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1.
针对分类问题的支持向量机方法中存在对噪声和野值敏感的问题,提出了一种新的隶属度函数确定方法．研究和分析了目前针对这些问题所提出的模糊支持向量机方法,而在模糊支持向量机方法中,隶属度函数的设计是整个模糊算法的关键所在,文中主要对隶属度函数进行了深入地研究,在类中心向量方法的基础上,即在确定样本的隶属度时,对类中心距离方法进行改进,得到新的隶属度计算的方法,并从数值实验方面表明该方法的有效性和可行性． 相似文献
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本文比较了图像检索方法,提出利用支持向量机分类精度高、泛化能力好的特点应用于基于内容的图像检索方法。同时针对图像分类问题是个多分类问题,应用二叉树作为分类决策树形式,将支持向量机的两分类扩展为多分类来构建分类器。 相似文献
3.
支持向量机是一种新的机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的。经典的支持向量机算法主要是针对两分类问题,但是在实际生活中经常需要求解多分类问题,这就需要将支持向量机的算法推广到求解多分类问题。通过阐述支持向量机模型及其算法的基本原理,对多分类支持向量机几种算法进行分析,系统地比较了各种算法的性能,探讨了多分类支持向量机算法的进一步研究方向。 相似文献
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《西安文理学院学报》2020,(2)
针对行人检测时行人外观易受外界因素影响导致检测效率低的问题,从特征提取和分类器设计两个方面对近年来国内外出现的行人检测算法进行综述.首先对影响行人检测率的处理方法进行分类,然后将行人特征分为单一特征、自学习特征和融合特征,结合支持向量机和Adaboost两类分类方法,从算法复杂度和检测效率等方面对这些算法进行分析和比较.最后提出行人检测技术中存在的问题,给出一些建设性意见,并对该技术的未来进行展望. 相似文献
5.
支持向量机方法在解决小样本,非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。目前主要用于二元分类问题中,而对于其在多类分类应用仍是一个值得研究的问题。在目前存在的各种多类支持向量机分类问题中,一对一方法是一种最符合实际的方法。文章提出了一种改进的支持向量机,并将其应用于图像分割。这种改进的支持向量机它对一对一方法进行了改进,实验表明,支持向量机的方法是一种很有潜力的图像分割技术。 相似文献
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支持向量机方法是一种基于统计学理论的机器学习的新方法,它在解决小样本,非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。目前它主要用于二元分类问题中,而对于其在多类分类应用仍是一个值得研究的问题。在目前存在的各种多类支持向量机分类问题中,一对一方法是一种最符合实际的方法。本文提出了一种改进的支持向量机,并将其应用于图像分割。这种改进的支持向量机它对一对一方法进行了改进,实验表明,支持向量机的方法是一种很有潜力的图像分割技术。 相似文献
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何剑 《扬州职业大学学报》2008,12(2):34-37
提出了一种独立分量分析和二叉决策树支持向量机相结合的人耳识别模型。首先应用独立分量分析（ICA）方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量,然后采用二叉决策树支持向量机（BDTSVM）分类器进行人耳图像的分类与识别。该模型可以降低分类难度,进一步提高人耳识别率。 相似文献
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《佳木斯教育学院学报》2016,(6)
由于孤立点和原始样本的选取对于支持向量机的分类性能具有较大的影响,所以本文旨在设计一种区别于以往的支持向量机的算法来解决这个问题。首要步骤是通过主成分分析法对原始数据样本进行处理,以达到用最好的方式对原始数据进行表达,从而达到使高维特征空间的维数降低的目的。然后使用类均值法,依据样本在特征空间的投影到特征空间中本类样本均值的距离,来确定其模糊隶属度,为达到使孤立点对最优分类超平面的影响最小,本文通过赋予较小隶属度的方式来实现这一目标。通过进行仿真实验,我们可以发现,这种算法能够比较有效地降低分类误差,而且在一定程度上也能够使支持向量机的鲁棒性得到提高。 相似文献
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林关成 《渭南师范学院学报》2012,(2):83-86
传统的支持向量机分类算法在优化过程中对所有支持向量都进行优化,增加了计算量,降低了训练效率.针对上述缺点,在分析样本模糊隶属关系的基础上,采用改进的K近邻算法为已知样本分配隶属度,根据训练样本的隶属关系,剔除非支持向量,减少训练样本,并将其用于中文网页的分类中,得到了较好的分类效果.仿真实验结果表明,改进后的方法不仅相对简单,而且在保证分类器性能的情况下,能有效地减少支持向量机的训练样本数,从而提高支持向量机的训练和测试速度. 相似文献
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抗压能力大小判定是一个多指标、多目标的评价系统,传统计算方法存在繁琐、客观性差的问题。提出了一种改进的模糊支持向量机的评价模型,对抗压能力进行评价。建立模糊隶属度函数,在减少训练集中异常样本点对分类超平面干扰的同时,并没有降低边缘样本点对分类超平面的影响。实验表明,改进的模糊支持向量机提高了抗压能力评价的准确率,模糊支持向量机的泛化能力也得到了提高。 相似文献
11.
决策树算法广泛应用于模式识别和机器学习等领域,用来解决与分类相关的问题。决策树算法中的过度拟合会在很大程度上影响到最终的分类结果。针对过度拟合产生的原因,采用悲观错误剪枝方法,对学生成绩决策数据进行分析,得出影响学生成绩的重要因素。实验表明,该方法可以得到尽可能短的分类规则,有效地提高了决策树的性能。 相似文献
12.
A customer-classified evaluation system is described with the customization-supporting tree of evaluation indexes, in which users can determine any evaluation index independently. Based on this system, a customer-classified algorithm based on fuzzy clustering analysis is proposed to implement the customer-classified management. A numerical example is presented, which provides correct results,indicating that the algorithm can be used in the decision support system of CRM. 相似文献
13.
分析了支持向量机(SVM)的工作原理和将其推广到多类分类时会遇到的问题,对用模糊SVM(FSVM)解决此问题时的模糊策略作了详细论证,说明此模糊策略是非常完美的一个解决方案,并指出了进一步的研究方向。 相似文献
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决策树是数据挖掘中的一种重要分类方法.在此以粗糙集理论中的正域为启发式函数,设计了一种新的、有效的决策树构造方法.该算法具有较大的灵活性.能从测试属性空间逐次删除已使用过的属性.避免对这些属性进行重复测试,减少测试空间,降低了树的复杂性,从而提高了分类效率.最后,实例验证了算法的可行性与有效性. 相似文献
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陈文 《安徽科技学院学报》2005,19(5):18-20
决策树是分类的常用方法.该文针对一个局域网上模拟的入侵检测问题,描述了对利用决策树方法学习的一种优化实现.并且对怎样处理缺失数据、连续属性的离散化、怎样剪枝以及分类法的准确率评估及提高等关键技术进行了研究.实验证明,该方法可为入侵检测系统生成有效的决策树. 相似文献
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李润 《兰州石化职业技术学院学报》2009,9(4):56-58
针对当前模具设计与制造数字化技术的广泛应用,研究了决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题,给出了一种模糊有序加权平均（FOWA）算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结。基于FOWG算子及互补判断矩阵排序公式,给出了一种对决策方案进行排序和择优的算法。利用该算法对模具设计与制造课程开发方案进行排序和择优,为高职教育构建一个开放的、动态的课程体系提供了依据。 相似文献
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聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,按照一定的要求和规律将事物进行分类的一种数学方法。将模糊数学的模糊理论应用于数据挖掘的聚类分析中,提出一种快速模糊C-均值聚类算法,并给出模糊聚类分析在数据挖掘中的应用的主要步骤,大大提高计算效率,收敛速度非常快,对大量数据处理是有实际意义的。 相似文献
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教师课堂教学质量评价的灰色聚类决策方法 总被引：4，自引：0，他引：4
本文将灰色聚类决策方法应用于教师课堂教学质量评价,给出教学质量状态的灰色分类,定义灰类的白化权函数,建立评价模型,对教师教学质量评价实例进行计算,并与模糊聚类方法对比.结果表明,模糊聚类具有不确定性,教学质量状态不明确;灰色聚类评价直观可靠,可以为教学管理部门的科学决策提供依据. 相似文献
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针对传统信用评价方法分类精度较低、数据集属性变量间存在相关性等问题,提出基于主成分分析的稀疏贝叶斯学习（PCA-SBL）算法。首先对数据集特征变量进行主成分分析,使降维后的变量无相关性|其次,对主成分分析后的数据进行稀疏贝叶斯分类|最后将 PCA-SBL 分类方法分类精度与传统分类方法精度进行比较。分析发现,在 German Credit Data 和 Australian Credit Data 上,与传统 KNN、朴素贝叶斯、SVM、随机森林、决策树相比,改进的 SBL 算法分类精度平均提高了 5.26%、4.65%、2.11%、2.125%、4.66%,与稀疏贝叶斯学习算法（SBL）相比,平均提高 0.965%,从而证明 PCA-SBL 算法具有更高的分类效果。 相似文献