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基于不完全BT-SVMs分类的模拟电路故障诊断方法被引量：8: 1; 作者王安娜刘俊芳 +1 位作者袁文静王勤万《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期867-870,895,共5页; 针对几种常用的支持向量机多类分类方法,分析了各自存在的问题和缺点,并在此基础上提出了一种基于核的自组织映射聚类的不完全二叉树SVMs多类分类方法,该方法首先用SOM神经网络对所有训练样本进行聚类,分裂成两个子类,然后分别对两个子... 展开更多; 关键词模拟电路支持向量机聚类二叉树神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多层聚类的多分类SVM快速学习方法被引量：8: 2; 作者张春艳倪世宏 +1 位作者张鹏查翔《计算机工程与设计》北大核心 2017年第2期522-527,共6页; 针对SVM大规模多类样本学习效率较低的问题,提出一种基于多层聚类的多分类SVM快速学习方法。采用自下而上的方式构建二叉树层次结构,根据所得层次结构,对每个节点对应的样本进行学习。学习时对训练样本进行首次聚类得到若干类簇,对其中... 展开更多; 关键词支持向量机大规模训练集多分类多层聚类二叉树; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于二叉树的多分类SVM算法在电子邮件过滤中的应用被引量：4: 3; 作者衣治安刘杨《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期2860-2862,共3页; 目前性能较好的多分类算法有1-v-r支持向量机(SVM)、1-1-1SVM、DDAG SVM等,但存在大量不可分区域且训练时间较长的问题。提出一种基于二叉树的多分类SVM算法用于电子邮件的分类与过滤,通过构建二叉树将多分类转化为二值分类,算法采用先... 展开更多; 关键词二叉树多分类svm 电子邮件过滤聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断被引量：36: 4; 作者张国云章兢《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期100-104,共5页; 在传统支持向量机(C-SVM)的基础上,通过集成模糊聚类技术和支持向量机算法,构造了一种适合于故障诊断的多级二叉树分类器,并首次应用于水轮机调速系统故障诊断,取得了良好效果。该方法首先利用模糊聚类技术求取每类样本聚类中心,再对各... 展开更多; 关键词系统故障诊断树分类器模糊支持向量机水轮机调速多级支持向量机算法聚类中心聚类技术诊断问题二叉树 svm 构造样本 k-1 分区域正确率二分内存; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种融合无监督聚类的层次向量机多类分类方法: 5; 作者张付志林玉宝韩加亮《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第12期226-228,共3页; 层次支持向量机(SVM)是多类分类方法应用中的研究热点。针对SVM的分类面仅由支持向量决定的理论,提出一种基于无监督聚类方法来预抽取支持向量,训练向量机;并分析现有多类分类方法所存在的弊端,基于综合考虑节点的类集合可分性,设计一... 展开更多; 关键词支持向量机多类分类无监督聚类二叉树; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊C均值与支持向量机相结合的增强聚类算法被引量：8: 6; 作者胡磊牛秦洲陈艳《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第4期991-993,共3页; 针对传统重复聚类算法精度不高、消耗资源较大的缺点,提出了一种模糊C均值(FCM)与支持向量机(SVM)相结合的增强聚类算法。该算法思路是先将实例数据集利用FCM粗分为C类,然后使用SVM再对每一类进行细化分类,实现中提出了基于完全二叉树... 展开更多; 关键词模糊C均值支持向量机增强聚类完全二叉树量化指标评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不完全BT-SVMs分类的模拟电路故障诊断方法被引量：8: 1; 作者王安娜刘俊芳袁文静王勤万; 机构东北大学信息科学与工程学院; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期867-870,895,共5页; 基金辽宁省自然科学基金项目(20062033) 教育部重点实验室基金项目(PAL200508); 文摘针对几种常用的支持向量机多类分类方法,分析了各自存在的问题和缺点,并在此基础上提出了一种基于核的自组织映射聚类的不完全二叉树SVMs多类分类方法,该方法首先用SOM神经网络对所有训练样本进行聚类,分裂成两个子类,然后分别对两个子类进行类似的操作,直到每个类别都被单独分开为止。根据聚类的结果构造二叉树结构,从而产生相对应的SVMs网络。实验结果表明,采用该方法进行多类分类具有很高的分类精度和分类速度。; 关键词模拟电路支持向量机聚类二叉树神经网络; Keywords analog circuit svm clustering binary tree nerve network; 分类号 TM13 [电气工程—电工理论与新技术] TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多层聚类的多分类SVM快速学习方法被引量：8: 2; 作者张春艳倪世宏张鹏查翔; 机构空军工程大学航空航天工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2017年第2期522-527,共6页; 文摘针对SVM大规模多类样本学习效率较低的问题,提出一种基于多层聚类的多分类SVM快速学习方法。采用自下而上的方式构建二叉树层次结构,根据所得层次结构,对每个节点对应的样本进行学习。学习时对训练样本进行首次聚类得到若干类簇,对其中只有一类样本的类簇提取中心点;对有两类样本的类簇,根据其混合度,对其正负类样本设定不同的聚类数,进行二次聚类,提取所得类簇中心点。整合上述步骤中提取的中心点作为约简后的样本,学习并得到子分类器。仿真结果表明,基于多层聚类的多分类SVM快速学习方法能够在保证较高分类准确率的前提下,大幅约简训练样本,有效提高学习效率。; 关键词支持向量机大规模训练集多分类多层聚类二叉树; Keywords svm large scale training set multi-classification multi-clustering binary-tree; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于二叉树的多分类SVM算法在电子邮件过滤中的应用被引量：4: 3; 作者衣治安刘杨; 机构大庆石油学院计算机与信息技术学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期2860-2862,共3页; 基金黑龙江省研究生创新科研资金项目(YJSCX2006-38HLJ); 文摘目前性能较好的多分类算法有1-v-r支持向量机(SVM)、1-1-1SVM、DDAG SVM等,但存在大量不可分区域且训练时间较长的问题。提出一种基于二叉树的多分类SVM算法用于电子邮件的分类与过滤,通过构建二叉树将多分类转化为二值分类,算法采用先聚类再分类的思想,计算测试样本与子类中心的最大相似度和子类间的分离度,以构造决策节点的最优分类超平面。对于C类分类只需C-1个决策函数,从而可节省训练时间。实验表明,该算法得到了较高的查全率、查准率。; 关键词二叉树多分类svm 电子邮件过滤聚类; Keywords binary tree multiclass Support Vector Machine （svm） E-mail filtering clustering; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断被引量：36: 4; 作者张国云章兢; 机构湖南大学电气与信息工程学院; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期100-104,共5页; 基金教育部科学技术研究重点项目([2001]224)。; 文摘在传统支持向量机(C-SVM)的基础上,通过集成模糊聚类技术和支持向量机算法,构造了一种适合于故障诊断的多级二叉树分类器,并首次应用于水轮机调速系统故障诊断,取得了良好效果。该方法首先利用模糊聚类技术求取每类样本聚类中心,再对各聚类中心逐次二分,从而确定了一棵二叉树,然后在二叉树的每个节点处,根据样本聚类中心把相应样本分成两类,构造出SVM 子分类器。实验结果表明,对于k 类别故障诊断问题,只需构造k-1 个SVM 子分类器,简化了分类器结构,避免了不可区分区域的出现,且节省了内存开销,故障诊断正确率高。; 关键词系统故障诊断树分类器模糊支持向量机水轮机调速多级支持向量机算法聚类中心聚类技术诊断问题二叉树 svm 构造样本 k-1 分区域正确率二分内存; Keywords Hydroturbine Fuzzy clustering Support Vector Machine (svm) binary tree Hydroturbine speed regulating system Fault diagnosis; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] V241.622 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种融合无监督聚类的层次向量机多类分类方法: 5; 作者张付志林玉宝韩加亮; 机构燕山大学信息科学与工程学院重庆邮电大学人工智能研究所; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第12期226-228,共3页; 文摘层次支持向量机(SVM)是多类分类方法应用中的研究热点。针对SVM的分类面仅由支持向量决定的理论,提出一种基于无监督聚类方法来预抽取支持向量,训练向量机;并分析现有多类分类方法所存在的弊端,基于综合考虑节点的类集合可分性,设计一种基于树分类器整体性能最优的SVM二叉树层次分类方法。实验表明,该方法对比传统一类对余类法和成对分类法在整体分类精度和训练时间上都有明显提高。; 关键词支持向量机多类分类无监督聚类二叉树; Keywords svm muhi-classification unsupervised clustering binary tree; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] G254.11 [文化科学—图书馆学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊C均值与支持向量机相结合的增强聚类算法被引量：8: 6; 作者胡磊牛秦洲陈艳; 机构桂林理工大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第4期991-993,共3页; 基金广西科技攻关项目(桂科攻[10100002-2]号) 广西研究生教育创新计划项目(2011105960812M23) 桂林市科学研究与技术开发计划项目(桂林市201101102-2); 文摘针对传统重复聚类算法精度不高、消耗资源较大的缺点,提出了一种模糊C均值(FCM)与支持向量机(SVM)相结合的增强聚类算法。该算法思路是先将实例数据集利用FCM粗分为C类,然后使用SVM再对每一类进行细化分类,实现中提出了基于完全二叉树的决策级联式SVM模型,以便达到增强聚类的目的。针对使用FCM迭代聚类的过程中有可能会出现新的特征使原有的聚类失去平衡性的问题,提出了使用划分的思想对数据集进行预处理来消除这种不利影响。利用鸢尾属植物真实数据集对相关算法进行实验对比分析,结果表明该算法能够克服精度低的缺点,并节约了系统资源,可以提高聚类的质量。; 关键词模糊C均值支持向量机增强聚类完全二叉树量化指标评价; Keywords Fuzzy C-Means（FCM） Support Vector Machine（svm） enhanced clustering fully binary tree quantitative index evaluation; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于不完全BT-SVMs分类的模拟电路故障诊断方法	王安娜刘俊芳袁文静王勤万	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多层聚类的多分类SVM快速学习方法	张春艳倪世宏张鹏查翔	《计算机工程与设计》北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于二叉树的多分类SVM算法在电子邮件过滤中的应用	衣治安刘杨	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2007	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断	张国云章兢	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2005	36	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种融合无监督聚类的层次向量机多类分类方法	张付志林玉宝韩加亮	《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	模糊C均值与支持向量机相结合的增强聚类算法	胡磊牛秦洲陈艳	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2013	8	在线阅读下载PDF 职称材料