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最优分类超平面的几何意义

湖北师范学院学报（自然科学版） 2005年第1期25卷 33-35页

作者：潘继斌武汉大学遥感信息工程国家重点实验室

在回顾支持向量机方法的基础上,从数学上严格地证明了特征空间上最优分类超平面的几何意义。

关键词：支持向量机支撑中心支持向量最优分类超平面

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基于最优超平面方法的乳房肿瘤分类模型

集美大学学报（自然科学版） 2005年第1期10卷 92-96页

作者：储理才集美大学理学院福建厦门361021

介绍了最优分类超平面的概念和构建最优分类超平面的方法, 并将其应用于乳房肿瘤的分类问题, 还给出了相应的计算结果.

关键词：最优分类超平面乳房肿瘤数学模型

基于多分类支持向量机的有杆抽油泵故障诊断研究

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西安石油大学学报（自然科学版） 2010年第1期25卷 91-95页

作者：王凯西安理工大学机械及精密仪器学院陕西西安710048

针对传统方法对有杆抽油泵系统进行故障诊断存在的缺陷,提出了基于支持向量机的抽油泵故障诊断方法.为解决高维、非线性分类问题,通过引入核运算技巧,分析非线性软间隔分类学习机具体算法,并得到使分类间隔最大的最优分类超平面方程.提... 详细信息

针对传统方法对有杆抽油泵系统进行故障诊断存在的缺陷,提出了基于支持向量机的抽油泵故障诊断方法.为解决高维、非线性分类问题,通过引入核运算技巧,分析非线性软间隔分类学习机具体算法,并得到使分类间隔最大的最优分类超平面方程.提出了特殊情况下的样本数据标准化处理具体算法,采用基于网格搜索的交叉验证法来选择模型参数,避免了参数选择的盲目性和随意性.采用一对多SVM分类器对抽油泵工况进行了多分类仿真试验,并与BP网络、RBF网络、最小距离法等加以比较,试验结果表明一对多SVM分类法理论严谨,方法可行,自适应好,可在线运行,在解决有杆抽油泵故障诊断问题中表现出了良好的性能,有助于提高采油效率,实现远程采油控制智能化,建设数字油田.

关键词：有杆抽油泵故障诊断支持向量机最优分类超平面核运算参数寻优

SVM核函数对南汇潮滩湿地高分二号卫星数据分类精度的影响分析

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海洋湖沼通报 2020年第2期 78-89页

作者：王文柳韩震李静郭雨桐崔艳荣上海海洋大学海洋科学学院上海201306 上海市海洋局河口海洋测绘工程技术研究中心上海201306

针对支持向量机在高分二号卫星遥感图像分类中的核函数选择问题,以长江口南汇典型潮滩湿地为研究区,进行了支持向量机不同核函数分类结果的对比分析。首先,根据实地测量以及无人机航拍影像标记六类地物共计1800个优质样本点,然后将标记... 详细信息

针对支持向量机在高分二号卫星遥感图像分类中的核函数选择问题,以长江口南汇典型潮滩湿地为研究区,进行了支持向量机不同核函数分类结果的对比分析。首先,根据实地测量以及无人机航拍影像标记六类地物共计1800个优质样本点,然后将标记样本点的像元值投影到三维空间中,分析了支持向量机分类过程中最优分类超平面的构建以及误差来源,最终从标记样本点中选取训练样本和测试样本,进行了支持向量机不同核函数的分类训练,得到分类结果和分类精度。研究结果表明,在训练样本数量相同的情况下,线性核函数支持向量机的分类结果好于RBF核函数和Sigmoid核函数的分类结果。三种核函数的分类精度都随着训练样本数量的增加逐渐增高并趋于稳定,RBF核函数和Sigmoid核函数支持向量机分类精度变化趋于对数分布。

关键词：支持向量机核函数分类高分二号卫星最优分类超平面训练样本

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基于主成分分析的支持向量机分类方法研究

计算机工程与应用 2004年第3期40卷 37-38,144页

作者：赵广社张希仁西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

主成分分析法可以提取样本集的主元,从而降低样本的维数,甚至可以实现样本的最优压缩。基于主成分分析法,研究支持向量机分类方法,可以提高支持向量机分类的训练速度和测试速度,但不会改变样本的分布特性,保持样本的分类信息。最后给出... 详细信息

主成分分析法可以提取样本集的主元,从而降低样本的维数,甚至可以实现样本的最优压缩。基于主成分分析法,研究支持向量机分类方法,可以提高支持向量机分类的训练速度和测试速度,但不会改变样本的分布特性,保持样本的分类信息。最后给出了试验及结果。

关键词：主成分分析支持向量机最优分类超平面特征值特征向量

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基于SVM的Web文本快速增量分类算法

计算机应用研究 2012年第4期29卷 1275-1278页

作者：丁文军薛安荣江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

针对基于支持向量机的Web文本分类效率低的问题,提出了一种基于支持向量机Web文本的快速增量分类FVI-SVM算法。算法保留增量训练集中违反KKT条件的Web文本特征向量,克服了Web文本训练集规模巨大,造成支持向量机训练效率低的缺点。算法... 详细信息

针对基于支持向量机的Web文本分类效率低的问题,提出了一种基于支持向量机Web文本的快速增量分类FVI-SVM算法。算法保留增量训练集中违反KKT条件的Web文本特征向量,克服了Web文本训练集规模巨大,造成支持向量机训练效率低的缺点。算法通过计算支持向量的共享最近邻相似度,去除冗余支持向量,克服了在增量学习过程中不断加入相似文本特征向量而导致增量学习的训练时间消耗加大、分类效率下降的问题。实验结果表明,该方法在保证分类精度的前提下,有效提高了支持向量机的训练效率和分类效率。

关键词：支持向量机支持向量最优分类超平面 KKT条件文本特征向量

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结合支持向量机和近邻法的太阳耀斑预报方法

计算机工程与设计 2009年第15期30卷 3605-3607,3611页

作者：李蓉崔延美北京物资学院信息学院北京101149 中国科学院空间科学与应用研究中心北京100190

为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法。将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法。选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未... 详细信息

为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法。将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法。选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型。通过输入活动区的特征参量值,预报模型使用SVM-KNN分类算法预报该活动区未来2天内是否发生太阳耀斑。模拟预报结果表明,新方法比使用SVM方法具有较高的报准率,可以应用到其它太阳活动预报领域。

关键词：支持向量机核函数最优分类超平面预报因子代表点

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基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究

太原理工大学学报 2007年第3期38卷 219-221页

作者：樊慧丽杨亚萍胡俊杰浙江万里学院电子信息学院浙江宁波315100

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行... 详细信息

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。

关键词：支持向量机核函数最优分类超平面思维进化算法

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基于粗糙集样例约简的支持向量机

基于粗糙集样例约简的支持向量机

作者：王婷婷河北大学

学位级别：硕士

支持向量机和粗糙集理论是当今人工智能和机器学习领域的研究热点。支持向量机以结构风险最小化原则为分类准则，利用靠近分类边界的支持向量构造最优分类超平面。对分类训练有贡献的只有支持向量，但是求解支持向量机却需要整个训练集... 详细信息

支持向量机和粗糙集理论是当今人工智能和机器学习领域的研究热点。支持向量机以结构风险最小化原则为分类准则，利用靠近分类边界的支持向量构造最优分类超平面。对分类训练有贡献的只有支持向量，但是求解支持向量机却需要整个训练集，因此，当训练集规模较大时，支持向量机训练时具有存储空间需求量大，寻优速度缓慢，需要花费大量时间等缺点。针对这一问题，本文提出了一种基于粗糙集样例约简支持向量机的方法。其基本思想是因为支持向量大多位于分类边界附近，所以可利用相容粗糙集方法选出边界域中的样例作为候选支持向量。另外，粗糙集还能在保持分类能力不变的前提下，通过约简，删除样例集中的冗余属性。因此，本文提出的方法能同时约简属性和样例。具体地，首先采用相容粗糙集理论对样例集进行属性约简和样例约简，然后用约简后的样例集训练支持向量机。另外，本文还提出了基于样例选取的属性约简算法。实验结果证实了这种方法的有效性，特别对大型数据库，本文提出的算法能有效地减少存储空间和执行时间。

关键词：相容粗糙集约简支持向量机最优分类超平面统计学习理论