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应用多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法 被引量:97
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作者 郭创新 朱承治 +2 位作者 张琳 彭明伟 刘毅 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第13期128-134,共7页
提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多... 提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多个基核函数的组合,提高了分类的精度;将模型分解为2个凸优问题进行求解,问题的复杂度低,求解速度快。诊断实例表明,该方法能保证较高的诊断准确率,具有较好的实用性和推广性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 支持向量 多分类多核学习
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多核多分类相关向量机在变压器局部放电模式识别中的应用 被引量:25
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作者 尚海昆 苑津莎 +1 位作者 王瑜 张利伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期221-228,共8页
针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法。首先选用不同的核函数对4种变压器局部放电信号特征进行映射,解决了不同数据源的问... 针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法。首先选用不同的核函数对4种变压器局部放电信号特征进行映射,解决了不同数据源的问题;然后利用粒子群优化算法对核参数进行优化选择,有效避免了核参数选择的主观性;最后利用构建出的MMRVM分类模型直接进行多分类,实现放电模式识别。文中以实验室4种典型缺陷的变压器局部放电信号为研究对象,采用传统单核SVM分类器、单核RVM分类器与MMRVM分类器对其进行分析对比。结果表明,MMRVM分类器融合了多种放电特征信息,能够较为全面的描述放电特征,与单核分类器相比具有更高的诊断准确率和更好的实用性。 展开更多
关键词 多核 多分类 相关向量 变压器 局部放电 模式识别
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基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类 被引量:19
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作者 赵春晖 张燚 王玉磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1905-1910,共6页
相关向量机(RVM)高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法,然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题,该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到... 相关向量机(RVM)高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法,然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题,该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到主成分分析中,然后应用小波核函数代替传统核函数,利用小波核函数的多分辨率分析特点,进一步提高核主成分分析(KPCA)非线性映射能力,最终将新型核主成分分析算法与相关向量机相结合,对高光谱图像进行分类。仿真实验结果表明,将所提出的方法应用于AVIRIS美国印第安纳州实验田高光谱数据预处理后,类内类间距离比降低20%,方差整体增幅较大,最终将处理后的数据应用于相关向量机的高光谱图像分类中,分类精度提升3%~5%。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 相关向量 函数主成分分析 小波函数
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一种改进的多项式核支持向量机文本分类器 被引量:5
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作者 熊忠阳 江帆 +1 位作者 张玉芳 李智星 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第8期2905-2907,共3页
多项式核函数由于具有良好的泛化性能而受到重视,并被研究用于文本分类问题。针对多项式核学习能力较差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混合核函数作为改进的多项式核。实验表明,改进的多项式核SVM文本分类器的分... 多项式核函数由于具有良好的泛化性能而受到重视,并被研究用于文本分类问题。针对多项式核学习能力较差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混合核函数作为改进的多项式核。实验表明,改进的多项式核SVM文本分类器的分类效果要好于多项式核SVM文本分类器。 展开更多
关键词 支持向量 多项式 条件正定 文本分类
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组合核支持向量机高光谱图像分类 被引量:6
5
作者 厉小润 朱洁尔 +1 位作者 王晶 赵辽英 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1403-1410,共8页
为了提高高光谱遥感图像分类中空间信息的利用率,提出一种将空间邻域信息和光谱信息结合的组合核支持向量机(SVM)学习算法.用SVM进行预分类,从分类结果图提取各像素的空间邻域特征,与光谱特征结合构造组合核SVM进行分类,并再次提取空间... 为了提高高光谱遥感图像分类中空间信息的利用率,提出一种将空间邻域信息和光谱信息结合的组合核支持向量机(SVM)学习算法.用SVM进行预分类,从分类结果图提取各像素的空间邻域特征,与光谱特征结合构造组合核SVM进行分类,并再次提取空间邻域特征进行多次空-谱信息组合核SVM迭代分类,如此迭代10次,从中选择合适的结果作为最终输出.结果表明,该方法对传统支持向量机的分类精度提升幅度可达10%左右.同时,与其他组合核支持向量机相比,该算法用更少的训练样本获得了更高分类精度. 展开更多
关键词 高光谱图像分类 支持向量 空间邻域 组合
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遗传关联向量机高光谱影像分类 被引量:6
6
作者 董超 田联房 赵慧洁 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1516-1520,共5页
基于高光谱影像临近波段相关性高,直接在高维空间分类并非最优,并且使用交叉验证进行分类器参数寻优过程繁琐,提出了遗传关联向量机(GA-RVM)高光谱影像分类算法,使用遗传算法搜索面向关联向量机(RVM)的最优参数和特征子空间,消除冗余信... 基于高光谱影像临近波段相关性高,直接在高维空间分类并非最优,并且使用交叉验证进行分类器参数寻优过程繁琐,提出了遗传关联向量机(GA-RVM)高光谱影像分类算法,使用遗传算法搜索面向关联向量机(RVM)的最优参数和特征子空间,消除冗余信息,简化参数优化过程.实验环节验证了GA-RVM算法的有效性,剔除约50%冗余波段后,总体分类精度提高3%,对难分地物改进尤为明显,其中混分最严重的2种大豆精度提高了8%. 展开更多
关键词 高光谱 分类 关联向量 遗传算法
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基于多核学习支持向量机的音乐流派分类 被引量:9
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作者 孙辉 许洁萍 刘彬彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期1753-1756,共4页
针对不同特征向量下选择最优核函数的学习方法问题,将多核学习支持向量机(MK-SVM)应用于音乐流派自动分类中,提出了将最优核函数进行加权组合构成合成核函数进行流派分类的方法。多核分类学习能够针对不同的声学特征采用不同的最优核函... 针对不同特征向量下选择最优核函数的学习方法问题,将多核学习支持向量机(MK-SVM)应用于音乐流派自动分类中,提出了将最优核函数进行加权组合构成合成核函数进行流派分类的方法。多核分类学习能够针对不同的声学特征采用不同的最优核函数,并通过学习得到各个核函数在分类中的权重,从而明确各声学特征在流派分类中的权重,为音乐流派分类中特征向量的分析和选择提供了一个清晰、明确的结果。在ISMIR 2011竞赛数据集上验证了提出的基于多核学习支持向量机(MKL-SVM)的分类方法,并与传统的基于单核支持向量机的方法进行了比较分析。实验结果表明基于MKL-SVM的音乐流派自动分类准确率比传统单核支持向量机的分类准确率提高了6.58%,且该方法与传统的特征选择结果比较,更清楚地解释了所选择的特征向量对流派分类的影响大小,通过选择影响较大的特征组合进行分类,分类结果也有了明显的提升。 展开更多
关键词 音乐流派分类 多核学习 支持向量 特征选择 模式识别
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基于张量径向基核函数支持向量机的高光谱影像分类 被引量:22
8
作者 李玉 宫学亮 赵泉华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期253-262,共10页
针对如何利用高光谱影像的空间和光谱特征实现地物目标的精确分类,本文在径向基核函数(RBF)的基础上,提出一种基于张量径向基核函数(Tensor-RBF)和支持向量机(SVM)的高光谱影像分类算法。首先,用像素及其空间邻域像素的光谱向量组成的... 针对如何利用高光谱影像的空间和光谱特征实现地物目标的精确分类,本文在径向基核函数(RBF)的基础上,提出一种基于张量径向基核函数(Tensor-RBF)和支持向量机(SVM)的高光谱影像分类算法。首先,用像素及其空间邻域像素的光谱向量组成的三阶空-谱张量块表达该像素空-谱信息,并作为后续高光谱影像分类的基本处理单元;然后,定义作用在张量数据上的Tensor-RBF核函数;最后,设计基于Tensor-RBF核函数SVM的多分类器,实现结合空-谱信息的高光谱影像多类地物目标分类。为了验证提出算法的有效性,分别对3幅高光谱影像进行实验,将本文算法与3种对比算法的分类结果进行定性和定量对比分析。实验结果表明,本文算法对3幅高光谱影像的总体精度分别为93.10%、93.43%和86.38%,相对3种对比算法具有更高的总体精度。 展开更多
关键词 空-谱张量块 张量径向基函数 支持向量 高光谱影像分类
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基于模糊分类关联规则的支持向量机分类器生成方法 被引量:7
9
作者 崔建 李强 刘勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期1348-1350,1366,共4页
为提高数据库分类系统的分类精度,提出一种新的分类方法。首先,利用模糊C-均值聚类算法对数据库中的连续属性进行离散化;然后,在此基础上提出一种改进的模糊关联算法挖掘分类关联规则;最后,通过计算规则和模式之间的兼容性指标来构造特... 为提高数据库分类系统的分类精度,提出一种新的分类方法。首先,利用模糊C-均值聚类算法对数据库中的连续属性进行离散化;然后,在此基础上提出一种改进的模糊关联算法挖掘分类关联规则;最后,通过计算规则和模式之间的兼容性指标来构造特征向量,构建支持向量机的分类器模型。实验结果表明,该方法具有较高的分类识别能力和分类效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 支持向量 模糊关联规则 分类系统 离散化 模糊C-均值
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最速上升关联向量机高光谱影像分类 被引量:6
10
作者 董超 田联房 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1398-1405,共8页
针对高光谱影像近邻波段高度相关,直接在高维空间分类并非最优的问题,提出了基于最速上升和关联向量机(SA-RVM)的高光谱影像分类算法。使用最速上升(SA)算法搜索最优特征子空间,剔除冗余特征;然后,在特征子空间中训练RVM并分类。对4套... 针对高光谱影像近邻波段高度相关,直接在高维空间分类并非最优的问题,提出了基于最速上升和关联向量机(SA-RVM)的高光谱影像分类算法。使用最速上升(SA)算法搜索最优特征子空间,剔除冗余特征;然后,在特征子空间中训练RVM并分类。对4套测试数据进行的实验表明,SA选择的特征子空间中,RVM分类精度提高了2.5%以上,与支持向量机(SVM)相当。对训练样本较少的2套数据,精度提高了5.63%和6.2%。此外,SA-RVM的解稀疏,预测未知样本类别属性所需时间短。总体来看,SA-RVM精度高、判别速度快,适合处理大场景高光谱影像。 展开更多
关键词 高光谱图像 影像分类 最速上升 关联向量
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利用改进的多项式核函数支持向量机进行文本分类 被引量:2
11
作者 赖苏 熊忠阳 +1 位作者 江帆 唐蓉君 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S1期41-45,共5页
针对多项式核函数学习能力差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混合核函数作为改进的多项式核支持向量机文本分类器。混合核函数不仅具有良好的泛化和良好的学习能力,而且其结构与文本向量的相似性度量有一定的联系... 针对多项式核函数学习能力差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混合核函数作为改进的多项式核支持向量机文本分类器。混合核函数不仅具有良好的泛化和良好的学习能力,而且其结构与文本向量的相似性度量有一定的联系。将混合核函数与多项式核函数在相同的数据集上进行了对比实验,比较其分类效果,检验了混合核函数优于传统的多项式核函数文本分类器。通过实验发现:一阶多项式核与二阶条件正定核作为支持向量机的核函数其分类效果可能是等价的。 展开更多
关键词 支持向量 多项式 条件正定 文本分类
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一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法 被引量:6
12
作者 李涛 汪西莉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第1期42-45,48,共5页
为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设,即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进行构造。采用K-均值聚类... 为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设,即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进行构造。采用K-均值聚类算法对已有的标记样本和所有的无标记样本进行多次聚类,根据最终的聚类结果去构造聚类核函数,从而更好地反映样本间的相似程度,然后将其用于支持向量机的训练和分类。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法充分利用了无标记样本信息,提高了支持向量机的分类精度。 展开更多
关键词 聚类 聚类假设 半监督支持向量 分类
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基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法 被引量:1
13
作者 郭雪松 孙林岩 刘哲 《系统管理学报》 北大核心 2007年第6期664-668,共5页
针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能。实验表明,该... 针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法。该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能。实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度。 展开更多
关键词 支持向量 多类分类 半模糊聚类 超球
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基于W_2~1再生核支持向量机的模式分类研究 被引量:1
14
作者 惠康华 李春利 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第B07期128-129,132,共3页
支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,较好地解决了模式分类器复杂性和推广性之间的矛盾,引起了大家对模式识别领域的极大关注。近年来,支持向量机在手写体识别、人脸识别、文本分类等领... 支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,较好地解决了模式分类器复杂性和推广性之间的矛盾,引起了大家对模式识别领域的极大关注。近年来,支持向量机在手写体识别、人脸识别、文本分类等领域取得了很大的成功。文章将一种新的核函数用于虹膜识别,并与传统的多项式核函数、高斯核函数进行了比较。初步结果显示了该核函数的应用潜力。 展开更多
关键词 支持向量 函数 分类间隔 最优分类
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基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型 被引量:3
15
作者 吴建宁 林秋婷 伍滨 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期641-649,共9页
针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向... 针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向量机准确表征人体动作差异稀疏分布的学习性能,提高小样本人体动作数据分类泛化性能。选用美国加利福尼亚州大学公开的可穿戴人体动作数据库UCI-HAR中所有30名受试者,共6类动作模式、10299个样本数据,采用十次交叉验证训练测试方法,评价所提出模型的有效性。结果表明,仅需约10个相关向量,分类准确率可达96%,分别高于基于核主成分分析的支持向量机和CNN-LSTM深度学习模型的分类准确率约5.4%和3.6%,有效提高小样本动作数据分类泛化性能,为准确鉴别人体动作变化提供一个新的思路和方法。 展开更多
关键词 人体动作分类 主成分分析 相关向量
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基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类
16
作者 贾西栋 《电子测量技术》 2020年第20期93-97,共5页
为了提高视频搜索平台中海量运动视频数据的分类精度,提出了一种基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类方法。首先,利用区域分块策略对输入视频进行初步处理,并提取颜色特征以便快速获取视频中的关键帧。然后,根据每个区域中... 为了提高视频搜索平台中海量运动视频数据的分类精度,提出了一种基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类方法。首先,利用区域分块策略对输入视频进行初步处理,并提取颜色特征以便快速获取视频中的关键帧。然后,根据每个区域中的运动属性、纹理属性等因素来提取视频的主要特征。最后,采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机实现视频分类。在6种类型运动视频构成的数据集上进行了分类测试。实验结果表明,相比于其他类似的支持向量机方法,提出方法在查全率、查准率和F1三个分类评估指标上均有一定提高,平均分类F1指标达到92%。 展开更多
关键词 属性特征 区域划分 多核支持向量 运动视频分类 多特征
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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
17
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 支持向量 图像分类
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一种基于关联规则的核粒度支持向量机 被引量:5
18
作者 张文浩 王文剑 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第3期89-92,共4页
提出一种基于关联规则的核粒度支持向量机(association rules based kernel granular SVM,AR-KGSVM)学习算法。AR-KGSVM首先将输入空间中的样本用核函数映射到高维特征空间,然后在核特征空间挖掘基于距离度量的关联规则以划分粒。算法... 提出一种基于关联规则的核粒度支持向量机(association rules based kernel granular SVM,AR-KGSVM)学习算法。AR-KGSVM首先将输入空间中的样本用核函数映射到高维特征空间,然后在核特征空间挖掘基于距离度量的关联规则以划分粒。算法的粒划分和数据训练都是在高维核空间中进行,避免了一般的粒度支持向量机(granular SVM,GSVM)在低维空间作粒划分而在高维空间中训练,使数据分布不一致而导致泛化能力不高的问题。在标准数据集上的实验结果表明AR-KGSVM的泛化能力优于传统的SVM和GSVM方法。 展开更多
关键词 粒度支持向量 支持向量 粒度 关联规则
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参数自适应的半监督复合核支持向量机图像分类 被引量:3
19
作者 王朔琛 汪西莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2974-2979,共6页
半监督复合核支持向量机在构造聚类核时,普遍存在复杂度高、不适于大规模图像分类的问题;且K均值(K-means)图像聚类的参数难以估计。针对上述问题,提出基于均值漂移(Mean-Shift)参数自适应的半监督复合核支持向量机图像分类方法。结... 半监督复合核支持向量机在构造聚类核时,普遍存在复杂度高、不适于大规模图像分类的问题;且K均值(K-means)图像聚类的参数难以估计。针对上述问题,提出基于均值漂移(Mean-Shift)参数自适应的半监督复合核支持向量机图像分类方法。结合Mean-Shift对像素点进行聚类分析以避免K-means图像聚类的局限性;利用图像的结构特征自适应算法参数以避免算法的波动性;由Mean-Shift结果构造Mean Map聚类核以增强同一聚类中的样本属于同一类别的可能性,使复合核更好地指导支持向量机对图像分类。实验验证了改进的聚类算法和参数取值方法可以更好地获取图像的聚类信息,使算法对普通图像和加噪图像的分类正确率较对比的半监督算法一般情况下提高1-7个百分点,且对于较大规模图像也有一定适用性,能够更高效、更稳定地进行图像分类。 展开更多
关键词 半监督学习 支持向量 复合 MEAN-SHIFT算法 图像分类
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贝叶斯分类器的关联向量机多模型软测量建模 被引量:2
20
作者 周开武 杨慧中 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期224-226,241,共4页
为了改善软测量模型的估计精度,提出了一种基于贝叶斯分类算法和关联向量机的多模型软测量建模方法。采用贝叶斯分类器对样本数据集进行分类,并对不同类别的输入数据分别建立关联向量回归机子模型,用"切换开关"方式组合作为... 为了改善软测量模型的估计精度,提出了一种基于贝叶斯分类算法和关联向量机的多模型软测量建模方法。采用贝叶斯分类器对样本数据集进行分类,并对不同类别的输入数据分别建立关联向量回归机子模型,用"切换开关"方式组合作为最终的软测量模型输出。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明:与单模型支持向量机相比,该方法估计精度较高,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 多模型 关联向量 超参数 贝叶斯分类
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