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基于用电量曲线和深度学习的非技术性损失检测与识别
1
作者
王云静
肖克宇
+3 位作者
曲正伟
韩晓明
董海艳
Popov Maxim Georgievitch
《电测与仪表》
北大核心
2025年第6期202-211,共10页
电网中的非技术性损失不仅对电力公司经济效益造成显著影响,同时也给系统的电能质量和运行安全带来严重威胁。而不法用户牟取利益的技术手段也日益复杂,使得传统的非技术性损失检测方式逐渐陷入局限。文章研究了基于用电量曲线实施用电...
电网中的非技术性损失不仅对电力公司经济效益造成显著影响,同时也给系统的电能质量和运行安全带来严重威胁。而不法用户牟取利益的技术手段也日益复杂,使得传统的非技术性损失检测方式逐渐陷入局限。文章研究了基于用电量曲线实施用电篡改行为的操作手段,总结了一系列用于生成虚假用电数据的篡改策略。基于用电量曲线提取获得电力用户的用电行为特征之后,采用双向长短期记忆网络将其与实施用电篡改行为的结果相关联。最后通过构建多层级的神经网络架构,利用深度学习解决用电特征序列的多分类问题。根据某区域实际用电数据进行的算例仿真显示,文章研究内容能够实现对非技术性损失的有效检测以及具体篡改策略的分类识别。
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关键词
非技术性损失
深度学习
用电量曲线
双向长短期记忆网络
多分类问题
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职称材料
基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗算法
被引量：
1
2
作者
周毅岩
石亮
+1 位作者
张遨
岳晓宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第8期2502-2507,共6页
针对现有人脸反欺骗模型面对不同应用场景识别精度低、泛化性能不佳的问题,引入解纠缠表示学习,提出一种基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗方法。该方法采用U-Net架构和ResNet-18作为编/解码器。首阶段训练中,通过输入真实样本使得编码器...
针对现有人脸反欺骗模型面对不同应用场景识别精度低、泛化性能不佳的问题,引入解纠缠表示学习,提出一种基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗方法。该方法采用U-Net架构和ResNet-18作为编/解码器。首阶段训练中,通过输入真实样本使得编码器仅学习到真实样本相关信息。第二阶段,构建对抗性学习网络,输入不具标签的样本,将预训练的编码器输出和新编码器输出进行特征融合,由解码器重建图像,在鉴别器中与原始图像进行对抗训练,以实现特征的解耦。模型与一些经典人脸反欺骗方法相比,有着更好的检测性能,在OULU-NPU数据集的数个实验中,最低的检测错误率仅为0.8%,表现优于STDN等经典检测方法。该人脸反欺骗方法通过分阶段训练的方式,使得模型在对抗性训练中获得了相比端到端模型更具判别性的特征表示,在欺骗特征图输出阶段采用多分类策略,减小了不同的图像噪声对分类结果的影响,在公开数据集上的实验验证了算法的有效性。
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关键词
人脸反欺骗
解纠缠表示学习
多分类
域泛化
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职称材料
AdaBoost算法研究进展与展望
被引量：
285
3
作者
曹莹
苗启广
+1 位作者
刘家辰
高琳
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期745-758,共14页
AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出...
AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出以及被证实的过程,在此基础上,引出AdaBoost算法的起源与最初设计思想;接着,介绍AdaBoost算法训练误差与泛化误差分析方法,解释了算法能够提高学习精度的原因;然后,分析了AdaBoost算法的不同理论分析模型,以及从这些模型衍生出的变种算法;之后,介绍AdaBoost算法从二分类到多分类的推广.同时,介绍了AdaBoost及其变种算法在实际问题中的应用情况.本文围绕AdaBoost及其变种算法来介绍在集成学习中有着重要地位的Boosting理论,探讨Boosting理论研究的发展过程以及未来的研究方向,为相关研究人员提供一些有用的线索.最后,对今后研究进行了展望,对于推导更紧致的泛化误差界、多分类问题中的弱分类器条件、更适合多分类问题的损失函数、更精确的迭代停止条件、提高算法抗噪声能力以及从子分类器的多样性角度优化AdaBoost算法等问题值得进一步深入与完善.
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关键词
集成学习
BOOSTING
ADABOOST
泛化误差
分类间隔
多分类
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职称材料
应用多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法
被引量：
97
4
作者
郭创新
朱承治
+2 位作者
张琳
彭明伟
刘毅
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第13期128-134,共7页
提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多...
提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多个基核函数的组合,提高了分类的精度;将模型分解为2个凸优问题进行求解,问题的复杂度低,求解速度快。诊断实例表明,该方法能保证较高的诊断准确率,具有较好的实用性和推广性。
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关键词
变压器
故障诊断
支持向量机
多分类多核学习
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职称材料
一种面向人脸识别的加权代价敏感局部保持投影
被引量：
9
5
作者
万建武
杨明
+1 位作者
吉根林
陈银娟
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期1155-1164,共10页
传统的局部保持降维方法追求最低的识别错误率,即假设每一类的错分代价都是相同的.这个假设在真实的人脸识别应用中往往是不成立的.人脸识别是一个多类的代价敏感和类不平衡问题.例如,在人脸识别的门禁系统中,将入侵者错分成合法者的损...
传统的局部保持降维方法追求最低的识别错误率,即假设每一类的错分代价都是相同的.这个假设在真实的人脸识别应用中往往是不成立的.人脸识别是一个多类的代价敏感和类不平衡问题.例如,在人脸识别的门禁系统中,将入侵者错分成合法者的损失往往高于将合法者错分成入侵者的损失.因此,每一类的错分代价是不同的.另外,如果任一类合法者的样本数少于入侵者的样本数,该类合法者和入侵者就是类别不平衡的.为此,将错分代价融入到局部保持的降维模型中,提出了一种错分代价最小化的局部保持降维方法.同时,采用加权策略平衡了各类样本对投影方向的贡献.在人脸数据集AR,PIE,Extended Yale B上的实验结果表明了该算法的有效性.
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关键词
局部保持降维
人脸识别
代价敏感学习
类不平衡
多类
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职称材料
基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树
被引量：
3
6
作者
张国宣
孔锐
+3 位作者
施泽生
郭立
刘士建
薛明东
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期172-174,共3页
针对解决多类模式识别问题的SVM方法进行研究,在比较常用的几种多类SVM分类算法基础上,提出了一种基于核聚类方法的多层次SVM分类树,将核空间中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来,实现了一种结构更加简洁清晰、计算效率更高的多...
针对解决多类模式识别问题的SVM方法进行研究,在比较常用的几种多类SVM分类算法基础上,提出了一种基于核聚类方法的多层次SVM分类树,将核空间中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来,实现了一种结构更加简洁清晰、计算效率更高的多层SVM分类树算法,并在实验中取得了良好的结果。
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关键词
多类模式识别
支持向量机
核聚类
统计学习理论
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职称材料
基于Huffman树的多类SVM方法
被引量：
5
7
作者
刘洋
张秋余
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第7期1792-1793,1840,共3页
提出了一种基于Huffman树的支持向量机多类分类方法。二叉树方法是一种常用的多类分类方法,它的关键问题在于如何构造合理的结构以获得较高的推广能力。为解决该问题,按照Huffman树的构造过程自下向上地构造二叉树,使易于分割的类处于...
提出了一种基于Huffman树的支持向量机多类分类方法。二叉树方法是一种常用的多类分类方法,它的关键问题在于如何构造合理的结构以获得较高的推广能力。为解决该问题,按照Huffman树的构造过程自下向上地构造二叉树,使易于分割的类处于上层结点。实验结果表明,该方法与One-vs-One和DAGSVM方法的分类效果相当。
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关键词
机器学习
支持向量机
多类分类
二叉树
哈夫曼树
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职称材料
核极化的多核LSSVM及其在分类中的应用
被引量：
1
8
作者
刘文婧
陈肖洁
《机械设计与制造》
北大核心
2018年第1期58-61,共4页
为了解决最小二乘支持向量机对于选择核函数盲目性的问题,将核度量标准核极化和多核学习引入最小二乘支持向量机中,提出了基于核极化的多核最小二乘支持向量机算法。算法首先利用核极化确定每个基本核函数的权系数,再根据多核学习原理...
为了解决最小二乘支持向量机对于选择核函数盲目性的问题,将核度量标准核极化和多核学习引入最小二乘支持向量机中,提出了基于核极化的多核最小二乘支持向量机算法。算法首先利用核极化确定每个基本核函数的权系数,再根据多核学习原理组合多核函数,然后,建立多核最小二乘支持向量机模型,并进行模型的学习训练和预测。UCI数据上的试验结果表明,所提出的算法比SVM、最小二乘支持向量机和其他的多核学习方法具有更高的分类准确率。
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关键词
最小二乘支持向量机
核极化
多核学习
多分类
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职称材料
基于教与学优化算法的基因表达谱选择性集成分类
被引量：
2
9
作者
陈涛
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第21期232-238,共7页
针对基因表达谱的高维、小样本及高噪声等特点,提出一种选择性集成分类方法。首先,采样改进的分类信息指数法进行属性约简,剔除大量无效基因实现降维;然后,基于bootstrap技术的样本扰动和核模糊粗糙集的特征扰动构建多个样本子集,训练...
针对基因表达谱的高维、小样本及高噪声等特点,提出一种选择性集成分类方法。首先,采样改进的分类信息指数法进行属性约简,剔除大量无效基因实现降维;然后,基于bootstrap技术的样本扰动和核模糊粗糙集的特征扰动构建多个样本子集,训练多个基分类器;最后,采用教与学优化算法构建选择性集成分类器。仿真实验结果表明,算法在分类精度、集成规模及稳定性等方面具有较强优势。
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关键词
基因表达谱
选择性集成
多类别分类信息指数法
核模糊粗糙集
教与学优化算法
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职称材料
支撑向量机多类分类方法的研究
被引量：
3
10
作者
胡振新
李宏
郭泽华
《现代电子技术》
2011年第13期165-167,171,共4页
支撑向量机是一种基于统计学理论的新的学习算法,它采用了结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有很强的泛化能力。传统支撑向量机针对两类分类问题,为了深入地分析实际应用中的大规模和多类别的问题,通过对一次性求解法、一...
支撑向量机是一种基于统计学理论的新的学习算法,它采用了结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有很强的泛化能力。传统支撑向量机针对两类分类问题,为了深入地分析实际应用中的大规模和多类别的问题,通过对一次性求解法、一对多、一对一、有向无环图方法的原理和实现方法进行分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,并通过实验进行了验证和比较。实验结果表明,各种方法可以获得不同的分类器推广能力及训练速度和测试速度,也为今后如何更好地解决支撑向量机多类分类问题指明了方向。
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关键词
统计学理论
支撑向量机
结构风险最小化
多类分类
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职称材料
题名
基于用电量曲线和深度学习的非技术性损失检测与识别
1
作者
王云静
肖克宇
曲正伟
韩晓明
董海艳
Popov Maxim Georgievitch
机构
燕山大学电气工程学院
圣彼得堡彼得大帝理工大学能源学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2025年第6期202-211,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51807172)。
文摘
电网中的非技术性损失不仅对电力公司经济效益造成显著影响,同时也给系统的电能质量和运行安全带来严重威胁。而不法用户牟取利益的技术手段也日益复杂,使得传统的非技术性损失检测方式逐渐陷入局限。文章研究了基于用电量曲线实施用电篡改行为的操作手段,总结了一系列用于生成虚假用电数据的篡改策略。基于用电量曲线提取获得电力用户的用电行为特征之后,采用双向长短期记忆网络将其与实施用电篡改行为的结果相关联。最后通过构建多层级的神经网络架构,利用深度学习解决用电特征序列的多分类问题。根据某区域实际用电数据进行的算例仿真显示,文章研究内容能够实现对非技术性损失的有效检测以及具体篡改策略的分类识别。
关键词
非技术性损失
深度学习
用电量曲线
双向长短期记忆网络
多分类问题
Keywords
non-technical loss
deep
learning
electricity consumption curve
bidirectional long short-term memory
multiclass
classification problem
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗算法
被引量：
1
2
作者
周毅岩
石亮
张遨
岳晓宇
机构
江苏科技大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第8期2502-2507,共6页
基金
2022年江苏省高校“智慧教育与教学数字化转型研究”专项课题。
文摘
针对现有人脸反欺骗模型面对不同应用场景识别精度低、泛化性能不佳的问题,引入解纠缠表示学习,提出一种基于解纠缠表示学习的人脸反欺骗方法。该方法采用U-Net架构和ResNet-18作为编/解码器。首阶段训练中,通过输入真实样本使得编码器仅学习到真实样本相关信息。第二阶段,构建对抗性学习网络,输入不具标签的样本,将预训练的编码器输出和新编码器输出进行特征融合,由解码器重建图像,在鉴别器中与原始图像进行对抗训练,以实现特征的解耦。模型与一些经典人脸反欺骗方法相比,有着更好的检测性能,在OULU-NPU数据集的数个实验中,最低的检测错误率仅为0.8%,表现优于STDN等经典检测方法。该人脸反欺骗方法通过分阶段训练的方式,使得模型在对抗性训练中获得了相比端到端模型更具判别性的特征表示,在欺骗特征图输出阶段采用多分类策略,减小了不同的图像噪声对分类结果的影响,在公开数据集上的实验验证了算法的有效性。
关键词
人脸反欺骗
解纠缠表示学习
多分类
域泛化
Keywords
face anti-spoofing
disentangled representation
learning
multiclass
classification
domain generalization
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
AdaBoost算法研究进展与展望
被引量：
285
3
作者
曹莹
苗启广
刘家辰
高琳
机构
西安电子科技大学计算机学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期745-758,共14页
基金
国家自然科学基金(61072109
61272280
+5 种基金
41271447
61272195)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0919)
中央高校基本科研业务费专项资金(K5051203020
K5051203001
K5051303018)资助~~
文摘
AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出以及被证实的过程,在此基础上,引出AdaBoost算法的起源与最初设计思想;接着,介绍AdaBoost算法训练误差与泛化误差分析方法,解释了算法能够提高学习精度的原因;然后,分析了AdaBoost算法的不同理论分析模型,以及从这些模型衍生出的变种算法;之后,介绍AdaBoost算法从二分类到多分类的推广.同时,介绍了AdaBoost及其变种算法在实际问题中的应用情况.本文围绕AdaBoost及其变种算法来介绍在集成学习中有着重要地位的Boosting理论,探讨Boosting理论研究的发展过程以及未来的研究方向,为相关研究人员提供一些有用的线索.最后,对今后研究进行了展望,对于推导更紧致的泛化误差界、多分类问题中的弱分类器条件、更适合多分类问题的损失函数、更精确的迭代停止条件、提高算法抗噪声能力以及从子分类器的多样性角度优化AdaBoost算法等问题值得进一步深入与完善.
关键词
集成学习
BOOSTING
ADABOOST
泛化误差
分类间隔
多分类
Keywords
Ensemble
learning
, Boosting, AdaBoost, generalization error, classification margin,
multiclass
classification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
应用多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法
被引量：
97
4
作者
郭创新
朱承治
张琳
彭明伟
刘毅
机构
浙江大学电气工程学院
浙江省电力公司
西北电网公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第13期128-134,共7页
基金
国家自然科学基金项目(50677062)
国家高技术研究发展计划项目(863计划)(2008AA05Z210)
+1 种基金
新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-07-0745)
浙江省自然科学基金项目(R107062)~~
文摘
提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多个基核函数的组合,提高了分类的精度;将模型分解为2个凸优问题进行求解,问题的复杂度低,求解速度快。诊断实例表明,该方法能保证较高的诊断准确率,具有较好的实用性和推广性。
关键词
变压器
故障诊断
支持向量机
多分类多核学习
Keywords
transformer
fault diagnosis
support vector machine （SVM）
multiclass multiple-kernel learning
分类号
TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
一种面向人脸识别的加权代价敏感局部保持投影
被引量：
9
5
作者
万建武
杨明
吉根林
陈银娟
机构
南京师范大学数学科学学院
南京师范大学计算机科学与技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期1155-1164,共10页
基金
国家自然科学基金(60873176
61272222
+3 种基金
61003116)
江苏省自然科学基金(BK2011782
BK2011005)
江苏省创新基金(CXZZ12_0386)
文摘
传统的局部保持降维方法追求最低的识别错误率,即假设每一类的错分代价都是相同的.这个假设在真实的人脸识别应用中往往是不成立的.人脸识别是一个多类的代价敏感和类不平衡问题.例如,在人脸识别的门禁系统中,将入侵者错分成合法者的损失往往高于将合法者错分成入侵者的损失.因此,每一类的错分代价是不同的.另外,如果任一类合法者的样本数少于入侵者的样本数,该类合法者和入侵者就是类别不平衡的.为此,将错分代价融入到局部保持的降维模型中,提出了一种错分代价最小化的局部保持降维方法.同时,采用加权策略平衡了各类样本对投影方向的贡献.在人脸数据集AR,PIE,Extended Yale B上的实验结果表明了该算法的有效性.
关键词
局部保持降维
人脸识别
代价敏感学习
类不平衡
多类
Keywords
locality preserving projection
face recognition
cost sensitive
learning
class imbalance
multiclass
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树
被引量：
3
6
作者
张国宣
孔锐
施泽生
郭立
刘士建
薛明东
机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期172-174,共3页
基金
2002年度国家高校博士点基金资助项目(20020358023)
文摘
针对解决多类模式识别问题的SVM方法进行研究,在比较常用的几种多类SVM分类算法基础上,提出了一种基于核聚类方法的多层次SVM分类树,将核空间中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来,实现了一种结构更加简洁清晰、计算效率更高的多层SVM分类树算法,并在实验中取得了良好的结果。
关键词
多类模式识别
支持向量机
核聚类
统计学习理论
Keywords
multiclass
pattern recognition
Support vector machine(SVM)
Kernel cluster
Statistical
learning
theory
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于Huffman树的多类SVM方法
被引量：
5
7
作者
刘洋
张秋余
机构
渤海大学信息科学与工程学院
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第7期1792-1793,1840,共3页
基金
甘肃省科技攻关计划基金项目(2GS047-A52-002-03)
文摘
提出了一种基于Huffman树的支持向量机多类分类方法。二叉树方法是一种常用的多类分类方法,它的关键问题在于如何构造合理的结构以获得较高的推广能力。为解决该问题,按照Huffman树的构造过程自下向上地构造二叉树,使易于分割的类处于上层结点。实验结果表明,该方法与One-vs-One和DAGSVM方法的分类效果相当。
关键词
机器学习
支持向量机
多类分类
二叉树
哈夫曼树
Keywords
machine
learning
support vector machine
multiclass
classification
binary tree
Huffman tree
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
核极化的多核LSSVM及其在分类中的应用
被引量：
1
8
作者
刘文婧
陈肖洁
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2018年第1期58-61,共4页
基金
国家自然科学基金项目(21366017)
内蒙古科技大学科研启动项目(2014QDL024)
内蒙古自然科学基金(2016MS0543)
文摘
为了解决最小二乘支持向量机对于选择核函数盲目性的问题,将核度量标准核极化和多核学习引入最小二乘支持向量机中,提出了基于核极化的多核最小二乘支持向量机算法。算法首先利用核极化确定每个基本核函数的权系数,再根据多核学习原理组合多核函数,然后,建立多核最小二乘支持向量机模型,并进行模型的学习训练和预测。UCI数据上的试验结果表明,所提出的算法比SVM、最小二乘支持向量机和其他的多核学习方法具有更高的分类准确率。
关键词
最小二乘支持向量机
核极化
多核学习
多分类
Keywords
Least Squares Support Vector Machine
Kernel Polarization
Multiple Kernel
learning
multiclass
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于教与学优化算法的基因表达谱选择性集成分类
被引量：
2
9
作者
陈涛
机构
陕西理工大学数学与计算机科学学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第21期232-238,共7页
基金
国家自然科学基金(11502132)
陕西省教育厅科研基金(14JK1148)
陕西理工大学科研基金(SLGQD2017-07)资助
文摘
针对基因表达谱的高维、小样本及高噪声等特点,提出一种选择性集成分类方法。首先,采样改进的分类信息指数法进行属性约简,剔除大量无效基因实现降维;然后,基于bootstrap技术的样本扰动和核模糊粗糙集的特征扰动构建多个样本子集,训练多个基分类器;最后,采用教与学优化算法构建选择性集成分类器。仿真实验结果表明,算法在分类精度、集成规模及稳定性等方面具有较强优势。
关键词
基因表达谱
选择性集成
多类别分类信息指数法
核模糊粗糙集
教与学优化算法
Keywords
gene expression profile
selective ensemble
multiclass
information index to classification
kemelized fuzzy rough sets
teaching-
learning
-based optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
支撑向量机多类分类方法的研究
被引量：
3
10
作者
胡振新
李宏
郭泽华
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《现代电子技术》
2011年第13期165-167,171,共4页
文摘
支撑向量机是一种基于统计学理论的新的学习算法,它采用了结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有很强的泛化能力。传统支撑向量机针对两类分类问题,为了深入地分析实际应用中的大规模和多类别的问题,通过对一次性求解法、一对多、一对一、有向无环图方法的原理和实现方法进行分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,并通过实验进行了验证和比较。实验结果表明,各种方法可以获得不同的分类器推广能力及训练速度和测试速度,也为今后如何更好地解决支撑向量机多类分类问题指明了方向。
关键词
统计学理论
支撑向量机
结构风险最小化
多类分类
Keywords
statistical
learning
theory
support vector machine （SVM）
structural risk minimization （SRM）
multiclass
classification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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