共查询到20条相似文献，搜索用时 812 毫秒
1.
2.
针对滚动轴承故障分类准确率低的问题,提出一种利用遗传算法结合粒子群算法优化支持向量机分类器的故障诊断方法。实验通过提取滚动轴承不同故障状态下的振动信号,以转化成时域和频域组成的特征集为特征向量,利用粒子群生成二维粒子,即惩罚因子C、核函数参数G,并喂入支持向量机进行训练和交叉验证,取最优适应度对应的粒子,进而构建遗传粒子群改进支持向量机故障分类模型。实验证明,粒子群改进的支持向量机与遗传算法改进的支持向量机相比,该算法模型在滚动轴承故障分类中对时域、频域、时频域3个特征集的正确率均有明显改进。 相似文献
3.
支持向量机作为一种分类算法,虽然具有避免局部最优解、鲁棒性好等优点,但由于核函数、参数的选择等问题经常导致分割结果不理想。针对以上问题,将遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）结合,通过遗传算法选取最优参数训练支持向量机模型,使用训练好的模型分割图像。实验结果表明,采用该算法能够得到理想的分割结果。 相似文献
4.
针对以往飞机发动机故障诊断方法由于故障样本少而导致的诊断精度低,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的飞机发动机故障诊断方法。首先,给出了基于LSSVM对飞机发动机进行故障诊断的模型;然后,为了提高LSSVM的诊断性能,采用改进的粒子群算法对LSSVM的参数进行训练,并定义了最终基于改进粒子群优化SVM的具体诊断算法;最后,通过飞机发动机故障诊断实例仿真实验证明了文中方法能正确地实现故障分类,具有较高的故障诊断精度,且与其他方法相比,具有较优的适应度和较快的收敛速度。 相似文献
5.
6.
支持向量机（SVM）作为一种机器学习分类算法应用广泛,但在处理高维度数据集时往往会由于特征维数较多遇到算法分类速度慢且容易陷入局部最优等问题。为了提高支持向量机的性能,提出一种基于多宽度高斯核（GKMW）的支持向量机特征选取算法FSG。FSG算法将泛化能力更强的多宽度高斯核函数引入支持向量机中代替传统的高斯核函数,利用多宽度高斯核函数能体现各个特征对分类贡献程度不同且能区分样本中各个特征重要性的特点,以多宽度高斯核函数的参数优化结果为基础进行特征选取。利用特征选取后的特征子集在多组标准UCI数据集上分类实验,实验结果表明所提算法性能优于有代表性的特征选取法。 相似文献
7.
8.
分析了基于支持向量机（SVM）的文本分类方法,在此基础上,提出一种由SVM和概率统计方法相结合的文本分类方法。详细介绍该方法的实现原理、算法描述和工作流程,并进行实验测试。 相似文献
9.
夏成锋 《广东广播电视大学学报》2008,17(1):100-103
在基于内容的垃圾邮件过滤方法中,特征表达和分类算法十分重要,本文应用n-gram方法进行特征表达,以支持向量机（SVM）作为分类算法,并选取传统的人工神经网络（ANN）作为分类器作为对比,并采用不同大小的训练集和测试集来测试SVM及ANN的分类效果,观察训练集和测试集大小对于分类效果的影响。 相似文献
10.
基于支持向量机方法的股票预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用支持向量机方法建立股票投资预测模型,经过与多项式函数及Sigmoid核函数的对比,选用Gauss径向基函数作为SVM核函数;抽取223支上市公司的股票作为研究样本,并选取对股票投资影响显著的财务指标构造样本数据集,代入支持向量机模型进行实证测算;实验表明,与BP神经网络模型相比,在样本有限的情况下,基于支持向量机的股票投资模型预测精度更高。 相似文献
11.
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有优势,但核函数的选取没有定论,且其参数对SVM模型的性能起重要作用。针对这些问题,文章建立了基于SVM的分类模型,并通过UCI数据集验证了径向基核函数(Radial Basis Function,RBF)较其他核函数的有效性,其中核参数的选取采用改进的网格搜索法进行寻优。分类实验结果表明,选择RBF核函数的分类准确度较其他核函数提高了2.5%到35%。 相似文献
12.
铁路客运量数据受多种因素影响而呈现出非线性等特点,为了进一步提高其预测精度,文章提出了粒子群算法（ PSO）优化支持向量机（ SVM）的公路客运量预测模型。利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行了优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高,从而表明了粒子群算法优化支持向量机的方法是有效的。 相似文献
13.
精确的财务困境预测对企业管理层、投资者、债权人、监管层等都有着十分重要的意义。本文以支持向量机（SVM）为基础,选取径向基核函数为内积函数,构建财务困境预警的SVM模型。实证结果表明,SVM模型不论是在建模样本精度或是测试样本精度上,都明显优于传统判别模型。 相似文献
14.
《赣南师范学院学报》2015,(6):23-27
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析.模型选择是影响SVM性能的主要因素,具体地讲是SVM中的核函数及其惩罚系数C的选择决定着SVM的分类能力.本文首先讨论了一种评价核函数好坏的重要标准,即核极化.在此基础上提出了基于核函数优化问题的自适应梯度算法,即用一种自适应步长去改进原来的固定步长.UCI数据集(机器学习数据库)上的实验结果验证了这种自适应梯度算法的有效性,结果表明该算法能有效减少程序运行的迭代步及SVM学习训练的时间. 相似文献
15.
概述了入侵检测技术和入侵检测系统,研究了支持向量机的线性和非线性分类算法.在此基础上创建了基于支持向量机的多层分类入侵检测系统模型,然后通过计算机仿真实验进行验证测试. 相似文献
16.
为弥补目前国内学者只做单一算法研究且语料单一的缺陷,使用Word2vec词向量模型结合支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）3种不同分类算法,研究了不同中文文本分类问题,包括微博语料的多维细粒度情感分类、酒店评价的倾向性分析和新闻文本的主题分类。将3种分类模型在不同文本中的分类效果进行对比,结果显示这3种算法对于不同的中文分类效果各有不同：不同维度的词向量对准确率等评价指标影响很大;支持向量机模型更适合于细粒度的微博情感分类;卷积神经网络、长短期记忆网络算法更适合于噪声小、文本长且规范的新闻主题分类任务。分类粒度会对算法准确性产生影响,粒度越细、任务越复杂,算法准确性越低。 相似文献
17.
基于支持向量机(SVM)的网络入侵,因SVM参数设置不当导致分类准确率偏低的问题,提出改进二进制鲸鱼算法优化支持向量机(IBWOA-SVM)的网络入侵检测。通过对鲸鱼优化算法中收敛因子的改进和更新机制融入粒子群策略的方式,改善其容易陷入局部最优且收敛精度慢的缺点。对初始化参数群采用改进二进制鲸鱼优化算法的更新机制不断地进行更新迭代,迫使鲸鱼搜索代理获取较优的参数值来建立性能较优的分类模型,进而提高网络入侵检测的分类性能。采用多个UCI数据集并与其他的参数优化方法进行对比,最后使用网络入侵检测KDD CUP 99数据集进行验证。结果表明,与遗传算法、粒子群算法和鲸鱼优化算法在SVM参数优化上的性能相比,IBWOA-SVM方法的分类准确率和适应度值在各数据集上都有所提高,从而有利于改善网络入侵检测参数优化中的分类性能。 相似文献
18.
乳腺癌是现代女性最常见的恶性肿瘤之一。支持向量机SVM是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到良好的分类效果。本文提出一个基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统,它由图像预处理、ROI特征提取和SVM分类器异常诊断三个模块构成。通过实验证明,在处理相同的样本数据集时,基于SVM算法的计算机辅助诊断系统相对于BP神经网络,有更高的诊断灵敏度。统计学习理论的发展将更加完善SVM,具有高分类性能的分类器将使计算机辅助诊断的能力进一步提高。 相似文献
19.
熊思 《湖北第二师范学院学报》2009,26(8):87-90
乳腺癌是现代女性最常见的恶性肿瘤之一。支持向量机SVM是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到良好的分类效果。本文提出一个基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统,它由图像预处理、ROI特征提取和SVM分类器异常诊断三个模块构成。通过实验证明,在处理相同的样本数据集时,基于SVM算法的计算机辅助诊断系统相对于BP神经网络,有更高的诊断灵敏度。统计学习理论的发展将更加完善SVM,具有高分类性能的分类器将使计算机辅助诊断的能力进一步提高。 相似文献