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基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类 被引量：8
1
作者 尚坤 李培军 程涛 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期109-114,共6页
提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组,对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化,然后组合不同的核函数来综合不同的数据组,得到最终的分类结果。利用华盛顿地区HYD... 提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组,对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化,然后组合不同的核函数来综合不同的数据组,得到最终的分类结果。利用华盛顿地区HYDICE高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证,结果表明,基于合成核支持向量机的高光谱图像分类,可获得比传统支持向量机更高的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱 合成核 支持向量机 图像分类
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支持向量机分类与回归算法的关系研究 被引量：6
2
作者 孙德山 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第2期84-85,共2页
基于统计学习理论的支持向量机算法以其优秀的学习性能已广泛用于解决分类与回归问题。分类算法通过求两类样本之间的最大间隔来获得最优分离超平面,其几何意义相当直观,而回归算法的几何意义就不那么直观了。另外,有些适用于分类问题... 基于统计学习理论的支持向量机算法以其优秀的学习性能已广泛用于解决分类与回归问题。分类算法通过求两类样本之间的最大间隔来获得最优分离超平面,其几何意义相当直观,而回归算法的几何意义就不那么直观了。另外,有些适用于分类问题的快速优化算法却不能用于回归算法中。研究了分类与回归算法之间的关系,为快速分类算法应用于回归模型提供了一定的理论依据。 展开更多
关键词 支持向量机 分类 回归 核函数
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基于近似支持向量机的能见度释用预报研究 被引量：10
3
作者 吴波 胡邦辉 +2 位作者 王学忠 黄泓 王举 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期104-110,共7页
利用2008—2010年逐年12月、次年1月的T_(511)L_(61)数值预报产品和单站观测资料,采用近似支持向量机方法,分别建立了南京、杭州和衢州站分类和回归结合的能见度释用预报模型(简称分类和回归结合模型)。利用2011年12月、次年1月资料作... 利用2008—2010年逐年12月、次年1月的T_(511)L_(61)数值预报产品和单站观测资料,采用近似支持向量机方法,分别建立了南京、杭州和衢州站分类和回归结合的能见度释用预报模型(简称分类和回归结合模型)。利用2011年12月、次年1月资料作为独立样本,对模型进行试报检验,并与不分类条件下的纯回归模型进行对比。结果表明:分类和回归结合模型的预报效果好于纯回归模型,在24、36、48、60和72 h试报中,分类和回归结合模型的南京、杭州和衢州三站平均的准确率依次为75.5%、83.7%、72.1%、75.4%和78.0%,在除48 h的其余4个预报时次中,分类和回归结合模型的三站平均的准确率均高于纯回归模型。分类和回归结合模型在单站能见度预报中有较好的应用前景。 展开更多
关键词 近似支持向量机 分类和回归结合的模型 能见度 预报
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基于一类分类的线性规划支持向量回归算法 被引量：1
4
作者 孙德山 赵君 +2 位作者 高釆葵 郑平 刘小菲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期230-232,243,共4页
根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的支持向量回归算法,该算法揭示了一类分类和回归之间的关系。实验在一个正弦函数、一个混沌时间序列和一个实际的数据上进行。实验结果表明,所给算法的泛化性能优于标准的支持向量回归算法(ε-S... 根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的支持向量回归算法,该算法揭示了一类分类和回归之间的关系。实验在一个正弦函数、一个混沌时间序列和一个实际的数据上进行。实验结果表明,所给算法的泛化性能优于标准的支持向量回归算法(ε-SVR)、线性规划支持向量回归算法(LP-SVR)和最小二乘支持向量回归算法(LS-SVR),实验结果也说明了所给算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 一类分类 支持向量机 回归算法 核函数
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最小二乘支持向量机变型算法研究 被引量：6
5
作者 杜喆 刘三阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期331-337,372,共8页
推导出最小二乘支持向量机(LSSVM)的分类几何意义,再将近似支持向量机(PSVM)等价推广至回归问题,最后提出PSVM的另一种非线性模型——直接支持向量机(DSVM).与LSSVM相比,PSVM和DSVM增强了问题的凸性,计算复杂度低.且对非线性时,DSVM比P... 推导出最小二乘支持向量机(LSSVM)的分类几何意义,再将近似支持向量机(PSVM)等价推广至回归问题,最后提出PSVM的另一种非线性模型——直接支持向量机(DSVM).与LSSVM相比,PSVM和DSVM增强了问题的凸性,计算复杂度低.且对非线性时,DSVM比PSVM更简单,替换核函数就可实现线性与非线性的统一.数值实验表明,线形情况下PSVM比LSSVM的训练速度至少快一倍,非线性时,DSVM比PSVM速度要快一倍左右;在泛化能力方面线性PSVM不低于LSSVM,非线性时DSVM最高. 展开更多
关键词 线性方程 最小二乘逼近 分类 回归分析 近似支持向量机 直接支持向量机
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基于加权合成核与三重Markov场的极化SAR图像分类方法 被引量：9
6
作者 宋婉莹 李明 +3 位作者 张鹏 吴艳 贾璐 刘高峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期520-526,共7页
马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)广泛用于处理遥感图像的分类问题,然而MRF在构建极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像模型时未考虑其非平稳特性且对初始分类较为敏感,为此本文提出了一种基于加权合成核与三重... 马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)广泛用于处理遥感图像的分类问题,然而MRF在构建极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像模型时未考虑其非平稳特性且对初始分类较为敏感,为此本文提出了一种基于加权合成核与三重马尔可夫随机场(Triplet Markov Field,TMF)的极化SAR图像分类方法.该方法依据训练样本在特征空间上的距离,提出了加权合成核函数权重系数的自适应确定方法以提高初始分类的精度和普适性;为充分考虑极化SAR图像的非平稳统计特性,利用TMF对极化SAR图像进行统计建模以实现贝叶斯分类.实验结果表明,与基于MRF的极化SAR图像分类方法相比,本文所提方法可获得更高的分类精度和更平滑的同质区域分类结果,而且本文方法能更好地保持图像边缘信息. 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 图像分类 加权合成核 三重马尔可夫随机场 支持向量机
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结合分水岭分割的合成核SVM高光谱分类 被引量：4
7
作者 赵振凯 杨明 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第1期132-143,共12页
高光谱图像丰富的光谱信息使其在目标检测、地物分类等领域都具有重要应用,分类作为高光谱应用的重要中间步骤引起了广泛关注。高光谱图像空间信息刻画了光谱像素点与近邻关系,可以较好地弥补单纯使用光谱信息难以解决的同物异谱、同谱... 高光谱图像丰富的光谱信息使其在目标检测、地物分类等领域都具有重要应用,分类作为高光谱应用的重要中间步骤引起了广泛关注。高光谱图像空间信息刻画了光谱像素点与近邻关系,可以较好地弥补单纯使用光谱信息难以解决的同物异谱、同谱异物以及高维小样本等问题。传统预处理方式空间信息的使用是基于固定结构(如方窗)选择空间近邻以计算空间特征辅助分类,但会因窗口大小而影响空间特征质量。为此本文提出了结合分水岭分割的合成核支持向量机(Support vector machine,SVM)高光谱分类,根据分水岭分割图自适应选择优质的空间近邻,然后通过合成核SVM有效地把空间信息融入到原光谱信息分类中。实验表明,本文方法更好地利用了空间信息,实现在少量样本下高光谱图像的快速高精度分类。 展开更多
关键词 图像分类 高光谱图像 分水岭分割 空间近邻 合成核支持向量机
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多核学习方法 被引量：156
8
作者 汪洪桥 孙富春 +2 位作者 蔡艳宁 陈宁 丁林阁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1037-1050,共14页
多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点.核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,但在一些复杂情形下,由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求,因此... 多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点.核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,但在一些复杂情形下,由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求,因此将多个核函数进行组合,以获得更好的结果是一种必然选择.本文根据多核的构成,从合成核、多尺度核、无限核三个角度,系统综述了多核方法的构造理论,分析了多核学习典型方法的特点及不足,总结了各自的应用领域,并凝炼了其进一步的研究方向. 展开更多
关键词 核方法 多核学习 合成核 多尺度核 支持向量机 模式识别 回归
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从SVC核到SVR核的非正定问题的研究
9
作者 童设坤 朱嘉钢 吴锡生 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第1期193-195,共3页
从支持向量回归机的几何框架出发,用理论推导和仿真的方法,提出了两种从SVC到SVR的核函数转换中引起的核函数非正定性问题的解决方法。一是通过引入空间映射变换保证所得到的SVR的核函数是正定的;二是利用近似SVR模型解决具有非正定核的... 从支持向量回归机的几何框架出发,用理论推导和仿真的方法,提出了两种从SVC到SVR的核函数转换中引起的核函数非正定性问题的解决方法。一是通过引入空间映射变换保证所得到的SVR的核函数是正定的;二是利用近似SVR模型解决具有非正定核的SVR模型的不可解问题。仿真结果表明,该两种方法能够基本解决上述问题。 展开更多
关键词 支持向量分类机 支持向量回归机 非正定核函数 梯度下降法 SVR SVC
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基于CKCPSVR的改进型永磁调速器的性能预测及优化 被引量：8
10
作者 王大志 李召 +1 位作者 蒋明华 时统宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期931-937,共7页
设计了一种具有凹槽磁极永磁盘和开槽导体盘结构的永磁调速器。针对该结构的多目标优化问题,采用中心复合设计实验构造了输入样本空间,采用有限元分析得到输出样本空间,从而构造出完备的训练数据集;然后基于合成核分类近似支持向量回归... 设计了一种具有凹槽磁极永磁盘和开槽导体盘结构的永磁调速器。针对该结构的多目标优化问题,采用中心复合设计实验构造了输入样本空间,采用有限元分析得到输出样本空间,从而构造出完备的训练数据集;然后基于合成核分类近似支持向量回归机建立了该装置的优化结构参数与性能指标(即输出转矩和涡流损耗)之间的预测模型;为了尽可能实现输出转矩最大和涡流损耗最小,将两个优化目标转化为"满意度最大"这一单目标问题,并利用空间粒子群优化算法进行求解,得出了满意的结构。有限元仿真结果表明:与标准结构永磁调速器相比,优化之后永磁调速器的性能得到了改善,使得涡流损耗降低了10%,同时输出转矩提高了22%;另外,制造了样机并进行了实验室仿真平台的验证,证实了所提优化设计策略的有效性以及改进型永磁调速器良好的性能。 展开更多
关键词 永磁调速器 有限元法 合成核分类近似支持向量回归机 性能预测 多目标优化
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