面向类不均衡数据的多任务博弈概率分类向量机 被引量：2

1

作者 潘海洋 李丙新 +1 位作者 郑近德 童靳于 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期430-437,共8页

在工程实际中获取的故障样本往往会呈现不均衡特点,同时传统的分类模型也会存在局限性。针对这些问题,基于稀疏贝叶斯理论、模糊隶属度等理论,提出了一种多任务博弈概率分类向量机(MGPCVM)分类方法。首先,在MGPCVM的目标函数中,设计了... 在工程实际中获取的故障样本往往会呈现不均衡特点,同时传统的分类模型也会存在局限性。针对这些问题,基于稀疏贝叶斯理论、模糊隶属度等理论,提出了一种多任务博弈概率分类向量机(MGPCVM)分类方法。首先,在MGPCVM的目标函数中,设计了博弈因子,将不同类样本质心间的博弈信息赋予每个样本特定的样本质心敏感值,以解决传统分类器对不平衡数据集分类表现较差的问题;然后,在贝叶斯框架理论下,采用截断高斯先验分布的方法,使样本参数的正负与对应的标签信息相一致,且使样本质心敏感值产生了稀疏估计;最后,将MGPCVM方法应用于两种不同实验平台采集的滚动轴承实验数据处理,进行了故障诊断有效性验证。研究结果表明:在不同的不平衡比(IR)下,MGPCVM方法的准确率均保持在95%以上,相对于支持向量机(SVM)、概率分类向量机(PCVM)等方法提升了4%~8%;与典型向量式分类方法相比,MGPCVM方法可以在不平衡数据条件下表现出优越的分类性能,适用于实际工况中数据失衡的分类问题。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 多任务博弈概率分类向量机 支持向量机 概率分类向量机 不均衡比 故障分类模型

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支持向量机与分类后验概率空间变化向量分析法相结合的冬小麦种植面积测量方法 被引量：11

2

作者 李苓苓 潘耀忠 +2 位作者 张锦水 宋国宝 侯东 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期210-217,共8页

利用遥感手段提取农作物种植面积时,需要结合作物物候特征,以提高面积的提取精度。该文以北京市通州区西南部为试验区,以冬小麦为研究对象,利用多时相的环境减灾小卫星遥感影像数据,通过基于支持向量机二分法的分类后验概率空间变化向... 利用遥感手段提取农作物种植面积时,需要结合作物物候特征,以提高面积的提取精度。该文以北京市通州区西南部为试验区,以冬小麦为研究对象,利用多时相的环境减灾小卫星遥感影像数据,通过基于支持向量机二分法的分类后验概率空间变化向量分析法进行冬小麦种植面积遥感测量试验研究。研究结果表明:该文提出的方法测量结果总体精度、Kappa系数分别为95%、0.90,远高于支持向量机(SVM)分类后直接比较方法(总体精度91%,Kappa系数0.79);解决了实际应用中的变化阈值选取的主观性问题,该方法的频度直方图两极化现象使得变化阈值取值部分频度被压低摊平,阈值敏感度降低,变化阈值取值更为客观,一定程度上解决了阈值难以设定的问题;SVM二分法和变化向量分析的结合增强了对光谱的敏感性,能够监测不同季相上植被的长势变化,进而提高了农作物种植面积遥感测量的精度,同时对其他农作物种植面积测量提供了途径。 展开更多

关键词 支持向量机(SVM) 作物 遥感 混合法 二分法 分类后验概率空间变化向量分析法(PCVA) 冬小麦

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后验概率支持向量机模型在目标分类中的应用 被引量：1

3

作者 米丽萍 邢清华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第4期1402-1407,共6页

针对不确定分类问题中所需的后验概率不能由传统支持向量机提供的情况,基于相对交叉熵,提出一种后验概率支持向量机建模的新方法。首先给出分类问题中交叉熵与相对交叉熵的确定方法;然后利用最小化相对交叉熵的方法建立后验概率支持向... 针对不确定分类问题中所需的后验概率不能由传统支持向量机提供的情况,基于相对交叉熵,提出一种后验概率支持向量机建模的新方法。首先给出分类问题中交叉熵与相对交叉熵的确定方法;然后利用最小化相对交叉熵的方法建立后验概率支持向量机模型,给出了具有逆向线性搜索特点的牛顿迭代方法求解后验概率支持向量机相关模型参数的算法及思路;并通过对多种数据样本的实验,验证了后验概率支持向量机用于两类分类时的合理性与有效性。在此基础上设计了基于后验概率SVM的多类分类器,并应用于空中目标分类,实验结果表明,后验概率支持向量机可以有效提高分类正确率。 展开更多

关键词 支持向量机 相对交叉熵 后验概率 目标分类 迭代求解算法

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基于加权支持向量机的多分类概率估计 被引量：7

4

作者 宋彦 武峥 +1 位作者 罗川 景英川 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第21期26-30,共5页

多分类问题与概率估计在各大领域尤其是生物学和医学方面具有许多重要的应用。支持向量机作为在许多分类问题中都能取得高准确率的算法,却不能对类别进行概率估计。文章提出一种基于加权支持向量机的多分类概率估计算法,该算法将支持向... 多分类问题与概率估计在各大领域尤其是生物学和医学方面具有许多重要的应用。支持向量机作为在许多分类问题中都能取得高准确率的算法,却不能对类别进行概率估计。文章提出一种基于加权支持向量机的多分类概率估计算法,该算法将支持向量机作为基础模型,以分类准确率衡量算法的表现,利用不平衡数据对分类结果的影响,对分类样本的损失函数进行加权处理,根据权重求得类别的概率估计值。通过数值模拟和实证研究,验证了本文所提出的多分类概率估计方法在多分类问题中的分类预测效果显著优于其他通过概率估计进行分类的方法。 展开更多

关键词 支持向量机 多分类 概率估计

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基于后验概率的支持向量机 被引量：12

5

作者 吴高巍 陶卿 王珏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期196-202,共7页

在支持向量机 (supportvectormachines ,SVM )中 ,训练样本总是具有明确的类别信息 ,而对于一些不确定性问题并不恰当 受贝叶斯决策规则的启发 ,利用样本的后验概率来表示这种不确定性 将贝叶斯决策规则与SVM相结合 ,建立后验概率支持... 在支持向量机 (supportvectormachines ,SVM )中 ,训练样本总是具有明确的类别信息 ,而对于一些不确定性问题并不恰当 受贝叶斯决策规则的启发 ,利用样本的后验概率来表示这种不确定性 将贝叶斯决策规则与SVM相结合 ,建立后验概率支持向量机 (posterioriprobabilitysupportvectorma chine ,PPSVM )的体系框架 并详细讨论线性可分性、间隔、最优超平面以及软间隔算法 ,得到了一个新的优化问题 ,同时给出了一个支持向量的新定义 实际上 ,后验概率支持向量机是建立于统计学习理论(statisticallearningtheory)基础之上 ,是标准SVM的扩展 针对数据 ,还提出了一个确定后验概率的经验性方法 实验也证明了后验概率支持向量机的合理性。 展开更多

关键词 支持向量机 分类 后验概率 间隔 最大间隔算法 非确定性分类问题

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支持向量机中引入后验概率的理论和方法研究 被引量：8

6

作者 张文生 王珏 戴国忠 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期392-397,共6页

目前支持向量机解决模式识别问题是广大学者研究的热点，样本的后验概率在模式识别中至关重要，但是传统的支持向量机技术不提供后验概率．针对这一问题进行了３个方面的研究：①在给出样本点后验概率的基础上，将大规模优化问题分解成... 目前支持向量机解决模式识别问题是广大学者研究的热点，样本的后验概率在模式识别中至关重要，但是传统的支持向量机技术不提供后验概率．针对这一问题进行了３个方面的研究：①在给出样本点后验概率的基础上，将大规模优化问题分解成最大似然函数和最大分类边界两个小规模优化问题；②给出了一种新的用后验概率修正最优分离超平面的方法，并且分析了该新方法的合理性；③用图像分类的３组实例说明本方法的有效性． 展开更多

关键词 支持向量机 后验概率 模式识别 图像分类 SIGMOID函数 人脸图像

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一种多类支持向量机概率建模新方法 被引量：5

7

作者 肖小玲 李腊元 张翔 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第20期28-29,113,共3页

在支持向量机多类分类问题输出概率建模中,提出了一种直接求解后验概率的概率建模新方法。在对多个两类支持向量机分类器的输出概率进行组合时,该方法充分考虑了各个两类支持向量机分类器的差异,并以后验概率作为各个两类支持向量机分... 在支持向量机多类分类问题输出概率建模中,提出了一种直接求解后验概率的概率建模新方法。在对多个两类支持向量机分类器的输出概率进行组合时,该方法充分考虑了各个两类支持向量机分类器的差异,并以后验概率作为各个两类支持向量机分类器的权系数。仿真图像的实验结果表明,该文提出的直接求解后验概率方法与投票法及PairwiseCoupling方法相比,不仅具有较好的分类性能,而且得到的后验概率具有较好的概率分布形态。 展开更多

关键词 支持向量机 概率建模 多类分类器

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基于概率投票策略的多类支持向量机及应用 被引量：12

8

作者 王晓红 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期180-183,共4页

传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类分类仍是一个研究的热点问题。在分析比较现有支持向量机多类分类OVO方法存在的问题及缺点的基础上,该文提出一种新的基于概率投票策略的多类分类方法。在该策略中,充分... 传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类分类仍是一个研究的热点问题。在分析比较现有支持向量机多类分类OVO方法存在的问题及缺点的基础上,该文提出一种新的基于概率投票策略的多类分类方法。在该策略中,充分考虑了OVO方法中各个两类支持向量机分类器的差异,并将该差异反映到投票分值上。所提多类支持向量机方法不仅具有较好的分类性能,而且有效解决了传统投票策略中存在的拒分区域问题。将基于概率投票的多分类支持向量机作为关键技术应用于实际齿轮箱故障诊断,并与传统投票策略的结果进行对比,表明所提方法的上述优点。 展开更多

关键词 支持向量机 多类分类 概率 故障诊断

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基于参数嵌入算法的支持向量机分类可视化研究 被引量：1

9

作者 张莹 王耀南 袁小芳 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期46-50,共5页

针对常用的降维算法只能可视化高维数据某一方面或某几方面特征的不足,运用参数嵌入算法在低维空间可视化其所有的特征.首先假设数据的类别在嵌入空间服从高斯分布,通过支持向量机分类算法获得训练数据在高维空间类别属性的后验概率,然... 针对常用的降维算法只能可视化高维数据某一方面或某几方面特征的不足,运用参数嵌入算法在低维空间可视化其所有的特征.首先假设数据的类别在嵌入空间服从高斯分布,通过支持向量机分类算法获得训练数据在高维空间类别属性的后验概率,然后运用参数嵌入算法得到测试数据在嵌入空间的坐标和类别属性,从而实现高维数据分类的可视化.在Usps,YaleB,Mini Newsgroups数据集上的实验结果表明,该方法不仅能在低维空间表示高维数据与所属类别的联系,而且能正确揭示出数据集内部和类别集内部的关系,有利于深入研究高维数据分类的性质.参数嵌入算法的可视化效果优于直接应用PCA,ISOMAP等算法得到的低维图形,并且计算复杂度仅是数据类别和相应个数的乘积,非常适合于数据量大,类别数较少的数据分类可视化. 展开更多

关键词 支持向量机 可视化 分类 参数嵌入 后验概率

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基于支持向量机的铜矿成矿概率的研究

10

作者 鲁昌华 张军 胡浪涛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2007年第6期36-39,共4页

本文论述了基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)的铜矿成矿概率估计系统的设计思想和实现方案。分类是采用联合的支持向量机分类器,由于支持向量机被看作是对传统学习分类器的一个好的替代,特别是在小样本、高维的情况下。在这... 本文论述了基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)的铜矿成矿概率估计系统的设计思想和实现方案。分类是采用联合的支持向量机分类器,由于支持向量机被看作是对传统学习分类器的一个好的替代,特别是在小样本、高维的情况下。在这个系统中我们尝试了多种基于支持向量机的多分类方法,并且还与其他类型分类器进行了比较试验。试验的结果表明,在小样本情况下,支持向量机的效果更好,识别率更高,能够很好地满足设计要求的系统。 展开更多

关键词 多类别分类 成矿概率 模式识别 支持向量机 铜矿

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基于多核多分类相关向量机的模拟电路故障诊断方法 被引量：21

11

作者 高明哲 许爱强 +1 位作者 唐小峰 张伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期434-444,共11页

针对模拟电路实际存在的多类故障问题,本文提出一种基于多核多分类相关向量机(Multi-kernel learning multiclass relevance vector machine, MKL-mRVM)的模拟电路故障诊断方法.所提方法能够在故障数据所在的原始特征空间上建立多个非... 针对模拟电路实际存在的多类故障问题,本文提出一种基于多核多分类相关向量机(Multi-kernel learning multiclass relevance vector machine, MKL-mRVM)的模拟电路故障诊断方法.所提方法能够在故障数据所在的原始特征空间上建立多个非线性核,在构建分类器的同时实现故障特征的约简;同时,基于贝叶斯框架的分类模型还能够给出诊断结果的后验概率.通过两个电路的诊断实验证明了所提方法的优越性和实用性. 展开更多

关键词 故障诊断 模拟电路 相关向量机 特征约简 分类概率

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基于多分类支持向量机的分布式发电系统并网保护 被引量：8

12

作者 杨珮鑫 张沛超 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第22期110-116 151,151,共8页

在配电网出现孤岛、故障等异常情况时,并网保护需要及时断开分布式电源系统与主电网的连接。文中首先分析了并网保护的功能与特点,然后提出了一种基于多分类支持向量机的智能型并网保护方案。该保护方案在传统二分类支持向量机的基础上... 在配电网出现孤岛、故障等异常情况时,并网保护需要及时断开分布式电源系统与主电网的连接。文中首先分析了并网保护的功能与特点,然后提出了一种基于多分类支持向量机的智能型并网保护方案。该保护方案在传统二分类支持向量机的基础上,建立了并网保护的概率型多分类器模型,实现对扰动、孤岛和故障事件的检测。为了提高模型的泛化能力,采用SVM-RFE方法对特征进行选择。最后,从保护的可信赖性与安全性两个方面,利用仿真对所提智能型并网保护与常规保护的性能进行了对比。 展开更多

关键词 并网保护 故障判别 孤岛检测 多分类支持向量机 特征选择 概率估计

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一种新的概率支持向量机方法

13

作者 王剑锋 杨胜 +1 位作者 谢凯 李仁发 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期145-146,160,共3页

提出一个新的基于样本点概率估计的支持向量机,通过定义相应样本数据点的概率估计值,以及相应的数据样本点到超平面的距离,来形成新的线性和非线性情况下的支持向量机。最后通过实验证明,在数据集的训练上,新的支持向量机比以往传统的... 提出一个新的基于样本点概率估计的支持向量机,通过定义相应样本数据点的概率估计值,以及相应的数据样本点到超平面的距离,来形成新的线性和非线性情况下的支持向量机。最后通过实验证明,在数据集的训练上,新的支持向量机比以往传统的支持向量机有更好的分类性能,并且缩短了支持向量机数据样本的训练时间。 展开更多

关键词 分类 支持向量机 数据样本 概率支持向量机 概率估计值

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一种基于多分类概率输出的变压器故障诊断方法 被引量：23

14

作者 毕建权 鹿鸣明 +2 位作者 郭创新 王逸飞 刘潇洋 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期88-93,100,共7页

多分类概率输出方法可用于变压器故障诊断,其分类效果较好并能提供概率信息。针对现有基于支持向量机(SVM)的诊断方法在特征不明显条件下有误分类的情况,提出了一种基于多分类概率输出的变压器故障诊断方法。此方法引入Sigmoid函数将SV... 多分类概率输出方法可用于变压器故障诊断,其分类效果较好并能提供概率信息。针对现有基于支持向量机(SVM)的诊断方法在特征不明显条件下有误分类的情况,提出了一种基于多分类概率输出的变压器故障诊断方法。此方法引入Sigmoid函数将SVM决策函数输出映射为二分类概率输出,然后综合多个二分类概率输出结果,求解一个凸二次规划问题实现多分类概率输出。此方法可以得到发生不同类型故障的可能性,即故障类别概率,进一步分析后给出诊断结论。算例分析表明,此方法在继承了SVM故障诊断方法优点的基础上,提供了概率信息,对现有SVM方法误诊断样本也能给出可能存在的故障,弥补了现有SVM方法在变压器故障特征不明显条件下的不足。 展开更多

关键词 变压器故障诊断 支持向量机 油中溶解气体分析 多分类概率输出

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基于条件分类与证据理论的短期风电功率非参数概率预测方法 被引量：24

15

作者 林优 杨明 +1 位作者 韩学山 安滨 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期1113-1119,共7页

提出了一种基于稀疏贝叶斯分类与Dempster-Shafer(D-S)证据理论的短期风电功率概率分布非参数估计方法,预测时间尺度为48 h。该方法首先通过支持向量机(support vector machine,SVM)对风电功率进行点预测;进而将SVM预测误差的范围离散... 提出了一种基于稀疏贝叶斯分类与Dempster-Shafer(D-S)证据理论的短期风电功率概率分布非参数估计方法,预测时间尺度为48 h。该方法首先通过支持向量机(support vector machine,SVM)对风电功率进行点预测;进而将SVM预测误差的范围离散为多个区间,通过建立稀疏贝叶斯分类器对SVM预测误差落入各预定区间的概率进行估计。然后应用D-S证据理论对所有区间对应的概率估计结果进行整合,得到SVM预测误差的整体概率分布。最后叠加误差分布与SVM预测的风电功率值,得到风电功率的概率分布结果。该方法基于稀疏贝叶斯架构构建,具有高稀疏性,确保了模型的泛化能力与计算速度。该方法还系统地计及了风电场输出功率必须满足在[0,GN](GN为风电场装机容量)内取值的边界约束,使预测结果更加符合实际。以某74 MW的风电场为例对上述方法进行了验证,结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 风电功率概率预测 非参数估计 支持向量机 稀疏贝叶斯分类 D-S证据理论

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正则化多任务学习的快速算法 被引量：4

16

作者 史荧中 汪菊琴 +1 位作者 许敏 王士同 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第6期988-997,共10页

正则化多任务学习(regularized multi-task learning,r MTL)方法及其扩展方法在理论研究及实际应用方面已经取得了较好的成果。然而以往方法仅关注于多个任务之间的关联,而未充分考虑算法的复杂度,较高的计算代价限制了其在大数据集上... 正则化多任务学习(regularized multi-task learning,r MTL)方法及其扩展方法在理论研究及实际应用方面已经取得了较好的成果。然而以往方法仅关注于多个任务之间的关联,而未充分考虑算法的复杂度,较高的计算代价限制了其在大数据集上的实用性。针对此不足,结合核心向量机(core vector machine,CVM)理论,提出了适用于多任务大数据集的快速正则化多任务学习(fast regularized multi-task learning,Fr MTL)方法。Fr MTL方法有着与r MTL方法相当的分类性能,而基于CVM理论的Fr MTL-CVM算法的渐近线性时间复杂度又能使其在面对大数据集时仍然能够获得较快的决策速度。该方法的有效性在实验中得到了验证。 展开更多

关键词 多任务学习 大数据集 核心向量机 快速分类

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基于SVM输出概率和后置滤波的运动目标分类 被引量：3

17

作者 李占闯 肖国强 +1 位作者 代毅 邱开金 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期778-780,共3页

提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确... 提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确率。实验结果表明,该方法能有效地提高运动目标分类的精度。 展开更多

关键词 支持向量机 后验概率 均值滤波 运动目标分类

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迁移组概率学习机 被引量：2

18

作者 倪彤光 王士同 +1 位作者 应文豪 邓赵红 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2207-2215,共9页

基于组概率的学习方法因其能够很好地保护数据的隐私性而成为近年来机器学习领域的研究热点.已有的组概率学习方法虽然取得了一定的效果,但是在模型训练时仅考虑单一的场景信息,如果在当前领域所采集的数据信息有限,则在当前领域下建立... 基于组概率的学习方法因其能够很好地保护数据的隐私性而成为近年来机器学习领域的研究热点.已有的组概率学习方法虽然取得了一定的效果,但是在模型训练时仅考虑单一的场景信息,如果在当前领域所采集的数据信息有限,则在当前领域下建立的分类模型泛化能力较差.针对此问题,提出了一种基于组概率和结构风险最小化模型的迁移组概率学习机(TGPLM).该方法通过构造领域相似距离项来引入历史领域的先验知识,提出了针对类标签保护数据的增强型分类器优化目标学习准则,以期在有效利用当前领域数据类标签组概率信息的同时借鉴历史领域相关知识来指导当前领域下的学习任务.基于模拟、UCI及PIE人脸等数据集上的实验结果表明,本文所提之方法是有效的. 展开更多

关键词 迁移学习 分类 支持向量机 组概率

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基于RVM的多类分类概率输出方法 被引量：4

19

作者 李睿 王晓丹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第3期242-246,共5页

基于相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)可以输出各类别成员概率的特点,对RVM二分类模型分别采用多元sigmoid方法和pairwise coupling方法,将其扩展为一对多分类器和一对一分类器,实现了多类分类及概率输出。基于人工高斯数据集... 基于相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)可以输出各类别成员概率的特点,对RVM二分类模型分别采用多元sigmoid方法和pairwise coupling方法,将其扩展为一对多分类器和一对一分类器,实现了多类分类及概率输出。基于人工高斯数据集和UCI数据集的实验仿真结果表明,所提方法不仅能够准确地求解样本后验概率,而且运行效率也比较高,同时能够保证较高的分类正确率。 展开更多

关键词 相关向量机 多类分类概率 成对分解

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基于空间概率乘积核函数的图像分类算法 被引量：5

20

作者 杨赛 赵春霞 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期325-331,共7页

针对词袋模型统计聚集算法忽略了编码矢量的其它统计特征信息及空间信息,并且只能与常用核函数相配合度量图像之间相似性的问题,该文提出一种基于空间概率乘积核函数的图像分类(SPPKBIG)算法。使用Parzen窗方法估计编码矢量所服从的概... 针对词袋模型统计聚集算法忽略了编码矢量的其它统计特征信息及空间信息,并且只能与常用核函数相配合度量图像之间相似性的问题,该文提出一种基于空间概率乘积核函数的图像分类(SPPKBIG)算法。使用Parzen窗方法估计编码矢量所服从的概率密度分布,用来描述图像内容,使用空间概率乘积核函数构建图像之间的核矩阵,最后使用基于此核矩阵的支持向量机对图像进行分类。实验结果表明,SPPKBIC算法对15类场景数据集和MSRcv2数据集的平均分类正确率分别为84.1%和94.8%。 展开更多

关键词 空间概率乘积核函数 图像分类 词袋 统计聚集算法 统计特征信息 空间信息 Parzen窗方法 概率密度分布 核矩阵 支持向量机

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