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一种非线性支持向量机决策树多值分类器 被引量:7
1
作者 姚勇 赵辉 刘志镜 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期873-876,共4页
提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法.该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度.在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减... 提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法.该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度.在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减少计算规模,从而提高分类精度与分类效率.实验结果表明,与一般的线性支持向量机决策树分类算法相比,该算法的分类精度有了明显提高,同时其分类时间也相应降低. 展开更多
关键词 分类 支持向量 核函数 决策树
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基于节点优化的决策树支持向量机及在故障诊断中的应用 被引量:3
2
作者 王晴晴 汪正东 +1 位作者 黄衍法 赵小虎 《煤矿机械》 北大核心 2010年第6期241-243,共3页
针对目前故障诊断中,难以获得大量的故障数据样本以及诊断知识获取困难等不足,提出了专门针对有限样本的新一代机器学习的算法—支持向量机(SVM),它在样本很少的情况下具有较好的泛化能力,比较适合解决故障诊断小样本情况的实际问题。... 针对目前故障诊断中,难以获得大量的故障数据样本以及诊断知识获取困难等不足,提出了专门针对有限样本的新一代机器学习的算法—支持向量机(SVM),它在样本很少的情况下具有较好的泛化能力,比较适合解决故障诊断小样本情况的实际问题。在多故障诊断时,必须先进行多分类扩展.决策树是一种性能优秀的多分类扩展策略,但该方法的决策结果与结点的排部密切相关,结点的排部影响了诊断的正确率.提出一种根据故障数据的空间分布来优化结点排部的方法,它能够提高支持向量机诊断的正确率.采用该方法扩展的多分类支持向量机在故障诊断中获得良好效果. 展开更多
关键词 支持向量 故障诊断 多分类 决策树 结点优化
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一种新的支持向量机决策树设计算法 被引量:8
3
作者 张先武 郭雷 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第10期31-35,共5页
支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练... 支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。 展开更多
关键词 支持向量 多类分类 模糊核C-均值 决策树
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一种基于支持向量机集成的决策树分类算法 被引量:5
4
作者 姜锐 衣马木艾山.阿布都力克木 《科技通报》 北大核心 2013年第8期145-147,共3页
传统决策树算法有好的可理解性,而支持向量机集成方法有好的分类性能。本文基于二者的优点提出了一种基于支持向量机集成的决策树分类算法,首先在样本集合上训练支持向量机集成分类器。然后随机生成一定数目的特征向量并加以标注,构造... 传统决策树算法有好的可理解性,而支持向量机集成方法有好的分类性能。本文基于二者的优点提出了一种基于支持向量机集成的决策树分类算法,首先在样本集合上训练支持向量机集成分类器。然后随机生成一定数目的特征向量并加以标注,构造辅助样本。最后在辅助样本的帮助下生成新的决策树。由于最终结果由决策树给出,所以本文算法具有很好的可理解性。此外在辅助样本的帮助下,算法的分类性能也得到提高。在UCI标准数据集与新闻文本数据集上的实验充分验证了本文算法的合理性。 展开更多
关键词 决策树 支持向量集成 特征向量 可理解性
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基于决策树支持向量机的苹果表面缺陷识别 被引量:16
5
作者 邱光应 彭桂兰 +1 位作者 陶丹 王峥荣 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2017年第9期131-135,共5页
在基于机器视觉苹果缺陷识别过程中,因果梗/花萼与缺陷表皮颜色相似,极大地降低苹果表面缺陷识别准确率,提出一种基于决策树支持向量机(DT-SVM)的苹果表面缺陷识别方法。该方法首先采用单阈值法去除背景,其次在R通道中利用Otsu法和连通... 在基于机器视觉苹果缺陷识别过程中,因果梗/花萼与缺陷表皮颜色相似,极大地降低苹果表面缺陷识别准确率,提出一种基于决策树支持向量机(DT-SVM)的苹果表面缺陷识别方法。该方法首先采用单阈值法去除背景,其次在R通道中利用Otsu法和连通域标记法提取目标区域(果梗、花萼和缺陷)的颜色、纹理和形状特征,最后利用决策树支持向量机进行识别。以600幅富士苹果图像为例,使用该方法进行缺陷识别,结果表明该方法的平均准确率为97.7%。与1-V-1多分类支持向量机(1-V-1SVM)和AdaBoost分类算法相比,DT-SVM方法正确率高、耗时短。说明决策树支持向量机对苹果表面缺陷识别十分有效。 展开更多
关键词 苹果 表面缺陷 识别 果梗/花萼 决策树支持向量(dt-svm)
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基于支持向量机决策树的泵站稳态工况运行下状态识别 被引量:3
6
作者 洪建 李臣明 高红民 《水资源与水工程学报》 CSCD 2017年第3期163-167,共5页
根据统计学理论提出一种基于决策树支持向量机的泵站状态识别方法,支持向量机是基于统计学理论发展而来的学习方法,在处理小样本,非线性,高维数的问题上较为出色。泵站系统数据往往维度较高,通过主成分分析将数据压缩降维,利用处理过后... 根据统计学理论提出一种基于决策树支持向量机的泵站状态识别方法,支持向量机是基于统计学理论发展而来的学习方法,在处理小样本,非线性,高维数的问题上较为出色。泵站系统数据往往维度较高,通过主成分分析将数据压缩降维,利用处理过后的数据对三级支持向量机进行训练结合决策树建立泵站运行状态判别模型,进行泵站稳态运行下的状态识别。实验表明:该方法优点是训练时间短,识别准确度高,具有较强鲁棒性。 展开更多
关键词 泵站 状态识别 支持向量 决策树
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基于决策树支持向量机算法的船用设备故障诊断 被引量:5
7
作者 唐其琯 车驰东 《装备环境工程》 CAS 2021年第9期72-77,共6页
目的提高船用设备的智能化水平,增强船舶的安全性、可靠性,对船上设备进行状态监测,并基于监测数据对设备健康状况进行评估,对可能存在的故障工况进行识别。方法通过采集机舱内的振动数据,对数据进行预处理、快速傅里叶变换,提取1/3倍... 目的提高船用设备的智能化水平,增强船舶的安全性、可靠性,对船上设备进行状态监测,并基于监测数据对设备健康状况进行评估,对可能存在的故障工况进行识别。方法通过采集机舱内的振动数据,对数据进行预处理、快速傅里叶变换,提取1/3倍频带特征,将倍频带谱信号作为特征向量,利用支持向量机算法进行模型训练及分类。对于船上多种工况及可能存在的多种故障类别,采用决策二叉树方法,提出一种快速、准确的状态监测及故障诊断策略。结果在实验室工况下识别准确率接近100%。结论该方法能够对船用设备进行状态监控、故障诊断、健康评估等提供支持,为设备检修、传感器布置等决策提供依据。 展开更多
关键词 支持向量 故障诊断 决策树 智能
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支持向量机决策树模型在气动弹性分析中的应用
8
作者 徐旺丁 张兵 +1 位作者 王华毕 王云海 《航空计算技术》 2017年第6期36-40,共5页
标准的支持向量机具有坚实的理论基础,而且在回归问题上泛化能力较高,但是回归速度比较慢,在很多情况下不能满足实际模式回归问题的要求。决策树效率高,能在较短时间对大型数据做出良好决策,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度... 标准的支持向量机具有坚实的理论基础,而且在回归问题上泛化能力较高,但是回归速度比较慢,在很多情况下不能满足实际模式回归问题的要求。决策树效率高,能在较短时间对大型数据做出良好决策,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度,但在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好。针对CFD/CSD耦合计算气动弹性特性的精度和高效性问题,提出并构建了基于CFD技术的非定常气动力支持向量机决策树降阶模型,并应用于非定常气动弹性分析。选择二维NACA0012翼型进行颤振边界的预测以及选用NACA64A010翼型预测LCO特性,结果表明,降阶模型的计算结果接近CFD/CSD耦合计算的结果,同时提高了计算效率。 展开更多
关键词 气动弹性 降阶模型 支持向量 决策树 颤振
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基于改进支持向量机的人手动作模式识别方法 被引量:11
9
作者 都明宇 鲍官军 +2 位作者 杨庆华 王志恒 张立彬 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1239-1246,共8页
为了提高基于表面肌电信号(sEMG)控制的手部运动康复器对人手多种动作模式的识别率,比较常规支持向量机(SVM)多类分类器的特点,提出改进的决策树支持向量机多类分类方法.该方法引入基于sEMG特征向量的类间距离可分性测度来指导决策树的... 为了提高基于表面肌电信号(sEMG)控制的手部运动康复器对人手多种动作模式的识别率,比较常规支持向量机(SVM)多类分类器的特点,提出改进的决策树支持向量机多类分类方法.该方法引入基于sEMG特征向量的类间距离可分性测度来指导决策树的构建,能够为每个SVM子分类器的训练提供识别率较高的样本划分方案,在提高决策树内部节点分类成功率的同时,简化了分类器结构.通过实验对比可知,新方法在20种手部动作模式的识别训练过程中,单项动作最低识别率较常规决策树方式提高了7.1%,平均识别率达到88.9%,训练速度较一对一支持向量机分类器提高了5.8%. 展开更多
关键词 表面肌电信号(sEMG) 类间距离 模式识别 支持向量(SVM) 决策树
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基于CKPCA-HOG和支持向量机的运动目标分类算法 被引量:6
10
作者 闻帆 屈桢深 闫纪红 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期643-649,共7页
为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类,提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法.利用背景减法提取运动目标前景区域,并识别出潜在候选运动目标.利用提出的基于聚类的核... 为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类,提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法.利用背景减法提取运动目标前景区域,并识别出潜在候选运动目标.利用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征,以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征.将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机,实现多类目标的准确分类.通过在不同视频序列上的实验验证,提出的算法对运动目标进行较好地分类,而且在运算速度方面较传统目标分类方法有了明显的提高.实验结果证明了算法对运动目标分类具有较好的准确性、可靠性和鲁棒性. 展开更多
关键词 目标分类 梯度方向直方图 核主成分分析 二叉决策树支持向量
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基于小波特征与支持向量机的焊点缺陷识别方法的研究 被引量:2
11
作者 周颖 王雪 +1 位作者 刘坤 李明旭 《河北工业大学学报》 CAS 2015年第1期6-11,共6页
基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的... 基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的降维作用,对提取的增强小波系数50维特征向量进行降维处理.同时提出了融合决策树与支持向量机的方法对焊点的缺陷类型进行识别.实验结果表明,本文提取的焊点特征值具有更好的区分性与紧致性,提出的分类方法有效提高了焊点缺陷检测的识别率,同时提高了算法效率. 展开更多
关键词 焊点缺陷识别 小波系数 主成分分析 决策树 支持向量
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基于多重核学习支持向量机的歼击机故障诊断 被引量:3
12
作者 张军峰 胡寿松 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第A01期1-5,共5页
为了提高歼击机故障诊断的准确性与实时性,提出一种基于决策树型组合策略的多重核学习支持向量机诊断方法.决策树型组合策略利用树结构解决多分类问题.而多重核学习支持向量机通过混合核空间,将线性约束下二次规划问题转化为二次约束下... 为了提高歼击机故障诊断的准确性与实时性,提出一种基于决策树型组合策略的多重核学习支持向量机诊断方法.决策树型组合策略利用树结构解决多分类问题.而多重核学习支持向量机通过混合核空间,将线性约束下二次规划问题转化为二次约束下二次规划问题.实验结果表明:多重核学习支持向量机的诊断精度明显优于标准支持向量机,且支持向量的数目也较少.决策树型组合策略的引入可以提高歼击机故障诊断的诊断速度.基于决策树型组合策略的多重核学习支持向量机方法能够准确且快速地解决歼击机故障诊断问题. 展开更多
关键词 故障诊断 支持向量 多重核学习 决策树
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多特征空间下的支持向量机及其在图像识别中的应用 被引量:1
13
作者 姚东明 郭瑞 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2008年第2期75-80,共6页
分别在主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)所构造的特征空间下用模糊支持向量机(FSVM)进行人脸识别。同时,提出了一种改进的FSVM方法,即利用FSVM和多叉决策树相结合的思想来设计人脸分类器,从而使FSVM分类器的速度... 分别在主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)所构造的特征空间下用模糊支持向量机(FSVM)进行人脸识别。同时,提出了一种改进的FSVM方法,即利用FSVM和多叉决策树相结合的思想来设计人脸分类器,从而使FSVM分类器的速度得到了大幅度的提高。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法是有效的。 展开更多
关键词 模糊支持向量 人脸识别 特征提取 决策树
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基于支持向量机的翠冠梨大小等级评定模型构建 被引量:1
14
作者 刘现 郑华伟 《科学技术创新》 2023年第24期221-224,共4页
为了提高翠冠梨大小检测及等级评定的智能化程度与效率,基于支持向量机构建了一套翠冠梨大小等级评定模型。利用自主研制的图像采集系统试验平台构建翠冠梨大小分类图像数据集,使用支持向量机算法构建翠冠梨大小等级评定模型,将该模型... 为了提高翠冠梨大小检测及等级评定的智能化程度与效率,基于支持向量机构建了一套翠冠梨大小等级评定模型。利用自主研制的图像采集系统试验平台构建翠冠梨大小分类图像数据集,使用支持向量机算法构建翠冠梨大小等级评定模型,将该模型与贝叶斯分类和决策树算法所构建的模型进行对比,评估其分类效果和性能。实验结果表明,综合考虑模型分类准确率和运行时间,基于支持向量机的翠冠梨大小等级评定模型相较于其他两种算法所构建的模型是最佳的。本研究结果可为翠冠梨大小分级方法提供技术参考。 展开更多
关键词 翠冠梨 大小 支持向量 贝叶斯 决策树 模型
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利用三维脑核磁共振图像与RBF核支持向量机检测人脑轻度认知障碍
15
作者 王水花 张煜东 +1 位作者 杨建飞 施建平 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1342-1347,共6页
为了及早检测轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),降低阿尔茨海默病的患病率,文章提出一种基于径向基神经网络及核支持向量机(Radial Basis Function-kernel Support Vector Machine,RBF-kSVM)的MCI检测系统,该系统首先读取... 为了及早检测轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),降低阿尔茨海默病的患病率,文章提出一种基于径向基神经网络及核支持向量机(Radial Basis Function-kernel Support Vector Machine,RBF-kSVM)的MCI检测系统,该系统首先读取三维磁共振脑图像并预处理,然后通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降低特征维数,采用RBF核支持向量机作为分类模型,RBF的参数通过优化选择。实验数据采用OASIS公共数据库,选择50例正常对照组(Normal Control,NC)与50例MCI患者。十折交叉验证结果显示文中所提出方法的敏感度为84%、特异度为78%、准确度为81%,优于前向神经网络、决策树、支持向量机、齐次与非齐次核支持向量机方法。文中构建的RBF核支持向量机有效,可用于MCI检测。 展开更多
关键词 磁共振成像 支持向量 支持向量 轻度认知障碍 前向神经网络 决策树
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遗传算法支持向量机在故障诊断中的应用 被引量:4
16
作者 王莹 宋书中 马建伟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第S1期102-104,共3页
提出了一种基于遗传算法的决策树支持向量机多分类算法,其中遗传算法的适应度函数定义为样本半径及样本距离之和,从而采用其全局随机搜索性能来构造支持向量机决策树结构,更精确地确定其在特征空间中的分类区域。该算法用于故障诊断的... 提出了一种基于遗传算法的决策树支持向量机多分类算法,其中遗传算法的适应度函数定义为样本半径及样本距离之和,从而采用其全局随机搜索性能来构造支持向量机决策树结构,更精确地确定其在特征空间中的分类区域。该算法用于故障诊断的仿真分析,结果表明诊断速度快,并且故障识别率高。 展开更多
关键词 支持向量 多分类算法 决策树 遗传算法 故障诊断
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一种支持向量机的矿井提升机故障诊断方法 被引量:2
17
作者 许晓林 《煤矿机械》 北大核心 2007年第8期202-204,共3页
介绍了几种传统的支持向量机(SVM)多分类方法,分析了所存在的问题及缺点。提出了一种基于SVM的矿井提升机故障诊断方法。该方法具有简单、直观和训练样本少等特点。通过将其应用于提升机运行状态的故障诊断,结果表明,采用该方法比传统多... 介绍了几种传统的支持向量机(SVM)多分类方法,分析了所存在的问题及缺点。提出了一种基于SVM的矿井提升机故障诊断方法。该方法具有简单、直观和训练样本少等特点。通过将其应用于提升机运行状态的故障诊断,结果表明,采用该方法比传统多类SVM方法和BP神经网络具有更高的诊断正确率。 展开更多
关键词 支持向量 故障诊断 二叉决策树 矿井提升
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一种基于遗传算法的SVM决策树多分类策略研究 被引量:35
18
作者 连可 黄建国 +1 位作者 王厚军 龙兵 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1502-1507,共6页
提出了一种基于遗传算法(GA)的SVM最优决策树生成算法,并将其应用于解决SVM多分类问题.首先以最大分类间隔为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(或近优)决策二叉树;然后在各个决策节点,利用传统的SVM算法进行二值分... 提出了一种基于遗传算法(GA)的SVM最优决策树生成算法,并将其应用于解决SVM多分类问题.首先以最大分类间隔为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(或近优)决策二叉树;然后在各个决策节点,利用传统的SVM算法进行二值分类,最终实现SVM的多值分类.理论分析及实验结果表明,新方法比传统的DT-SVM、DAG-SVM方法有更高的分类精度,比经典的1-a-1、1-a-r有更高的训练和分类效率. 展开更多
关键词 支持向量 遗传算法 决策树
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改进的SVM决策树分类算法 被引量:10
19
作者 史朝辉 王晓丹 +1 位作者 赵士敏 杨建勋 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第2期32-35,共4页
为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。
关键词 支持向量 SVM决策树 可分离性测度 核空间
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多策略融合的SVM决策树构建 被引量:2
20
作者 方莹 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第3期98-101,共4页
为了在提高文本分类效率和提升分类速度间进行平衡,综合考虑SVM决策树的深度、均衡度、构造方式、类内样本数、类间相似度等对分类结果的影响,提出针对海量文本多分类问题的SVM决策树构建算法.在大规模语料库上的文本分类实验表明,该算... 为了在提高文本分类效率和提升分类速度间进行平衡,综合考虑SVM决策树的深度、均衡度、构造方式、类内样本数、类间相似度等对分类结果的影响,提出针对海量文本多分类问题的SVM决策树构建算法.在大规模语料库上的文本分类实验表明,该算法可在一定程度上提升分类效果,同时可以大幅减少训练和测试时间,方法可行且适应性强. 展开更多
关键词 文本分类 支持向量 决策树 多类分类器
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