Efficient Binary Tree Multiclass SVM Using Genetic Algorithms for Vowels Recognition

1

作者 Boutkhil Sidaoui Kaddour Sadouni 《通讯和计算机（中英文版）》 2012年第10期1116-1123,共8页

关键词 元音识别 遗传算法 svm 二叉树 支持向量机 多类分类 测试阶段 训练时间

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多类SVM在图像艺术属性分类中的应用研究 被引量：3

2

作者 陈小娥 陈昭炯 《智能系统学报》 2009年第2期157-162,共6页

针对当前图像分类研究中,依据图像艺术风格属性进行分类的算法尚不多见的情况,实现了一种基于艺术属性的图像自动分类系统,其中主要涉及摄影作品、国画、水彩画、素描、油画等几种典型艺术风格的图像.系统采用支持向量机(SVM)作为分类器... 针对当前图像分类研究中,依据图像艺术风格属性进行分类的算法尚不多见的情况,实现了一种基于艺术属性的图像自动分类系统,其中主要涉及摄影作品、国画、水彩画、素描、油画等几种典型艺术风格的图像.系统采用支持向量机(SVM)作为分类器,运用分等级的分类方法,提出了一种针对艺术属性图像分类的特定SVM二叉树多类分类算法;而后通过对各类图像艺术风格特征的分析,分别提取了有代表性的、区分度好且易于计算的特征;最后针对各级分类特性和分类器总体特性进行了实验分析,实验结果表明,系统具有良好的分类性能. 展开更多

关键词 支持向量机 二叉树多类分类算法 图像艺术属性

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高光谱影像的BDT-SVM地物分类算法与应用 被引量：1

3

作者 林志垒 晏路明 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期177-185,共9页

面对海量数据的特征空间高维性及训练样本的有限性,高光谱遥感影像若采用常规统计模式的分类方法难以获得较好的分类结果。因此探讨支持向量机(SVM)分类器的基本原理,针对EO-1Hyperion高光谱影像的分类特点及现有多类SVM算法所存在的训... 面对海量数据的特征空间高维性及训练样本的有限性,高光谱遥感影像若采用常规统计模式的分类方法难以获得较好的分类结果。因此探讨支持向量机(SVM)分类器的基本原理,针对EO-1Hyperion高光谱影像的分类特点及现有多类SVM算法所存在的训练时间长及分类精度低等问题,引入二叉决策树SVM(BDT-SVM)分类算法,并提出一种新的类间分离度定义方法及相应的客观确定二叉树结构的策略,由此生成改进的BDT-SVM算法。实验结果表明:与其他多类分类方法相比,基于改进的BDT-SVM算法的高光谱影像地物分类效果更好,总体精度达到90.96%,Kappa系数为0.89,该算法还解决了经典SVM多类分类可能存在的不可分区域问题。 展开更多

关键词 高光谱影像 支持向量机(svm) 二叉决策树(BDT) 分类算法

原文传递

基于改进FCM聚类的BT-SVM多类分类算法 被引量：5

4

作者 权文 王晓丹 《微计算机信息》 2009年第6期230-232,共3页

针对二叉树支持向量机在多类分类问题上存在的不足,利用粒子群算法对模糊C均值聚类算法进行了改进,在此基础上,结合二叉树支持向量机,构建了偏二叉树多类分类算法。该方法在二叉树各节点处根据聚类中心所对应的样本构造学习样本集和最... 针对二叉树支持向量机在多类分类问题上存在的不足,利用粒子群算法对模糊C均值聚类算法进行了改进,在此基础上,结合二叉树支持向量机,构建了偏二叉树多类分类算法。该方法在二叉树各节点处根据聚类中心所对应的样本构造学习样本集和最优分类超平面,保障了聚类精度,有效地提高了测试正确率。实验表明,本文提出BT-SVM多类分类算法的测试正确率要高于同类多类分类算法。 展开更多

关键词 支持向量机 模糊C均值聚类 粒子群 多类分类 二叉树

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基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断 被引量：4

5

作者 覃刚 葛益波 +1 位作者 姚叶明 周清和 《液压与气动》 北大核心 2024年第5期168-180,共13页

针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Opti... 针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。GA鲁棒性好且全局搜索能力强但收敛速度慢,PSO对样本规模不敏感且具有记忆功能但易陷入局部最优,故融合两种算法寻找SVM的最优参数。另外,为了解决传统SVM多分类方法“一对多”和“一对一”易出现不可分的问题,建立一种偏二叉树结构的SVM多分类模型。对于采集的原始数据高度重合的情况,引入时域特征统计量进一步提升模型的分类性能。实验结果表明,提出的混合优化算法寻优速度更快、所寻参数更佳,同时用该算法优化的SVM分类模型相比于其他5类常用的机器学习模型分类效果更好,故障识别正确率可达97.7%。 展开更多

关键词 机载EHA 遗传算法 粒子群算法 偏二叉树结构 多分类svm

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一种新的支持向量机多类分类方法 被引量：46

6

作者 安金龙 王正欧 马振平 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2004年第3期262-267,共6页

分析了目前的支持向量机多类分类方法存在的问题以及缺点.针对以上问题及缺点,提出了基于 二叉树的支持向量机的多类分类方法,并在UCI数据库上进行了验证,取得了良好效果.

关键词 支持向量机 分类 二叉树 迭代算法

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基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别 被引量：11

7

作者 王宏勇 侯惠芳 刘素华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期221-223,共3页

提出了一种基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分... 提出了一种基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分类器分布在各个结点上,构成多类支持向量机,减少了分类器的数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能选出适合于识别的玉米种子特征并能对玉米种子进行正确地识别。 展开更多

关键词 支持向量机 遗传算法 决策二叉树 玉米种子识别

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一种基于改进BTS的多类非平衡分类的集成学习方法

8

作者 汤志亚 赵亮 +2 位作者 杨玲 甄小琼 杨志鹏 《商丘师范学院学报》 CAS 2015年第6期30-34,共5页

提出一种适用于多类不平衡数据的集成学习方法,以解决多类样本分布不均衡问题.首先,利用合成少类样本的过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)得到一组类别平衡的训练集.然后,对每个训练集采用二叉树支持向量机... 提出一种适用于多类不平衡数据的集成学习方法,以解决多类样本分布不均衡问题.首先,利用合成少类样本的过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)得到一组类别平衡的训练集.然后,对每个训练集采用二叉树支持向量机(SVM of Binary Tree,BTS)进行训练,最后,采用Bagging进行集成.通过5组UCI测试数据表明该算法在Gmean参数上比SMOTEBagging算法提高2.55%. 展开更多

关键词 多类不平衡分类 集成方法 二叉树支持向量机 SMOTE算法

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汽轮机转子典型振动故障诊断模型训练系统 被引量：2

9

作者 郭海峰 《应用能源技术》 2016年第11期4-5,共2页

文中基于支持向量机分类理论,运用二叉树算法建立了汽轮机转子典型故障的多分类诊断模型训练系统。通过小波包分析、经验模态分解(EMD)和傅里叶变换(FFT)三种信号处理方法训练出的诊断模型训练系统对测试样本分类的正确率、比较三种训... 文中基于支持向量机分类理论,运用二叉树算法建立了汽轮机转子典型故障的多分类诊断模型训练系统。通过小波包分析、经验模态分解(EMD)和傅里叶变换(FFT)三种信号处理方法训练出的诊断模型训练系统对测试样本分类的正确率、比较三种训练方法的优劣。 展开更多

关键词 小波包分析 经验模态分解 傅里叶变换 二叉树算法 支持向量分类机

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利用偏态二叉树最小二乘支持向量机进行高光谱遥感影像分类 被引量：4

10

作者 郭学兰 杨敏华 毛军 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2014年第7期87-89,107,共4页

本文采用偏态二叉树最小二乘支持向量机的方法来进行高光谱遥感影像的分类,分别采用交叉验证法、遗传算法、粒子群优化算法来优化高斯径向基核函数的2个参数。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,对这3种参数优化方法进行比较验证,... 本文采用偏态二叉树最小二乘支持向量机的方法来进行高光谱遥感影像的分类,分别采用交叉验证法、遗传算法、粒子群优化算法来优化高斯径向基核函数的2个参数。以北京昌平小汤山地区的高光谱影像为例,对这3种参数优化方法进行比较验证,其中基于交叉验证法优化参数所获得的分类精度最佳。实验也证明了本文采用的分类方法明显优于其他传统的分类方法,有效地提高了高光谱数据的分类精度。 展开更多

关键词 高光谱 偏态二叉树最小二乘支持向量机 交叉验证法 遗传算法 粒子群优化算法

原文传递

针对不平衡数据集的入侵检测算法

11

作者 陈美霞 郭躬德 +1 位作者 黄杰 刘永芬 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期37-43,共7页

采用少类样本合成过采样技术(SMOTE)与二叉树多类支持向量机(BTSVM)相结合的入侵检测算法来解决实际应用中经常遇到的类别不平衡的分类问题.该方法首先对不平衡类别的训练集使用BTSVM分类,然后对求出各分类器中的支持向量使用SMOTE方法... 采用少类样本合成过采样技术(SMOTE)与二叉树多类支持向量机(BTSVM)相结合的入侵检测算法来解决实际应用中经常遇到的类别不平衡的分类问题.该方法首先对不平衡类别的训练集使用BTSVM分类,然后对求出各分类器中的支持向量使用SMOTE方法进行向上采样,最后用不平衡类别的测试集在新的分类模型中进行测试.实验结果表明本算法能够有效地提高不平衡数据集的分类性能. 展开更多

关键词 不平衡数据 SMOTE 二叉树多类svm ROC

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基于机器学习的农产品销量区间预测 被引量：3

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作者 赵亚亚 张泽人 代永富 《计算机时代》 2020年第7期22-25,共4页

时值实施乡村振兴战略的关键时期,农村电商发展出现高峰,为加强其供应链体系建设,对农产品进行销量预测。针对影响销量的未知因素和干扰项众多的问题,提出基于K-means聚类的偏二叉树SVM销量区间预测模型。用BP神经网络时间序列对陕西大... 时值实施乡村振兴战略的关键时期,农村电商发展出现高峰,为加强其供应链体系建设,对农产品进行销量预测。针对影响销量的未知因素和干扰项众多的问题,提出基于K-means聚类的偏二叉树SVM销量区间预测模型。用BP神经网络时间序列对陕西大枣价格进行预测,根据质量、价格、时间三个因素,利用聚类算法对样本划分类别,偏二叉树SVM进行分类,将销量预测在聚类区间内。实验结果表明,该模型有着极高的预测精度,可用于农产品销量预测。 展开更多

关键词 机器学习 时间序列预测模型 BP神经网络 K均值法聚类 偏二叉树svm

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