CONVERGENCE ANALYSIS AND MRALLEL IMPLEMENTION FOR THE DIRECTEDGRAPH -ALGORITHM

1

作者 方云兰 郑慧娆 费浦生 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 1997年第1期85-90,共6页

In this paper we discuss the convergence of the directed graph-algorithm for solving a kind of optimization problems where the objective and subjective functions are all separable, and the parallel implementation proc... In this paper we discuss the convergence of the directed graph-algorithm for solving a kind of optimization problems where the objective and subjective functions are all separable, and the parallel implementation process for the directed graph -algorithm is introduced. 展开更多

关键词 separable function directed graph-algorithm Jar-metric Princple state variable binary directed edge

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一种用于乳腺癌诊断的免疫分类算法 被引量：10

2

作者 邓泽林 谭冠政 +1 位作者 叶吉祥 范必双 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期1485-1490,共6页

基于人工免疫识别系统AIRS(Artificial immune recognition system)和核函数提出免疫分类算法Kernel-AIRS。Kernel-AIRS遵循AIRS算法框架,利用核函数将输入空间投影到高维核空间,以核空间距离来度量抗体?抗原的亲和度,提高算法对非线性... 基于人工免疫识别系统AIRS(Artificial immune recognition system)和核函数提出免疫分类算法Kernel-AIRS。Kernel-AIRS遵循AIRS算法框架,利用核函数将输入空间投影到高维核空间,以核空间距离来度量抗体?抗原的亲和度,提高算法对非线性可分问题的分类准确率。采用Kernel-AIRS定义核空间距离测量方法和规一化方法,分析抗体刺激度和核函数参数与分类准确率之间的关系,研究属性缺失样本对算法分类准确率的影响,并应用Kernel-AIRS算法诊断乳腺癌,分类准确率采用10次交叉验证评价。研究结果表明:Kernel-AIRS算法对排除属性缺失样本数据集分类的准确率为97.3%,对包含属性缺失样本数据集分类的准确率为96.9%,分类准确率较高,适用于乳腺癌的诊断。 展开更多

关键词 人工免疫识别系统 核函数 分类算法 医疗诊断 乳腺癌

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支持向量机分类算法中多元变量共线性问题的改进 被引量：10

3

作者 惠守博 王文杰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第8期1385-1388,共4页

结合核主成分分析的主因子提取和支持向量机的分类机理,提出了一种组合建模算法。应用核主成分分析过程作为预处理器,可以把共线性的多元变量糅合为几个主因子,但基本不损失有效信息。然后进行基于支持向量机的分类建模和预测。这样不... 结合核主成分分析的主因子提取和支持向量机的分类机理,提出了一种组合建模算法。应用核主成分分析过程作为预处理器,可以把共线性的多元变量糅合为几个主因子,但基本不损失有效信息。然后进行基于支持向量机的分类建模和预测。这样不仅可以防止共线性多元变量对模型的负面影响,还可以降低数据维数,减少支持向量机分类过程中的复杂度和运算量。最后用实验进行评估所得到的训练模型,实例说明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 核主成分分析 支持向量机算法 多元共线性 核函数 分类算法 机器学习

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处理不平衡样本集的欠采样算法 被引量：7

4

作者 丁福利 孙立民 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第12期4345-4350,共6页

支持向量机(SVM)在处理不平衡样本集时,对少类样本的分类效果很不理想。为提高支持向量机在处理不平衡问题上的分类效果,提出了一种核函数选取与欠采样相结合的算法,在提高少类样本准确率的前提下,将多类样本的分类准确率的损失降到最... 支持向量机(SVM)在处理不平衡样本集时,对少类样本的分类效果很不理想。为提高支持向量机在处理不平衡问题上的分类效果,提出了一种核函数选取与欠采样相结合的算法,在提高少类样本准确率的前提下,将多类样本的分类准确率的损失降到最低。该方法首先基于特征空间的可分性选择最佳核函数,然后根据特征距离进行欠采样。基于UCI标准样本集的仿真实验结果表明了该算法是合理有效的。 展开更多

关键词 分类 支持向量机 不平衡样本集 欠采样算法 核函数

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基于核方法的聚类算法及其应用 被引量：3

5

作者 纪秋颖 林健 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期747-750,共4页

在分析核方法的核心概念基础上,提出了一种基于核方法的聚类算法.通常,传统聚类算法只在数据特征差异较大时才有效,当数据特征差异较小时,很难取得较好的聚类效果.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间,在特征空间中进行聚类... 在分析核方法的核心概念基础上,提出了一种基于核方法的聚类算法.通常,传统聚类算法只在数据特征差异较大时才有效,当数据特征差异较小时,很难取得较好的聚类效果.引入核函数,将原始数据由数据空间映射到特征空间,在特征空间中进行聚类.核函数的非线性映射使得原始数据的特征更完整地显现出来,从而能够更客观准确地聚类.与传统聚类方法相比,该方法聚类结果更客观有效.以16组实际数据为例,将该方法应用于数据分类研究中,聚类结果表明了该方法的可行性和有效性,从而为数据分类提供了一种新的可行方法. 展开更多

关键词 聚类算法 核方法 特征空间 核函数 分类

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基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究 被引量：3

6

作者 樊慧丽 杨亚萍 胡俊杰 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2007年第3期219-221,共3页

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行... 利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。 展开更多

关键词 支持向量机 核函数 最优分类超平面 思维进化算法

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变元可分离核函数对非线性支持向量分类机的影响 被引量：2

7

作者 原峰山 朱思铭 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第4期163-165,174,共4页

证明了变元可分离函数在Hilbert空间中满足Mercer定理的条件,为构造新的非线性支持向量分类机时选定核函数提供了一种新方法,并通过新方法构造的核函数与其它核函数构造的非线性支持向量分类机比较,得出了较好的结果。

关键词 变元可分离函数 核函数 分类算法

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最小二乘支持向量机分类问题的算法实现 被引量：8

8

作者 周建萍 郑应平 王志萍 《上海电力学院学报》 CAS 2008年第4期381-384,共4页

介绍了支持向量机理论、常用的支持向量机内积核函数以及最小二乘支持向量机算法.采用最小二乘法实现了支持向量机分类算法.数字仿真结果表明,该算法的识别正确率可达100%.

关键词 最小二乘法 支持向量机 核函数 分类

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基于一类分类的线性规划支持向量回归算法 被引量：1

9

作者 孙德山 赵君 +2 位作者 高釆葵 郑平 刘小菲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期230-232,243,共4页

根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的支持向量回归算法,该算法揭示了一类分类和回归之间的关系。实验在一个正弦函数、一个混沌时间序列和一个实际的数据上进行。实验结果表明,所给算法的泛化性能优于标准的支持向量回归算法(ε-S... 根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的支持向量回归算法,该算法揭示了一类分类和回归之间的关系。实验在一个正弦函数、一个混沌时间序列和一个实际的数据上进行。实验结果表明,所给算法的泛化性能优于标准的支持向量回归算法(ε-SVR)、线性规划支持向量回归算法(LP-SVR)和最小二乘支持向量回归算法(LS-SVR),实验结果也说明了所给算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 一类分类 支持向量机 回归算法 核函数

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基于覆盖的多标记学习方法研究 被引量：1

10

作者 段震 程家兴 张铃 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第14期20-23,共4页

多标记学习是实际应用中的一类常见问题,覆盖算法在单标记学习中表现出了优秀的性能,但无法处理多标记情况。将覆盖算法推广到多标记学习中,针对多标记学习的特点和评价指标,对算法的学习和构造过程进行了改造,给出待分类样本对各类别... 多标记学习是实际应用中的一类常见问题,覆盖算法在单标记学习中表现出了优秀的性能,但无法处理多标记情况。将覆盖算法推广到多标记学习中,针对多标记学习的特点和评价指标,对算法的学习和构造过程进行了改造,给出待分类样本对各类别的隶属度。将算法应用于基因数据集和自然场景数据集的学习中,实验结果表明算法能够取得较好的分类效果,且相比于大多数同类算法有更高的性能。 展开更多

关键词 覆盖算法 核函数 多标记 基因分类

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支持向量机分类器遥感图像分类研究 被引量：12

11

作者 崔炳德 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第27期189-191,共3页

SVM分类器核函数的选择以及参数的设置直接影响系统的泛化能力和运行速度。引入交叉验证技术和栅格搜索技术,对径向基核、多项式核和Sigmoid核函数应用于图像多类别分类的性能进行理论推导、测试及分析,求得三种核函数应用于SVM分类器... SVM分类器核函数的选择以及参数的设置直接影响系统的泛化能力和运行速度。引入交叉验证技术和栅格搜索技术,对径向基核、多项式核和Sigmoid核函数应用于图像多类别分类的性能进行理论推导、测试及分析,求得三种核函数应用于SVM分类器的性能,并证明了栅格搜索寻找最优参数的有效性。最后通过对TM6波段BSQ格式遥感图像进行分类对比证明了SVM分类器核函数用于TM图像分类的可行性及高效性。 展开更多

关键词 支持向量机算法 核函数 图像分类

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基于共有GP-LVM和改进型SVM的数据分类算法 被引量：1

12

作者 宋全有 王雪瑞 龚志恒 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第7期2412-2416,2493,共6页

针对传统谱算法在数据分类问题中的局限,提出一种基于共有GP-LVM和改进型SVM的数据分类算法。通过高斯过程(GP)对数据流形建立概率模型,得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM),分析GP-LVM得到数据流形的特征信息;利用多核迭代的方式,改进SVM... 针对传统谱算法在数据分类问题中的局限,提出一种基于共有GP-LVM和改进型SVM的数据分类算法。通过高斯过程(GP)对数据流形建立概率模型,得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM),分析GP-LVM得到数据流形的特征信息;利用多核迭代的方式,改进SVM算法中的核函数,建立最佳的数据分类器,实现数据分类。选取FERET、UCI多类数据库进行对比实验,实验结果表明,该算法可以有效地对高维数据进行分类,针对均衡数据和不均衡数据也具有良好的分类效果,较传统算法在分类准确率上提高8%左右。 展开更多

关键词 高斯过程隐变量模型 谱算法 多核迭代 核函数 分类器 支持向量机

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一种变尺度S型核分式低次幂自适应滤波算法 被引量：2

13

作者 火元莲 王丹凤 +2 位作者 龙小强 连培君 齐永锋 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第15期311-318,共8页

为了进一步提高非线性自适应滤波算法在非高斯冲激噪声以及有色噪声环境下的鲁棒性,提出了一种基于S型函数的变尺度核分式低次幂自适应滤波算法,该算法利用S型函数的非线性饱和特性和低阶范数准则来克服训练数据被非高斯冲激噪声破坏时... 为了进一步提高非线性自适应滤波算法在非高斯冲激噪声以及有色噪声环境下的鲁棒性,提出了一种基于S型函数的变尺度核分式低次幂自适应滤波算法,该算法利用S型函数的非线性饱和特性和低阶范数准则来克服训练数据被非高斯冲激噪声破坏时性能下降的问题,并将S型函数与核分式低次幂算法的代价函数相结合后,通过引入的变尺度因子来平衡和进一步提高算法的收敛速度与稳态误差性能.仿真结果表明在不同噪声环境的系统识别中,所提算法相比其他核自适应滤波算法的性能更优. 展开更多

关键词 核自适应滤波算法 变尺度因子 低阶范数准则 SIGMOID 函数

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基于核的k最近邻算法 被引量：3

14

作者 张瑞民 郭海刚 李培峦 《华北水利水电学院学报》 2007年第6期51-52,共2页

将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分... 将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分别验证了k最近邻分类和核k最近邻分类算法的有效性. 展开更多

关键词 K最近邻算法 核方法 核函数 分类

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MK-LSSVM与AdaBoost-SVM在分类中的比较和研究 被引量：2

15

作者 刘卫华 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2013年第5期13-15,19,共4页

对基于多核函数的最小二乘支持向量机算法(MK-LSSVM)和采用支持向量机作为弱分类器的AdaBoost算法(AdaBoost-SVM)这两种新型的分类算法进行了研究。将这两种算法应用于求解心脏单光子发射计算机化断层显像(SPECT)图像数据的二分类问题和... 对基于多核函数的最小二乘支持向量机算法(MK-LSSVM)和采用支持向量机作为弱分类器的AdaBoost算法(AdaBoost-SVM)这两种新型的分类算法进行了研究。将这两种算法应用于求解心脏单光子发射计算机化断层显像(SPECT)图像数据的二分类问题和iris数据集的多分类问题,并从平均分类精度和平均运行时间两方面进行比较分析。最后通过Sammon映射给出了分类的可视化结果。试验结果验证了MK-LSSVM算法和AdaBoost-SVM算法的有效性和可行性,且MK-LSSVM算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比AdaBoost-SVM更快的训练速度。 展开更多

关键词 多核核函数 最小二乘支持向量机 ADABOOST算法 神经网络 拉格朗日函数 分类精度

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基于核函数的构造型网络二分覆盖算法

16

作者 徐峰 李旸 +1 位作者 吴涛 张铃 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第9期21-23,共3页

该文首先介绍了构造型神经网络中的覆盖算法的特点和性质,以及与支持向量机(SVM)中的核函数法的关系。然后,根据这些性质将两者有机结合起来,提出了一种处理多类问题分类的基于核函数的二分覆盖分类算法(Kf-BCC)。仿真结果表明,这种方... 该文首先介绍了构造型神经网络中的覆盖算法的特点和性质,以及与支持向量机(SVM)中的核函数法的关系。然后,根据这些性质将两者有机结合起来,提出了一种处理多类问题分类的基于核函数的二分覆盖分类算法(Kf-BCC)。仿真结果表明,这种方法可以达到很好的效果,也为多类问题的分类提供了一种有效途径。 展开更多

关键词 机器学习 核函数 二分覆盖算法 多类分类

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实数编码遗传算法能解性

17

作者 朱灿 梁昔明 唐攀 《长沙理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第2期62-66,共5页

通过分析一类标准的实数编码遗传算法算子作用机制及其交叉算子的局部搜索特性,提出了变异的方向性的概念,指出变异算子向各个方向变异并非均匀,而是以坐标轴方向分布最多.同时定义并分析了变量可分离函数优化问题.数值试验结果表明,实... 通过分析一类标准的实数编码遗传算法算子作用机制及其交叉算子的局部搜索特性,提出了变异的方向性的概念,指出变异算子向各个方向变异并非均匀,而是以坐标轴方向分布最多.同时定义并分析了变量可分离函数优化问题.数值试验结果表明,实数编码遗传算法比较合适求解变量可分离的函数优化问题. 展开更多

关键词 遗传算法 变量可分离 函数优化问题

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Hilbert空间映射下非线性分类的变元可分离核函数

18

作者 原峰山 朱思铭 《广州航海高等专科学校学报》 2007年第1期32-34,共3页

分析变元可分离函数K(u,v)=k(u)k(v)成为核函数对非线性支持向量分类机的作用,由新方法构造的非线性支持向量分类机可以使相应的算法得以简化.

关键词 非线性分类 变元可分离函数 核函数

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SVM核函数对南汇潮滩湿地高分二号卫星数据分类精度的影响分析 被引量：5

19

作者 王文柳 韩震 +2 位作者 李静 郭雨桐 崔艳荣 《海洋湖沼通报》 CSCD 北大核心 2020年第2期78-89,共12页

针对支持向量机在高分二号卫星遥感图像分类中的核函数选择问题,以长江口南汇典型潮滩湿地为研究区,进行了支持向量机不同核函数分类结果的对比分析。首先,根据实地测量以及无人机航拍影像标记六类地物共计1800个优质样本点,然后将标记... 针对支持向量机在高分二号卫星遥感图像分类中的核函数选择问题,以长江口南汇典型潮滩湿地为研究区,进行了支持向量机不同核函数分类结果的对比分析。首先,根据实地测量以及无人机航拍影像标记六类地物共计1800个优质样本点,然后将标记样本点的像元值投影到三维空间中,分析了支持向量机分类过程中最优分类超平面的构建以及误差来源,最终从标记样本点中选取训练样本和测试样本,进行了支持向量机不同核函数的分类训练,得到分类结果和分类精度。研究结果表明,在训练样本数量相同的情况下,线性核函数支持向量机的分类结果好于RBF核函数和Sigmoid核函数的分类结果。三种核函数的分类精度都随着训练样本数量的增加逐渐增高并趋于稳定,RBF核函数和Sigmoid核函数支持向量机分类精度变化趋于对数分布。 展开更多

关键词 支持向量机 核函数 分类 高分二号卫星 最优分类超平面 训练样本

原文传递

基于测度学习支持向量机的钢琴乐谱难度等级识别 被引量：3

20

作者 郭龙伟 关欣 李锵 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期196-201,共6页

现有钢琴乐谱难度分类主要由人工方式完成,效率不高,而自动识别乐谱难度等级的算法对类别的拟合度较低。因此,与传统将乐谱难度等级识别归结为回归问题不同,本文直接将其建模为基于支持向量机的分类问题。并结合钢琴乐谱分类主观性强、... 现有钢琴乐谱难度分类主要由人工方式完成,效率不高,而自动识别乐谱难度等级的算法对类别的拟合度较低。因此,与传统将乐谱难度等级识别归结为回归问题不同,本文直接将其建模为基于支持向量机的分类问题。并结合钢琴乐谱分类主观性强、特征之间普遍存在相关性等特点,利用测度学习理论有难度等级标签乐谱的先验知识,依据特征对难度区分的贡献度,改进高斯径向基核函数,从而提出一种测度学习支持向量机分类算法——MLSVM算法。在9类和4类难度两个乐谱数据集上,我们将ML-SVM算法与逻辑回归,基于线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数的支持向量机算法以及结合主成分分析的各个支持向量机算法进行了对比,实验结果表明我们提出算法的识别正确率优于现有算法,分别为68.74%和84.67%。所提算法有效提高了基于高斯径向基核函数支持向量机算法在本应用问题中的分类性能。 展开更多

关键词 数字钢琴乐谱 难度等级识别 分类算法 支持向量机 测度学习 高斯径向基核函数

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