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超球体多类支持向量机理论 被引量：8
1
作者 徐图 何大可 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1293-1297,共5页
目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练,因此,这是一种... 目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练,因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路. 展开更多
关键词 支持向量机 多类支持向量机 SMO训练算法 推广性能 超球体多类支持向量机
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超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法 被引量：5
2
作者 黄扬帆 张慧敏 +1 位作者 徐子航 曹鹏程 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期125-128,140,共5页
针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类... 针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类最先分割出来的原则,设计二叉树结构,从而提高分类精度。通过仿真实验,分析比较各种方法的性能,从而验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 多类分类 超球体 二叉树
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超球体单类支持向量机的SMO训练算法 被引量：10
3
作者 徐图 罗瑜 何大可 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期178-180,共3页
由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中。而超球体One-class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习。但由于超球体One-class支持向量机没有一种... 由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中。而超球体One-class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习。但由于超球体One-class支持向量机没有一种快速训练算法,使其在应用中受到限制。SMO算法成功地训练了标准SVM,其训练思想也可用于超球体One-class支持向量机的训练。本文提出了超球体One-class支持向量机的SMO训练算法,并对其空间和时间复杂度进行了分析。实验表明,这种算法能迅速、有效地训练超球体One-class支持向量机。 展开更多
关键词 无监督学习 超球体One-class支持向量机 SMO训练算法
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集成数据挖掘知识的可解释最优超球体支持向量机
4
作者 陆思洁 范頔 +1 位作者 渐令 郜传厚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期375-384,共10页
最优超球体支持向量机(SSLM)是一种典型的黑箱模型,其运行模式不需要考察被研究对象的内部结构和机理,仅利用对象的输入输出数据即能达到认识其功能和作用机制,因此具有响应快、实时性强等优点,但也因此缺乏可解释性和透明性.鉴于此,本... 最优超球体支持向量机(SSLM)是一种典型的黑箱模型,其运行模式不需要考察被研究对象的内部结构和机理,仅利用对象的输入输出数据即能达到认识其功能和作用机制,因此具有响应快、实时性强等优点,但也因此缺乏可解释性和透明性.鉴于此,本文研究从SSLM黑箱模型的输入端加入先验知识的方法,增强其可解释性.本文开发了基于数据的非线性圆形知识挖掘算法以及知识的离散化算法,离散后的数据点不仅包含产生知识的原始数据点,还增加了新的数据点.通过将所挖掘的圆形知识以不等式约束的形式集成至SSLM模型,构造了可解释的SSLM模型(i-SSLM).该模型在训练时要确保知识约束的数据点分类正确,因此对模型结果有一定程度的预知,表明模型具有可解释性;同时,又由于知识的离散化增加了新的数据信息,因此,模型能具有更高的精度.i-SSLM模型的有效性在10组公共样本集和2组实际高炉数据集上得到了验证. 展开更多
关键词 黑箱模型 可解释性 最优超球体支持向量机 先验知识 不平衡数据
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基于ν-最大间隔超球体支持向量机的非平衡数据分类 被引量：3
5
作者 李秋林 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2012年第12期93-98,共6页
针对传统超球体支持向量机在处理非平衡数据集时出现的少数类查全率较低的问题,通过引入最大间隔和参数ν,提出了ν-最大间隔超球体支持向量机。该算法以最大间隔为优化目标建立分类模型,大幅度提高了少数类查全率。通过UCI数据集的分... 针对传统超球体支持向量机在处理非平衡数据集时出现的少数类查全率较低的问题,通过引入最大间隔和参数ν,提出了ν-最大间隔超球体支持向量机。该算法以最大间隔为优化目标建立分类模型,大幅度提高了少数类查全率。通过UCI数据集的分类仿真实验,比较了该算法与传统超球体支持向量机的分类精度。结果表明,该算法能有效提高对非均衡分布数据的分类准确率。 展开更多
关键词 支持向量机 超球体支持向量机 最大间隔 非均衡数据
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基于单类支持向量机的组合导航容错算法 被引量：2
6
作者 孙传波 王虹 +1 位作者 杨然 余国才 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期30-33,107,共5页
提出了一种基于单类支持向量机(OCSVM)的组合导航容错算法。针对组合导航系统中子系统出现故障会影响整个导航系统精度的问题,采用基于单类支持向量机的方法,对故障进行检测和隔离,并对容错性能进行分析。仿真结果表明:在应用基于单类... 提出了一种基于单类支持向量机(OCSVM)的组合导航容错算法。针对组合导航系统中子系统出现故障会影响整个导航系统精度的问题,采用基于单类支持向量机的方法,对故障进行检测和隔离,并对容错性能进行分析。仿真结果表明:在应用基于单类支持向量机的容错算法后,系统的故障检测模块可以有效地隔离故障数据,降低了多源组合导航系统的位置误差,其可靠性和稳定性也得到了提高。 展开更多
关键词 组合导航 容错算法 单类支持向量机
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基于超球球心间距多类支持向量机的滚动轴承故障分类 被引量：20
7
作者 康守强 王玉静 +3 位作者 姜义成 杨广学 宋立新 V.I.MIKULOVICH 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第14期2319-2325,共7页
为了降低滚动轴承故障智能分类的训练时间并提高分类精度,提出了一种滚动轴承正常、内、外环故障及不同故障严重程度的多状态分类方法。该方法首先采用峭度值结合相关系数法确定集合经验模态分解结果中包含主要状态信息的固有模态函数;... 为了降低滚动轴承故障智能分类的训练时间并提高分类精度,提出了一种滚动轴承正常、内、外环故障及不同故障严重程度的多状态分类方法。该方法首先采用峭度值结合相关系数法确定集合经验模态分解结果中包含主要状态信息的固有模态函数;再将其组成特征矩阵,利用奇异值分解所得奇异值作为特征向量;最后在采用改进分类规则的超球多类支持向量机分类时,提出由各状态超球球心间距中的最值来确定多类分类器核参数的选取范围,缩小选取区间,最终实现滚动轴承的多状态分类。实验结果表明,提出的滚动轴承多状态分类方法可以减少分类器的训练时间,提高分类精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障分类 多类支持向量机 超球秋心间距 经验模态分解
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基于多类超球支持向量机的铣削颤振预测方法 被引量：13
8
作者 吴石 林连冬 +1 位作者 肖飞 渠达 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2414-2421,共8页
为了预测薄壁件铣削过程颤振的发生,提出了一种应用小波系数特征和多类超球支持向量机进行铣削颤振预报的方法。首先基于连续小波变换分别提取高、低频段铣削振动信号的特征,然后利用多类超球支持向量机进行稳定铣削状态、铣削颤振孕育... 为了预测薄壁件铣削过程颤振的发生,提出了一种应用小波系数特征和多类超球支持向量机进行铣削颤振预报的方法。首先基于连续小波变换分别提取高、低频段铣削振动信号的特征,然后利用多类超球支持向量机进行稳定铣削状态、铣削颤振孕育状态、铣削颤振状态识别。为了简化支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,该算法使每一类样本都获得一个超球支持向量机,在特征空间中以测试样本与超球中心距离、超球半径作为决策函数来进行识别。实验表明,在铣削颤振识别系统中多类双核超球支持向量机与连续小波系数特征向量相结合具有良好的识别效果,颤振孕育预报正确率达98.0%。 展开更多
关键词 颤振预报 小波系数 超球支持向量机 多类支持向量机
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基于经验模态分解和超球多类支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 被引量：68
9
作者 康守强 王玉静 +2 位作者 杨广学 宋立新 V.I.MIKULOVICH 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第14期96-102,共7页
滚动轴承故障定位,特别是对其性能退化程度的诊断可以更有效地进行设备维护以降低停机率。提出了对滚动轴承不同故障位置及性能退化程度的非平稳振动信号进行特征提取和智能分类的故障诊断方法。该方法对各状态振动信号进行经验模态分解... 滚动轴承故障定位,特别是对其性能退化程度的诊断可以更有效地进行设备维护以降低停机率。提出了对滚动轴承不同故障位置及性能退化程度的非平稳振动信号进行特征提取和智能分类的故障诊断方法。该方法对各状态振动信号进行经验模态分解,得到一系列固有模态函数和一个残余分量。经验模态分解方法具有分解自适应性和分解唯一性。对每个固有模态函数建立自回归模型,分别采用Yule-Walker和Ulrych-Clayton两种方法求得模型参数和残差方差,并以此作为各类状态信号的特征矩阵,输入到改进的超球多类支持向量机分类器,判断滚动轴承故障位置及性能退化程度。实验结果表明,提出的方法可同时实现滚动轴承故障位置及性能退化程度的智能诊断,且基于经验模态分解结合自回归模型的Ulrych-Clayton参数估计进行特征提取的诊断方法识别率更高。 展开更多
关键词 非平稳信号 经验模态分解 多类支持向量机 滚动轴承 性能退化程度
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基于超球支持向量机的类增量学习算法研究 被引量：8
10
作者 秦玉平 李祥纳 +1 位作者 王秀坤 王春立 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第8期116-118,共3页
提出了一种超球支持向量机类增量学习算法。对每一类样本,利用超球支持向量机在特征空间中求得包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开。类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练,使得该算法在很小的样本集、很小... 提出了一种超球支持向量机类增量学习算法。对每一类样本,利用超球支持向量机在特征空间中求得包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开。类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练,使得该算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现了类增量学习,大大降低了训练时间,同时保留了历史训练结果。分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类简单快捷。实验结果证明,该算法不仅具有较高的训练速度,而且具有较高的分类速度和分类精度。 展开更多
关键词 支持向量机 类增量学习 超球
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基于一类超球面支持向量机的机械故障诊断研究 被引量：10
11
作者 王自营 邱绵浩 +1 位作者 安钢 王凯 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期553-558,共6页
针对机械故障诊断中故障类样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了基于一类超球面支持向量机(SVM)的故障诊断方法,该方法只需要对正常类样本进行训练。试验分析了异常类样本缺失对一类超球面支持向量机性能的影响,并提出模型参数优... 针对机械故障诊断中故障类样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了基于一类超球面支持向量机(SVM)的故障诊断方法,该方法只需要对正常类样本进行训练。试验分析了异常类样本缺失对一类超球面支持向量机性能的影响,并提出模型参数优化选择方法,以提高分类模型的推广能力。分析了不同训练结果的分类能力,并对一类超球面支持向量机与一类超平面支持向量机的分类结果进行比较,验证了前者的正确性和有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 一类超球面支持向量机 互信息 匀幅
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基于支持向量机和多球体的一对多分类器 被引量：4
12
作者 徐磊 赵光宙 顾弘 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期303-308,共6页
为了提高支持向量机(SVM)多分类器的训练效率,将多球体思想引入有指导学习,对训练样本按类别分别进行一类支持向量机(1-SVM)训练得到多球体分类器.针对多球体的冗余区域,构造简化一对多分类器将各球内混叠样本与正常样本分离.以上两个... 为了提高支持向量机(SVM)多分类器的训练效率,将多球体思想引入有指导学习,对训练样本按类别分别进行一类支持向量机(1-SVM)训练得到多球体分类器.针对多球体的冗余区域,构造简化一对多分类器将各球内混叠样本与正常样本分离.以上两个分类器性能互补,可以加权组合为多球体一对多分类器.同时给出了组合分类器基于交叉验证的权重估计和参数调整.仿真实验表明,相对于一对多算法,该分类器训练时间较短且分类正确率较高;相对于一对一算法,该分类器决策速度较快,有助于解决大样本的多分类问题. 展开更多
关键词 一类支持向量机 交叉验证 多球体 一对多 一对一
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不等距超球体支持向量机 被引量：6
13
作者 张慧敏 柴毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期19-22,共4页
针对现实中经常遇到的各类样本分布范围相差很多、将各类样本误判的危害程度不同、或者各类样本数量差异悬殊等情况,提出了一种基于不等距超球体的SVM(NMS-SVM)算法。该算法以最大间隔为优化目标建立分类模型,同时引入距离比例参数λ,... 针对现实中经常遇到的各类样本分布范围相差很多、将各类样本误判的危害程度不同、或者各类样本数量差异悬殊等情况,提出了一种基于不等距超球体的SVM(NMS-SVM)算法。该算法以最大间隔为优化目标建立分类模型,同时引入距离比例参数λ,调整最优分类面到两类之间的距离。通过UCI数据库中数据集的分类仿真实验,比较了该算法与普通超球体算法以及最大间隔超球体算法的分类精度,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 超球体 不等距 最大间隔
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基于超球支持向量机的多主题文本分类算法 被引量：5
14
作者 艾青 秦玉平 李迎春 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第10期2273-2275,2279,共4页
针对标准支持向量机多分类算法不能解决多主题文本分类问题,提出了一种基于超球支持向量机的多主题文本分类算法。该算法用超球支持向量机训练得到每个超球,计算待分类文本到每个超球球心的距离,依据距离得到隶属度向量,最后根据隶属度... 针对标准支持向量机多分类算法不能解决多主题文本分类问题,提出了一种基于超球支持向量机的多主题文本分类算法。该算法用超球支持向量机训练得到每个超球,计算待分类文本到每个超球球心的距离,依据距离得到隶属度向量,最后根据隶属度向量判定该文本所属的主题。实验结果表明,该算法具有更好的召回率、准确率和F1值。 展开更多
关键词 超球支持向量机 隶属度向量 召回率 准确率 F1值
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基于超椭球支持向量机的兼类文本分类算法 被引量：4
15
作者 秦玉平 王祎 +1 位作者 伦淑娴 王秀坤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第11A期98-100,共3页
提出一种基于超椭球支持向量机的多类文本分类算法。对每一类样本,利用超椭球支持向量机方法在特征空间求得一个超椭球,使其包含该类尽可能多的样本,同时将噪音点排除在外。分类时,利用待分类样本映射到每个超椭球球心的马氏距离确定其... 提出一种基于超椭球支持向量机的多类文本分类算法。对每一类样本,利用超椭球支持向量机方法在特征空间求得一个超椭球,使其包含该类尽可能多的样本,同时将噪音点排除在外。分类时,利用待分类样本映射到每个超椭球球心的马氏距离确定其类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该算法有效地提高了分类精度。 展开更多
关键词 超椭球支持向量机 兼类分类 马氏距离
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基于超球支持向量机的兼类文本分类算法研究 被引量：2
16
作者 秦玉平 王秀坤 +1 位作者 李祥纳 王春立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第19期166-168,共3页
针对兼类文本,提出了一种分类算法。对属于同一类别的文本,利用超球支持向量机在特征空间中求得一个能包围该类尽可能多文本的最小超球,使各类文本之间通过超球分隔开,达到分类效果。对待分类文本,计算它到各超球球心的距离,根据距离判... 针对兼类文本,提出了一种分类算法。对属于同一类别的文本,利用超球支持向量机在特征空间中求得一个能包围该类尽可能多文本的最小超球,使各类文本之间通过超球分隔开,达到分类效果。对待分类文本,计算它到各超球球心的距离,根据距离判定该文本所属的类别。实验结果证明,该算法不仅具有较快的分类速度,而且具有较高的分类精度。 展开更多
关键词 支持向量机 超球 兼类 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
17
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 支持向量机 多类分类 半模糊核聚类 超球
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一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法 被引量：1
18
作者 赵春晖 陈万海 万建 《智能系统学报》 2008年第1期77-82,共6页
支持向量机(SVM)是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法,用于解决二类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题.总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法,并在1-a-1SVM分类算法基础上提出一种二次分类... 支持向量机(SVM)是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法,用于解决二类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题.总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法,并在1-a-1SVM分类算法基础上提出一种二次分类的方法.改良了惩罚因子,提高了不易分的类别之间的可分程度.通过对超光谱图像进行分类实验,结果表明该方法具有较高的分类精度. 展开更多
关键词 支持向量机 二次分类 多类支持向量机
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基于最大间隔最小体积超球支持向量机的多主题分类算法 被引量：1
19
作者 艾青 赵骥 秦玉平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第8期237-238,267,共3页
针对多主题分类,结合最大间隔最小体积超球支持向量机和模糊理论,提出一种多主题最大间隔最小体积超球支持向量机来实现多主题分类。该算法首先基于最大间隔最小体积超球支持向量机,采用1-a-r方法训练子分类器,通过子分类器得到待分类... 针对多主题分类,结合最大间隔最小体积超球支持向量机和模糊理论,提出一种多主题最大间隔最小体积超球支持向量机来实现多主题分类。该算法首先基于最大间隔最小体积超球支持向量机,采用1-a-r方法训练子分类器,通过子分类器得到待分类样本的隶属度向量,再依据隶属度向量判定该待分类样本所属类别。实验结果表明,该算法具有较好的准确率、召回率、F1值。 展开更多
关键词 最大间隔最小体积超球支持向量机 隶属度 隶属度向量
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最小二乘超球多类支持向量机 被引量：1
20
作者 徐图 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期7468-7472,共5页
超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)是一种直接型多类分类器,具有训练速度快,检测效率高的优点,但由于HSMC-SVM使用一阶范数软间隔作为目标函数的惩罚项,使得其训练精度受到一定影响,为了提高HSMC-SVM训练精度,将最小二乘法引入到HSMC-SVM... 超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)是一种直接型多类分类器,具有训练速度快,检测效率高的优点,但由于HSMC-SVM使用一阶范数软间隔作为目标函数的惩罚项,使得其训练精度受到一定影响,为了提高HSMC-SVM训练精度,将最小二乘法引入到HSMC-SVM中,提出了最小二乘超球多类支持向量机(LSHS-MCSVM)的概念,并且分析了它的训练算法和判决规则,从而形成了完整的LSHS-MCSVM分类理论。实验表明,LSHS-MCSVM无论在训练速度上还是在泛化性能上都要优于HSMC-SVM,适合于分类类别多,样本数量大的多分类场合。 展开更多
关键词 支持向量机 多类支持向量机 SMO训练算法 工作集选择 最小二乘超球多类支持向量机
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