向量机 遗传算法 广域量测
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基于MVEE和LSPTSVM的电力系统暂态稳定评估 被引量:9
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作者 王亮 韩冬 +2 位作者 王长江 魏俊红 李斌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第17期45-54,共10页
针对采用模式识别法进行电力系统暂态稳定评估时输入特征集构建困难和评估模型训练速度慢的问题,提出一种基于最小体积闭包椭球理论(Minimum Volume Enclosing Ellipsoid,MVEE)和最小二乘投影孪生支持向量机(Least Square Projection Tw... 针对采用模式识别法进行电力系统暂态稳定评估时输入特征集构建困难和评估模型训练速度慢的问题,提出一种基于最小体积闭包椭球理论(Minimum Volume Enclosing Ellipsoid,MVEE)和最小二乘投影孪生支持向量机(Least Square Projection Twin Support Vector machine,LSPTSVM)的电力系统暂态稳定评估方法。首先,根据MVEE理论对系统轨迹信息进行优化处理,确定高维空间内包含所有轨迹信息的最小体积闭包椭球,并利用最小体积闭包椭球的物理属性构建输入特征集,可有效实现特征集降维。其次,在传统投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则化项,并改进评估模型的内部约束条件,提高模型的求解速度,达到大规模电力系统的计算效率需求。最后,通过对IEEE-39和IEEE-145节点系统的算例分析,验证所提方法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 模式识别 暂态稳定评估 最小体积闭包椭球 最小二乘投影孪生支持向量机
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基于近红外光谱技术和LSPTSVM模型的镉污染贻贝检测研究 被引量:1
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作者 曾绍庚 刘瑶 刘忠艳 《环境工程》 CAS CSCD 2024年第1期235-242,共8页
贝类重金属污染已成为亟待解决的海洋食品安全问题,镉是重要的污染源之一。食用被重金属镉污染的翡翠贻贝会严重危害身体健康。研究了基于近红外反射光谱的镉污染贻贝无损、快速检测方法。通过采集正常贻贝和镉污染贻贝的950~1700 nm光... 贝类重金属污染已成为亟待解决的海洋食品安全问题,镉是重要的污染源之一。食用被重金属镉污染的翡翠贻贝会严重危害身体健康。研究了基于近红外反射光谱的镉污染贻贝无损、快速检测方法。通过采集正常贻贝和镉污染贻贝的950~1700 nm光谱数据,构建基于最小二乘投影孪生支持向量机(least squares projection twin support vector machine, LSPTSVM)检测模型,优化模型参数和正交投影轴数量获得最佳检测性能。提出的LSPTSVM模型检测镉污染贻贝准确率达到99.50%,优于其他孪生支持向量机模型。LSPTSVM模型适用于小样本数据集。针对难以获得大量镉污染训练样本情况,LSPTSVM模型较其他模型具有更好的稳健性。结果表明:近红外光谱结合LSPTSVM模型可实现镉污染贻贝检测,为贝类的品质评价和安全检测提供一种新的方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 镉污染 最小二乘投影孪生支持向量机 贻贝 重金属检测
原文传递
基于流形正则化的半监督投影双子支持向量机 被引量:2
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作者 陈伟杰 邵元海 +1 位作者 李春娜 邓乃扬 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期97-107,共11页
投影双子支持向量机(PTSVM)是一种有监督学习方法,其性能极大依赖于有监督信息量的大小.受流形正则化框架启发,文中提出半监督投影双子支持向量机(SPTSVM).该方法可同时利用有监督(有标签样本)信息和无监督(无标签样本)信息构造一个更... 投影双子支持向量机(PTSVM)是一种有监督学习方法,其性能极大依赖于有监督信息量的大小.受流形正则化框架启发,文中提出半监督投影双子支持向量机(SPTSVM).该方法可同时利用有监督(有标签样本)信息和无监督(无标签样本)信息构造一个更合理的半监督学习器.SPTSVM不仅继承PTSVM有监督分类性能,而且使用流形正则项捕获蕴含在无标签数据中的潜在几何信息.通过选择合理的参数,SPTSVM退化为有监督PTSVM或正则化PTSVM.在人工数据集和实际数据集上的对比实验验证文中方法的有效性. 展开更多
关键词 半监督学习 支持向量机 投影双子支持向量机(PTSVM) 流形正则化 非平行投影
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增强型投影双胞支持向量机设计
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作者 郑世平 席文飞 王梁 《自动化仪表》 CAS 2021年第6期52-56,共5页
投影双胞支持向量机(PTSVM)在分类问题上拥有优秀的泛化能力。然而,在对偶求解方面,PTSVM模型存在矩阵求逆运算。这不仅增加了模型的训练负担,而且容易导致模型解的不稳定性。为解决上述问题,提出了一种新的增强型投影双胞支持向量机模... 投影双胞支持向量机(PTSVM)在分类问题上拥有优秀的泛化能力。然而,在对偶求解方面,PTSVM模型存在矩阵求逆运算。这不仅增加了模型的训练负担,而且容易导致模型解的不稳定性。为解决上述问题,提出了一种新的增强型投影双胞支持向量机模型(IPTSVM)。IPTSVM模型能够寻找一对最优非平行投影方向。在新的投影空间,同类别的样本点尽量聚集在类内投影中心附近,而其他类样本应尽量远离当前类别中心,有效地避免了矩阵求逆问题,提高了模型的训练效率。同时,在IPTSVM模型中,利用等式约束对类内样本的损失函数进行了重构,并将正则项引入,显著提高了模型的泛化能力,保障了模型解的稳定性。基于UCI公共数据集上的仿真试验结果,验证了IPTSVM模型的有效性。 展开更多
关键词 非平行投影学习 投影双胞支持向量机 支持向量机 机器学习 对偶问题 优化求解
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