用球结构的支持向量机解决多分类问题 被引量：48

1

作者 朱美琳 刘向东 陈世福 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期153-158,共6页

　支持向量机是从统计学习理论中导出的,从研究二分类开始,发展至今,虽然提出了很多多类别分类的相关算法,但都各有不足之处.提出基于球结构的支持向量算法,适用于规模比较庞大的多类别问题,并对其性质进行了讨论.

关键词 球结构 多分类问题 支持向量机 核函数 球分类 模式识别 统计学习理论

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多分类问题代价敏感AdaBoost算法 被引量：32

2

作者 付忠良 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期973-983,共11页

针对目前多分类代价敏感分类问题在转换成二分类代价敏感分类问题存在的代价合并问题,研究并构造出了可直接应用于多分类问题的代价敏感AdaBoost算法.算法具有与连续AdaBoost算法类似的流程和误差估计.当代价完全相等时,该算法就变成了... 针对目前多分类代价敏感分类问题在转换成二分类代价敏感分类问题存在的代价合并问题,研究并构造出了可直接应用于多分类问题的代价敏感AdaBoost算法.算法具有与连续AdaBoost算法类似的流程和误差估计.当代价完全相等时,该算法就变成了一种新的多分类的连续AdaBoost算法,算法能够确保训练错误率随着训练的分类器的个数增加而降低,但不直接要求各个分类器相互独立条件,或者说独立性条件可以通过算法规则来保证,但现有多分类连续AdaBoost算法的推导必须要求各个分类器相互独立.实验数据表明,算法可以真正实现分类结果偏向错分代价较小的类,特别当每一类被错分成其他类的代价不平衡但平均代价相等时,目前已有的多分类代价敏感学习算法会失效,但新方法仍然能实现最小的错分代价.研究方法为进一步研究集成学习算法提供了一种新的思路,得到了一种易操作并近似满足分类错误率最小的多标签分类问题的AdaBoost算法. 展开更多

关键词 代价敏感学习 多分类问题 多标签分类问题 连续ADABOOST 代价敏感分类

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用于多分类问题的最小二乘支持向量分类—回归机 被引量：2

3

作者 翟嘉 胡毅庆 徐尔 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1894-1897,1911,共5页

基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太... 基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太大的影响,从而提高分类的准确性。该方法能够提高分类的准确率和分类速度,同时算法对于不同类别间样本数目差异较大的情况也有很好的分类效果。数值实验结果表明所提算法是可行的,且与已有的三分类算法相比在分类准确性上平均提高了2.57%,在运算速度上也有了较大的提高。 展开更多

关键词 多分类问题 三分类问题 最小二乘支持向量机 分类-回归机 一对一对多方法

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ELMs和SVMs在多分类问题上的泛化性能比较 被引量：5

4

作者 卢欣欣 潘丽平 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期262-267,278,共7页

多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比... 多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比较,得出以下结论:ELMs相较于SVM在多分类问题上有更高的分类准确率,而且随着分类数目的增加,ELMs的泛化能力相较于SVM提高越多,但是ELMs对于LSSVM并没有得到上述结论;ELMs相较于SVMs对数据的类别数目不敏感,分类准确率随类别数目增加下降不明显;ELMs相较于SVMs在多分类问题上所需计算代价更小,且拥有更快的学习和训练速度,适用于多分类问题。 展开更多

关键词 极限学习机(ELM) 核极限学习机(KELM) 支持向量机(SVM) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 多分类问题 泛化能力

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基于分解策略处理多分类不均衡问题的方法 被引量：1

5

作者 徐作宁 雒兴刚 张忠良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2404-2408,共5页

针对多分类不均衡问题,提出了一种新的基于一对一(one-versus-one,OVO)分解策略的方法。首先基于OVO分解策略将多分类不均衡问题分解成多个二值分类问题;再利用处理不均衡二值分类问题的算法建立二值分类器;接着利用SMOTE过抽样技术处... 针对多分类不均衡问题,提出了一种新的基于一对一(one-versus-one,OVO)分解策略的方法。首先基于OVO分解策略将多分类不均衡问题分解成多个二值分类问题;再利用处理不均衡二值分类问题的算法建立二值分类器;接着利用SMOTE过抽样技术处理原始数据集;然后采用基于距离相对竞争力加权方法处理冗余分类器;最后通过加权投票法获得输出结果。在KEEL不均衡数据集上的大量实验结果表明,所提算法比其他经典方法具有显著的优势。 展开更多

关键词 多分类问题 不均衡数据集 分解策略 人工样本 集成学习 动态加权

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蒙特卡罗模拟对多分类敏感问题随机应答技术模型下整群抽样信度与效度的评价

6

作者 施佳琛 陈向宇 +3 位作者 高歌 周云华 傅颖 王磊 《南京医科大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1007-1011,共5页

目的:对多项选择敏感问题随机应答技术结合整群抽样的调查方法和公式进行效度和信度评价。方法:通过蒙特卡罗模拟,用西昌市女性性工作者敏感问题调查结果作为模拟总体的参数,以模拟直接真实应答值作为相对准则,分别对100对样本作两组构... 目的:对多项选择敏感问题随机应答技术结合整群抽样的调查方法和公式进行效度和信度评价。方法:通过蒙特卡罗模拟,用西昌市女性性工作者敏感问题调查结果作为模拟总体的参数,以模拟直接真实应答值作为相对准则,分别对100对样本作两组构成分布比较的卡方检验,进行信度和效度评价。结果:100个卡方检验的P值中有99个大于0.05,按α=0.05水准,100次假设检验的结果中两组构成分布差异无统计学意义的为99次。结论:本项目研究的调查方法和计算公式有较高的信度及效度,可用于今后大规模的敏感问题抽样调查。 展开更多

关键词 多分类敏感性问题 随机应答技术 蒙特卡罗模拟 效度 信度

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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

7

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。 展开更多

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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基于多分类SVM的船用核动力装置主回路系统破口特征诊断技术研究 被引量：6

8

作者 王晓龙 蔡琦 +1 位作者 张晓奇 陈玉清 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期462-468,共7页

失水事故发生时,在事故初期判断出事故类型对操纵员安全操作意义重大,为此提出一种基于监控参数的失水事故类型判断方法。该方法根据事故发生后13s内监控参数的变化速率与破口类型的对应关系,提取故障征兆,建立事故判断模型,并根据建立... 失水事故发生时,在事故初期判断出事故类型对操纵员安全操作意义重大,为此提出一种基于监控参数的失水事故类型判断方法。该方法根据事故发生后13s内监控参数的变化速率与破口类型的对应关系,提取故障征兆,建立事故判断模型,并根据建立的模型使用支持向量机分类的方法进行破口事故类型判断。试验结果表明,该方法在事故发生初期可准确、有效地判断出典型失水事故的破口尺寸和相对位置。 展开更多

关键词 支持向量机 失水事故 多分类问题 船用核动力装置

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基于支持向量机的多分类增量学习算法 被引量：11

9

作者 朱美琳 杨佩 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第17期77-79,共3页

支持向量机被成功地应用在分类和回归问题中,但是由于其需要求解二次规划,使得支持向量机在求解大规模数据上具有一定的缺陷,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有太高的算法复杂性。该文提出一种基于支持向量机的增量学习算... 支持向量机被成功地应用在分类和回归问题中,但是由于其需要求解二次规划,使得支持向量机在求解大规模数据上具有一定的缺陷,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有太高的算法复杂性。该文提出一种基于支持向量机的增量学习算法,适合多分类问题,并将之用于解决实际问题。 展开更多

关键词 支持向量机 增量学习 多分类问题

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基于标签相关性的多标签分类AdaBoost算法 被引量：4

10

作者 王莉莉 付忠良 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期91-97,共7页

在多标签分类问题中,标签之间往往是相关的,为了提高分类性能,利用标签之间的相关性,提出AdaBoost.MLR算法和标签相关性分析方法。AdaBoost.MLR算法采用余弦相似度来计算标签相关性矩阵,利用标签相关性矩阵对原始标签矩阵进行补全转换... 在多标签分类问题中,标签之间往往是相关的,为了提高分类性能,利用标签之间的相关性,提出AdaBoost.MLR算法和标签相关性分析方法。AdaBoost.MLR算法采用余弦相似度来计算标签相关性矩阵,利用标签相关性矩阵对原始标签矩阵进行补全转换为模糊标签矩阵,将标签空间划分为标签集、标签相关集和标签无关集,结合标签之间的相关性和弱分类器的分类情况,对样本权重进行调整。AdaBoost.MLR算法也能解决多类别分类问题,在其标签相关性的计算中,根据已经训练的弱分类器得到的临时强分类器的分类结果,构造标签相似性矩阵。实验结果表明,文中提出的算法在实验数据集上优于现有的算法,尤其在标签相关性复杂的数据集上分类性能有显著提升。 展开更多

关键词 标签相关性 多标签分类 多分类问题 ADABOOST算法 分类器组合

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分类器动态组合及基于分类器组合的集成学习算法 被引量：3

11

作者 付忠良 赵向辉 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期58-65,共8页

针对目前基于分类器静态组合的集成学习算法难于推广的问题,根据组合分类器分类错误最小化原则,研究了组合系数随分类器输出变化而变化的分类器动态组合理论,包括组合系数的选取、组合分类器分类错误率的估计等。证明了在分类器相互独立... 针对目前基于分类器静态组合的集成学习算法难于推广的问题,根据组合分类器分类错误最小化原则,研究了组合系数随分类器输出变化而变化的分类器动态组合理论,包括组合系数的选取、组合分类器分类错误率的估计等。证明了在分类器相互独立时,一些动态组合分类器等价于Bayes统计推断。提出了基于分类器组合的通用集成学习算法,并把AdaBoost、Real AdaBoost、Gentle AdaBoost算法推广到了多分类问题。证明了按照集成学习算法得到的分类器,其动态组合的有效性可不依赖于分类器的独立性,这支撑了基于分类器相互独立假设来研究分类器组合的有用性。最后,通过UCI数据实验验证了动态组合的有效性。 展开更多

关键词 分类器动态组合 集成学习 多分类问题 ADABOOST

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半监督支持向量机的多分类学习算法 被引量：4

12

作者 朱美琳 杨佩 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 2008年第4期35-38,共4页

半监督支持向量机同支持向量机一样,已经在很多分类、归类问题上取得较好的效果,但是支持向量机需要求解二次凸规划,因此在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间,特别是在多分类问题上则更加困难.因此,提出一种半监督支持向量... 半监督支持向量机同支持向量机一样,已经在很多分类、归类问题上取得较好的效果,但是支持向量机需要求解二次凸规划,因此在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间,特别是在多分类问题上则更加困难.因此,提出一种半监督支持向量机算法,适合多分类问题,并将其用于解决实际问题. 展开更多

关键词 支持向量机 半监督学习 多分类问题

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基于基因表达式编程抽取特征的分类算法 被引量：3

13

作者 姜玥 唐常杰 +2 位作者 吴江 叶尚玉 陈瑜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第26期28-33,共6页

传统的基因表达式编程在解决多分类问题时,人为地把多分类转换成多次两分类。融合了K-最邻近分类和基因表达式编程两种技术,做了下列工作:(1)提出了基于基因表达式编程中的特征抽取,证明了特征抽取区多样性定理;(2)提出了特征的自动聚... 传统的基因表达式编程在解决多分类问题时,人为地把多分类转换成多次两分类。融合了K-最邻近分类和基因表达式编程两种技术,做了下列工作:(1)提出了基于基因表达式编程中的特征抽取,证明了特征抽取区多样性定理;(2)提出了特征的自动聚类策略和特征集的自动选择策略,用特征的聚类辅助对象的分类;(3)提出基于基因表达式编程的最邻近距离分类算法,用抽取出的特征采用最邻近距离分类算法进行多分类;(4)实验表明,采用基于基因表达式编程的最邻近距离分类算法,有效地解决了多分类问题,改善了分类性能,使平均分类正确率提高约4%～10%,用于分类的特征维数减少60%～79%。 展开更多

关键词 基因表达式编程 多分类问题 特征抽取

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基于MEB和SVM方法的新类别分类研究 被引量：7

14

作者 杨迪 方扬鑫 周彦 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期57-67,共11页

有1份仅含A类与B类的训练集,与1份包含不止这2个类别的测试集,如何对测试集中的样本进行分类?针对这个问题,本文提出3种基于SVM方法和最小包围球方法(minimum enclosing ball,MEB)的新类别分类方法。这3种新类别分类方法不仅解决了SVM... 有1份仅含A类与B类的训练集,与1份包含不止这2个类别的测试集,如何对测试集中的样本进行分类?针对这个问题,本文提出3种基于SVM方法和最小包围球方法(minimum enclosing ball,MEB)的新类别分类方法。这3种新类别分类方法不仅解决了SVM不能正确判别新类别的缺点,而且在实际数据分析中获得了较好的效果。本文使用乳腺癌分子分型数据进行分析,最终样本分类准确率可达90%以上,新类别样本分类正确率可达99%以上。 展开更多

关键词 机器学习 多分类问题 支持向量机 MEB SVDD

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基于粒子群优化的SVM多分类的电动车价格预测研究 被引量：10

15

作者 李宝胜 秦传东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期421-424,共4页

随着新能源汽车的推广,电动汽车逐渐进入千家万户,而影响电动汽车价格的因素较多。文中对影响电动汽车价格的20个属性进行主成分分析研究,先用Pearson相关系数法和PCA算法对数据进行预处理,获得比较重要的样本属性,然后对研究后的新数... 随着新能源汽车的推广,电动汽车逐渐进入千家万户,而影响电动汽车价格的因素较多。文中对影响电动汽车价格的20个属性进行主成分分析研究,先用Pearson相关系数法和PCA算法对数据进行预处理,获得比较重要的样本属性,然后对研究后的新数据进行多分类有监督学习。在支持向量机模型的基础上,用粒子群算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型的参数进行优化选择,实现了对电动汽车的多分类研究,实验表明所建立的模型对电动汽车的多分类效果明显。 展开更多

关键词 电动汽车 多分类问题 支持向量机 粒子群算法

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基于峭度的分类样本优化

16

作者 王胜景 楚皓然 袁永生 《现代电子技术》 2023年第13期121-127,共7页

在机器学习领域,分类数据中的离群点与类簇主体在某些特征上有着显著不同的表现,从而干扰特征的类间区分性,使得分类效果不佳。目前很多研究工作集中于提高离群点识别精度,忽视离群点在模糊不同类簇特性的负面作用。文中提出剔除分类样... 在机器学习领域,分类数据中的离群点与类簇主体在某些特征上有着显著不同的表现,从而干扰特征的类间区分性,使得分类效果不佳。目前很多研究工作集中于提高离群点识别精度,忽视离群点在模糊不同类簇特性的负面作用。文中提出剔除分类样本中离群点以提高分类准确率的策略,根据类内实例离群程度与实例之间相似度的统计分布关系,利用峭度对偏差敏感的统计学性质,构建峭度离群因子(KOF)指标衡量样本离群度。通过计算数据集中每个实例的KOF值,根据KOF梯度变化寻找离群突变点,结合3σ原则识别、剔除离群实例,优化分类数据集。采用K近邻、支持向量机、随机森林等3个经典分类器,在经典UCI数据集、电力负荷数据集和点云数据集等15个数据集上进行优化前后的对比实验,实验结果表明所提策略能够有效地改进分类效果,同时也减少了计算量。 展开更多

关键词 峭度指标 样本优化 离群点 类内样本相似度 梯度变化 多分类问题 监督学习

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基于转发层次分析的新浪微博热度预测研究 被引量：7

17

作者 翟晓芳 刘全明 +2 位作者 程耀东 胡庆宝 李海波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期31-35,共5页

微博作为新型的消息传播媒介,其影响力和传播速度都超越了传统主流媒体,预测微博热度对舆情监测、政府宣传、企业营销及热点推送等具有重要意义。通过分析微博转发的层次规律,结合转发量、转发深度及广度指标,定义新的热度指数计算方法... 微博作为新型的消息传播媒介,其影响力和传播速度都超越了传统主流媒体,预测微博热度对舆情监测、政府宣传、企业营销及热点推送等具有重要意义。通过分析微博转发的层次规律,结合转发量、转发深度及广度指标,定义新的热度指数计算方法。将微博热度划分为5个等级,对转发数大于100的微博预测其热度达到特定等级的概率。使用有监督的机器学习算法,先后提取训练样本的静态和动态特征训练热度预测模型。通过自主开发的Big Data爬虫开放平台获取来源于新浪微博的训练样本,并应用十折交叉验证法进行实验,结果表明,相比只使用静态特征的热度预测模型,加入微博动态特征能有效提高预测性能,平均F1值达到76.9%。 展开更多

关键词 微博 爬虫 静态特征 动态特征 热度指数 多分类问题

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球结构支持向量机的改进算法及仿真研究 被引量：18

18

作者 吴强 贾传荧 +1 位作者 张爱锋 刘爽 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期345-348,共4页

球结构支持向量机算法将多类样本数据的每一类用各自的超球来界定,从而显著地降低了二次规划的复杂程度。在该算法的基础上,提出了子超球支持向量机多分类算法。新算法改进了超球重叠区域的训练和决策方法,提高了多分类问题的分类精度... 球结构支持向量机算法将多类样本数据的每一类用各自的超球来界定,从而显著地降低了二次规划的复杂程度。在该算法的基础上,提出了子超球支持向量机多分类算法。新算法改进了超球重叠区域的训练和决策方法,提高了多分类问题的分类精度。定义了重叠频数、重叠总频数和重叠率等概念,并在此基础上分析了径向基核函数的参数σ对超球相互位置的影响。对两组实际数据仿真实验验证了该算法的有效性和对σ分析的正确性,同时表明正确选择σ可得到较高的分类精度。 展开更多

关键词 球结构支持向量机 多分类问题 超球 核参数

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采用改进最小闭包球向量机的电力信息网络入侵检测方法 被引量：8

19

作者 王宇飞 赵婷 +2 位作者 李韶瑜 赵保华 李玉杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2675-2680,共6页

为降低电力信息网络入侵检测的检测误差和检测耗时,提出一种基于改进最小闭包球向量机(minimum enclosing ball vector machine,MEBVM)的入侵检测方法。该方法将入侵检测抽象成多分类问题,通过改进MEBVM对历史数据样本的训练学习来得到... 为降低电力信息网络入侵检测的检测误差和检测耗时,提出一种基于改进最小闭包球向量机(minimum enclosing ball vector machine,MEBVM)的入侵检测方法。该方法将入侵检测抽象成多分类问题,通过改进MEBVM对历史数据样本的训练学习来得到入侵检测模型。改进MEBVM利用最小闭包球降低检测耗时,并在训练过程中利用粒子群优化算法动态搜索MEBVM的最优训练参数以降低入侵检测模型误差。最后基于电力信息网络现场数据的实验证明,该方法与传统方法相比具有更高的检测精度和更少的检测耗时。 展开更多

关键词 电力信息网络 入侵检测 最小闭包球向量机 粒子群优化算法 多分类问题 误差分析 检测耗时

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基于类别随机化的随机森林算法 被引量：15

20

作者 关晓蔷 庞继芳 梁吉业 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期196-201,共6页

随机森林是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的分类方法,已成为国内外学者共同关注的研究热点,并被广泛应用到各种实际问题中。传统的随机森林方法没有考虑类别个数对分类效果的影响,忽略了基分类器和类别之间的关联性,导致随机森林在... 随机森林是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的分类方法,已成为国内外学者共同关注的研究热点,并被广泛应用到各种实际问题中。传统的随机森林方法没有考虑类别个数对分类效果的影响,忽略了基分类器和类别之间的关联性,导致随机森林在处理多分类问题时的性能受到限制。为了更好地解决该问题,结合多分类问题的特点,提出一种基于类别随机化的随机森林算法(RCRF)。从类别的角度出发,在随机森林两种传统随机化的基础上增加类别随机化,为不同类别设计具有不同侧重点的基分类器。由于不同的分类器侧重区分的类别不同,所生成的决策树的结构也不同,这样既能够保证单个基分类器的性能,又可以进一步增大基分类器的多样性。为了验证所提算法的有效性,在UCI数据库中的21个数据集上将RCRF与其他算法进行了比较分析。实验从两个方面进行,一方面,通过准确率、F1-measure和Kappa系数3个指标来验证RCRF算法的性能;另一方面,利用κ-误差图从多样性角度对各种算法进行对比与分析。实验结果表明,所提算法能够有效提升集成模型的整体性能,在处理多分类问题时具有明显优势。 展开更多

关键词 随机森林 多分类问题 类别随机化 多样性

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