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基于一类超球面支持向量机的机械故障诊断研究 被引量:10
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作者 王自营 邱绵浩 +1 位作者 安钢 王凯 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期553-558,共6页
针对机械故障诊断中故障类样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了基于一类超球面支持向量机(SVM)的故障诊断方法,该方法只需要对正常类样本进行训练。试验分析了异常类样本缺失对一类超球面支持向量机性能的影响,并提出模型参数优... 针对机械故障诊断中故障类样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了基于一类超球面支持向量机(SVM)的故障诊断方法,该方法只需要对正常类样本进行训练。试验分析了异常类样本缺失对一类超球面支持向量机性能的影响,并提出模型参数优化选择方法,以提高分类模型的推广能力。分析了不同训练结果的分类能力,并对一类超球面支持向量机与一类超平面支持向量机的分类结果进行比较,验证了前者的正确性和有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 一类超球面支持向量机 互信息 匀幅
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基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别 被引量:14
2
作者 刘路 王太勇 +2 位作者 蒋永翔 胡淼 宁倩 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期218-222,共5页
提出一种基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法。该方法提取切削力与振动信号中的多项特征,对各项特征分别进行刀具磨损量相关性分析,选择与刀具磨损变化量最相关的均值、均方根、小波系数能量以及小波系数近似熵组成特征向量。... 提出一种基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法。该方法提取切削力与振动信号中的多项特征,对各项特征分别进行刀具磨损量相关性分析,选择与刀具磨损变化量最相关的均值、均方根、小波系数能量以及小波系数近似熵组成特征向量。采用超球面支持向量机作为分类器,实现了刀具磨损状态的自动识别。实验证明,在小样本学习情况下,基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法具有良好的学习和泛化能力,获得较高的识别正确率。 展开更多
关键词 刀具磨损 球面支持向量 小波变换 近似熵 模式识别
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基于超球面支持向量机的丝杠故障诊断技术 被引量:6
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作者 吴希曦 高宏力 +3 位作者 燕继明 赵敏 黄柏权 许明恒 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期2661-2667,共7页
针对高档数控机床丝杠故障样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了一种用小波包分解和超球面支持向量机进行分类的丝杠故障智能诊断技术。该方法将振动信号小波包分解后的频带能量作为特征向量,输入到超球面支持向量机分类器进行故... 针对高档数控机床丝杠故障样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了一种用小波包分解和超球面支持向量机进行分类的丝杠故障智能诊断技术。该方法将振动信号小波包分解后的频带能量作为特征向量,输入到超球面支持向量机分类器进行故障识别。通过改变相关参数,研究了模型参数选择在构造超球面支持向量机中的重要作用。试验结果表明,建立的超球面支持向量机模型能够有效地对机床丝杠故障进行诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 球面 支持向量 小波包 丝杠 数控
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基于自回归模型和超球面支持向量机的局部放电模式识别 被引量:9
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作者 张建文 王恩俊 +2 位作者 陈焕栩 王曼 丁冬 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2016年第9期29-34,共6页
为了提高变压器局部放电信号分类的准确率,提出了基于自回归模型和超球面支持向量机的模式识别算法。该方法对不同放电类型的信号建立自回归模型,将得到的模型系数作为局部放电信号的特征矩阵,输入到超球面支持向量机中对局部放电信号... 为了提高变压器局部放电信号分类的准确率,提出了基于自回归模型和超球面支持向量机的模式识别算法。该方法对不同放电类型的信号建立自回归模型,将得到的模型系数作为局部放电信号的特征矩阵,输入到超球面支持向量机中对局部放电信号进行分类。由于超球面支持向量机中的惩罚因子和核函数参数对分类的准确率起着重要的作用,因此采用粒子群算法寻找最优的惩罚因子和核函数参数的组合。实验结果表明,基于自回归模型的参数特征,采用优化后的超球面支持向量机对局部放电信号进行分类,其分类准确率比未经优化超球面支持向量机的分类准确率提高了13.33%,比BP神经网络的识别率提高了20%,为局部放电信号的模式识别提供了一种新思路。 展开更多
关键词 局部放电信号 自回归模型 球面支持向量 粒子群算法
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基于证据框架的模糊超球面支持向量机超参数优化 被引量:1
5
作者 金添 周智敏 +1 位作者 宋千 常文革 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期227-232,共6页
模糊超球面支持向量机(FHS-SVM)在处理一类分类问题时比超平面支持向量机泛化能力更强,特别是在雷达目标检测中得到了成功应用.FHS-SVM训练时需要预设一些超参数,不同的超参数得到的FHS-SVM性能差异很大.文中首先证明了FHS-SVM训练过程... 模糊超球面支持向量机(FHS-SVM)在处理一类分类问题时比超平面支持向量机泛化能力更强,特别是在雷达目标检测中得到了成功应用.FHS-SVM训练时需要预设一些超参数,不同的超参数得到的FHS-SVM性能差异很大.文中首先证明了FHS-SVM训练过程与证据框架第一层贝叶斯推理的等价性,然后在证据框架下提出了FHS-SVM超参数优化迭代方法.基于超宽带合成孔径雷达探雷数据,通过与穷举方法结果的对比检验了迭代优化方法的有效性. 展开更多
关键词 证据框架 模糊球面支持向量 参数优化 地雷检测
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基于模糊超球面支持向量机的超宽带SAR地雷检测 被引量:1
6
作者 金添 周智敏 +1 位作者 宋千 常文革 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1447-1451,共5页
机载或车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)可以大区域快速探测单个地雷和雷场,是探雷的发展趋势。虚警太多是UWB SAR探雷实用化的主要问题。本文提出了模糊超球面支持向量机(FHS-SVM)地雷检测器。FHS-SVM在高维核特征空间中构造封闭的超... 机载或车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)可以大区域快速探测单个地雷和雷场,是探雷的发展趋势。虚警太多是UWB SAR探雷实用化的主要问题。本文提出了模糊超球面支持向量机(FHS-SVM)地雷检测器。FHS-SVM在高维核特征空间中构造封闭的超球面区分地雷和杂波,并在学习过程中利用隶属度定量表征地雷和杂波误判风险不同及地雷埋设环境变化等因素对检测器的影响。轨道地表穿透SAR(Rail-GPSAR)系统实测数据处理结果表明,FHS-SVM比传统超球面SVM(HS-SVM)和超平面SVM(HP-SVM)具有更好的检测性能。 展开更多
关键词 雷达工程 模糊球面支持向量 宽带 合成孔径雷达 地雷检测
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基于HMM核超球面支持向量机的超宽带SAR未爆物检测
7
作者 宋千 金添 周智敏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1509-1515,共7页
利用机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测地下未爆物(UXO)具有安全和高效的优点.UXO检测分为预筛选和鉴别.预筛选从大面积SAR图像中提取若干怀疑目标,而鉴别则将这些怀疑目标分成UXO和杂波从而降低虚警.本文提出隐马尔可夫模型(HMM)核... 利用机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测地下未爆物(UXO)具有安全和高效的优点.UXO检测分为预筛选和鉴别.预筛选从大面积SAR图像中提取若干怀疑目标,而鉴别则将这些怀疑目标分成UXO和杂波从而降低虚警.本文提出隐马尔可夫模型(HMM)核的超球面支持向量机(HS-SVM)UXO鉴别器.HS-SVM基于结构风险最小原理并利用核特征空间中的超球面区分UXO和杂波能够解决小训练样本集和无典型杂波样本两个问题.此外将描述UXO多方位特征的HMM作为HS-SVM核函数进一步提高了UXO的鉴别性能.实测数据处理结果表明,HMM核HS-SVM优于HMM和高斯核HS-SVM等UXO鉴别器. 展开更多
关键词 宽带 合成孔径雷达 隐马尔可夫模型核 球面支持向量 未爆物
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基于支持向量数据描述的闭合超球面机
8
作者 梁锦锦 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第2期538-542,共5页
为提高支持向量数据描述的训练精度,提出一种闭合超球面机。在训练阶段利用目标类样本构造最小包围超球,利用非目标类样本调整描述边界;在测试阶段计算待测样本与最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系设计分类规则。不同... 为提高支持向量数据描述的训练精度,提出一种闭合超球面机。在训练阶段利用目标类样本构造最小包围超球,利用非目标类样本调整描述边界;在测试阶段计算待测样本与最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系设计分类规则。不同规模和不同平衡度的数据集上的仿真结果表明,该算法分类精度高,训练时间短,将支持向量机和光滑支持向量机的运行时间降低为原来的17.17%和29.06%,将支持向量数据描述分类器的精度提高12.98%且具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 支持向量数据描述 闭合球面 最小包围 描述边界 鲁棒性
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基于敏感度分析的球面磁悬浮飞轮电机多目标分层优化设计
9
作者 朱志莹 焦金帅 +2 位作者 徐政 孟凡浩 安聪 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期130-139,共10页
针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参... 针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参数划分为主敏感度参数和次敏感度参数,针对主敏感度参数和次敏感度参数,依次分别采用支持向量机进行非参数建模,并通过惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法进行寻优;最后,通过有限元仿真验证了所提算法的有效性,结果表明优化后电机转矩提高6%,悬浮力提高27.99%。 展开更多
关键词 球面磁悬浮飞轮电 参数敏感度分析 分层优化 支持向量 惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法
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近红外光谱结合一类支持向量机算法检测鸡蛋的新鲜度 被引量:25
10
作者 林颢 赵杰文 +2 位作者 陈全胜 蔡健荣 周平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期929-932,共4页
研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度,在识别模型建立过程中,引入一类支持向量机(OC-SVM)算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10000-4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱,通过主... 研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度,在识别模型建立过程中,引入一类支持向量机(OC-SVM)算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10000-4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱,通过主成分分析方法提取光谱数据中的特征信息,优选了3个主成分作为模型的输入向量,然后采用OC-SVM区分新鲜蛋和非新鲜蛋。在模型建立过程中,对相关参数进行了优化,试验结果显示在相同条件下,OC-SVM模型识别结果较传统的支持向量机模型好。最优OC-SVM模型对新鲜蛋和非新鲜蛋的识别率均为80%,传统的支持向量机对新鲜度的识别率为100%,对非新鲜度的识别率却为0%。研究结果表明利用近红外光谱快速识别鸡蛋新鲜度方法是可行的;OC-SVM算法为训练样本数量不平衡提供了一种有效的解决方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 一类支持向量 检测 鸡蛋 新鲜度
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基于多类超球支持向量机的铣削颤振预测方法 被引量:13
11
作者 吴石 林连冬 +1 位作者 肖飞 渠达 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2414-2421,共8页
为了预测薄壁件铣削过程颤振的发生,提出了一种应用小波系数特征和多类超球支持向量机进行铣削颤振预报的方法。首先基于连续小波变换分别提取高、低频段铣削振动信号的特征,然后利用多类超球支持向量机进行稳定铣削状态、铣削颤振孕育... 为了预测薄壁件铣削过程颤振的发生,提出了一种应用小波系数特征和多类超球支持向量机进行铣削颤振预报的方法。首先基于连续小波变换分别提取高、低频段铣削振动信号的特征,然后利用多类超球支持向量机进行稳定铣削状态、铣削颤振孕育状态、铣削颤振状态识别。为了简化支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,该算法使每一类样本都获得一个超球支持向量机,在特征空间中以测试样本与超球中心距离、超球半径作为决策函数来进行识别。实验表明,在铣削颤振识别系统中多类双核超球支持向量机与连续小波系数特征向量相结合具有良好的识别效果,颤振孕育预报正确率达98.0%。 展开更多
关键词 颤振预报 小波系数 支持向量 多类支持向量
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基于超球球心间距多类支持向量机的滚动轴承故障分类 被引量:20
12
作者 康守强 王玉静 +3 位作者 姜义成 杨广学 宋立新 V.I.MIKULOVICH 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第14期2319-2325,共7页
为了降低滚动轴承故障智能分类的训练时间并提高分类精度,提出了一种滚动轴承正常、内、外环故障及不同故障严重程度的多状态分类方法。该方法首先采用峭度值结合相关系数法确定集合经验模态分解结果中包含主要状态信息的固有模态函数;... 为了降低滚动轴承故障智能分类的训练时间并提高分类精度,提出了一种滚动轴承正常、内、外环故障及不同故障严重程度的多状态分类方法。该方法首先采用峭度值结合相关系数法确定集合经验模态分解结果中包含主要状态信息的固有模态函数;再将其组成特征矩阵,利用奇异值分解所得奇异值作为特征向量;最后在采用改进分类规则的超球多类支持向量机分类时,提出由各状态超球球心间距中的最值来确定多类分类器核参数的选取范围,缩小选取区间,最终实现滚动轴承的多状态分类。实验结果表明,提出的滚动轴承多状态分类方法可以减少分类器的训练时间,提高分类精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障分类 多类支持向量 球秋心间距 经验模态分解
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一类支持向量机的设备状态自适应报警方法 被引量:8
13
作者 张庆 徐光华 +1 位作者 华成 张熠卓 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期61-65,共5页
为了提高对异常状态识别的适应性和有效性,提出了一种基于一类支持向量机的设备状态自适应报警方法.该方法使用一类支持向量机的在线算法,动态估计监测参数在高维特征空间中的最优分布区域,将新数据与上一时刻分布区域的相对距离作为异... 为了提高对异常状态识别的适应性和有效性,提出了一种基于一类支持向量机的设备状态自适应报警方法.该方法使用一类支持向量机的在线算法,动态估计监测参数在高维特征空间中的最优分布区域,将新数据与上一时刻分布区域的相对距离作为异常指标,描述监测参数的统计特征变化,辨识出设备的异常状态.通过对仿真数据的报警效果分析,以及将该方法应用于对加热炉风机的振动监测中,得到的异常报警结果能够满足实际监测的需要,证明该方法具有异常的识别敏感性、缓慢劣化包容性和状态迁移适应性的特点. 展开更多
关键词 一类支持向量 自适应报警 异常状态
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基于一类支持向量机的高光谱影像地物识别 被引量:7
14
作者 陈伟 余旭初 +2 位作者 张鹏强 王智超 王鹤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期2092-2096,2100,共6页
高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息,在地物识别方面具有明显的优势。一类支持向量机(OCSVM)不仅保留了支持向量机的原有优势,而且只需要待识别类型的训练样本。为此提出了算法,通过数学模型选择、核函数设计与参数的自适应调整将OCSVM... 高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息,在地物识别方面具有明显的优势。一类支持向量机(OCSVM)不仅保留了支持向量机的原有优势,而且只需要待识别类型的训练样本。为此提出了算法,通过数学模型选择、核函数设计与参数的自适应调整将OCSVM原理融入到高光谱影像的地物识别算法中,提高了识别的精度,降低了对训练样本的要求。最后利用两幅高光谱影像进行了实验分析,实验结果证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 高光谱影像 一类支持向量 支持向量数据描述 地物识别 参数选择
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基于超球支持向量机的类增量学习算法研究 被引量:8
15
作者 秦玉平 李祥纳 +1 位作者 王秀坤 王春立 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第8期116-118,共3页
提出了一种超球支持向量机类增量学习算法。对每一类样本,利用超球支持向量机在特征空间中求得包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开。类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练,使得该算法在很小的样本集、很小... 提出了一种超球支持向量机类增量学习算法。对每一类样本,利用超球支持向量机在特征空间中求得包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开。类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练,使得该算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现了类增量学习,大大降低了训练时间,同时保留了历史训练结果。分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类简单快捷。实验结果证明,该算法不仅具有较高的训练速度,而且具有较高的分类速度和分类精度。 展开更多
关键词 支持向量 类增量学习
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基于流形学习与一类支持向量机的滚动轴承早期故障识别方法 被引量:10
16
作者 刘丽娟 陈果 郝腾飞 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期628-633,共6页
提出了一种基于流形学习与一类支持向量机的轴承早期故障识别方法。首先提取轴承信号的时域参数构成原始特征样本空间;然后采用基于拉普拉斯特征映射算法(Laplacian eigenmap,LE)的流形学习方法对特征样本进行特征压缩,提取出敏感的故... 提出了一种基于流形学习与一类支持向量机的轴承早期故障识别方法。首先提取轴承信号的时域参数构成原始特征样本空间;然后采用基于拉普拉斯特征映射算法(Laplacian eigenmap,LE)的流形学习方法对特征样本进行特征压缩,提取出敏感的故障特征;最后采用一类支持向量机对各状态实现分类识别。利用实测的滚动轴承故障数据对算法进行了验证,并将LE方法与主成分分析(PCA)方法进行了比较,结果证明该方法可行。 展开更多
关键词 流形学习 一类支持向量 轴承 故障识别 拉普拉斯特征映射
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基于自适应双向加权最小二乘支持向量机的超短期负荷预测 被引量:27
17
作者 王岗 姜杰 +1 位作者 唐昆明 张太勤 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第19期142-146,共5页
应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即'近大远小'的原则,在双向,即横向(输入样本)与纵向(训练样本集)引入时间域的隶属分布。并用快... 应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即'近大远小'的原则,在双向,即横向(输入样本)与纵向(训练样本集)引入时间域的隶属分布。并用快速留一法在线优化模型的参数,实现了相关参数的自适应选择,克服了应用固定系数进行预测的缺点。应用某地区的负荷数据进行了仿真预测,并应用不同的方法进行了对比。结果表明,所提出的方法与传统方法相比提高了超短期负荷的预测精度。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量 双向加权 快速留一法 短期负荷预测 自适应参数选择
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超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法 被引量:5
18
作者 黄扬帆 张慧敏 +1 位作者 徐子航 曹鹏程 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期125-128,140,共5页
针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类... 针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类最先分割出来的原则,设计二叉树结构,从而提高分类精度。通过仿真实验,分析比较各种方法的性能,从而验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量 多类分类 球体 二叉树
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基于同心超球面分割的支持向量预抽取方法 被引量:3
19
作者 琚旭 王浩 姚宏亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第31期55-56,83,共3页
支持向量机仅仅由支持向量所决定,因此预先抽取支持向量参与训练是非常重要的。提出了一个基于同心超球面分割的支持向量预抽取方法,并在此基础上给出了HD-SVM训练算法。首先对样本的每一类分别用一些半径足够大的同心超球面进行分割,... 支持向量机仅仅由支持向量所决定,因此预先抽取支持向量参与训练是非常重要的。提出了一个基于同心超球面分割的支持向量预抽取方法,并在此基础上给出了HD-SVM训练算法。首先对样本的每一类分别用一些半径足够大的同心超球面进行分割,抽取出距离最优分类面较近的边界样本,这些样本最有可能成为支持向量;然后让边界样本作为初始工作集先参与训练。实验结果表明,该文的方法可以有效地对支持向量进行预抽取,避免了训练全部样本,使得训练速度明显得到提高。 展开更多
关键词 支持向量 球面分割 分解 支持向量 工作集
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超球体多类支持向量机理论 被引量:8
20
作者 徐图 何大可 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1293-1297,共5页
目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练,因此,这是一种... 目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练,因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路. 展开更多
关键词 支持向量 多类支持向量 SMO训练算法 推广性能 球体多类支持向量
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