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[期刊] 统计与决策
[作者]
宋磊
为了解决支持向量机算法在大样本处理的"过学习"现象,文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法,应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器,解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点;同时,提出了一种自组织选择性融合算法,根据终止法则找到最优复杂度的融合模型,自主更新各分类器并调整其分类性能,把各分类器的分类结果融合为最终的分类,有效解决了大样本多分类器融合受子样本分布状态影响、各分类器学习能力相差过大的缺点,从而提高了训练效率和分类效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋彦 武峥 罗川 景英川
多分类问题与概率估计在各大领域尤其是生物学和医学方面具有许多重要的应用。支持向量机作为在许多分类问题中都能取得高准确率的算法,却不能对类别进行概率估计。文章提出一种基于加权支持向量机的多分类概率估计算法,该算法将支持向量机作为基础模型,以分类准确率衡量算法的表现,利用不平衡数据对分类结果的影响,对分类样本的损失函数进行加权处理,根据权重求得类别的概率估计值。通过数值模拟和实证研究,验证了本文所提出的多分类概率估计方法在多分类问题中的分类预测效果显著优于其他通过概率估计进行分类的方法。
关键词：
支持向量机 多分类 概率估计
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李喆 惠晓峰
国际间金融市场一体化的不断深入,尤其是美国次贷危机引起的全球金融风暴,使得金融传染对我国金融市场的威胁日益显著。本文运用非线性相互依赖性与支持向量机混合算法,研究上证综合指数,深证成份股指数以及香港恒生指数之间相互影响的情况。通过计算每两个市场指数之间的非线性相互可预测测度,发现每对市场指数之间都存在着很强的非线性相互依赖性,并发现上证指数和深证成指受恒生指数的影响更大一些,该结果将有助于对金融传染的进一步研究及采取针对措施。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
徐云 吴静珠 石庆兰 冯磊 徐义田
采用近红外光谱分析的方法快速鉴别小麦的产地,可为小麦流通监管、优质小麦生产基地保护和国际贸易提供理论和技术支持。以来自中国不同地域的202份小麦样品为例,在已知样品组分含量(蛋白质、湿面筋、沉降值、硬度)的前提下,结合样品的近红外光谱信息,利用Total多分类支持向量机对小麦产地进行判别分析。在构建分类模型的过程中,使正确分类的小麦样品尽可能地远离分类超平面,使错误分类的小麦样品尽可能地靠近分类超平面,可获得较高的分类精度。通过100个小麦样品构建分类模型,对另外的102个小麦样品产地进行预测,有80个与实际产地相符,预测精度为78.43%。为小麦产地鉴别提供一种新的方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于瑛英
支持向量机是在两分类的基础上发展起来的,如何将两分类成果推广到多分类中是支持向量机的一个重要问题。文章在聚类分类的基础上根据二叉树思想,提出了一种新的聚类算法来进行多分类。此方法充分利用二叉树中分两类的简便之处,将多类的聚类简化为点的聚类,从而避免了以往聚类方法中可能出现的同一类的点在聚类中变成不同类的问题,并结合选址问题中固定数目的配送点的选址算法,将原问题进行简化,对多分类问题提出了新的聚类算法。
关键词：
多分类 聚类分类 选址算法
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
宋凯 纪建伟
图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吐松江·卡日 高文胜 张紫薇 莫文雄 王红斌 崔屹平
为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶解气体分析方法的20种不同输入建立初始特征集合,采用二进制方式将支持向量机惩罚因子、核参数及特征子集编码至遗传算法染色体,建立基于5折交叉验证正确率的适应度函数,联合优化最优特征子集和支持向量机参数组合。然后依据最优特征子集和参数组合训练诊断模型,并利用测试集和故障实例验证诊断性能。实例分析结果表明:该方法能准确、有效地诊断变压器故障,比基于传统特征子集的支持向量机-遗传算法模型、IEC三比值法、反向传播神经网络和朴素Bayes等方法具有更高的诊断准确率。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
胡曼 彭道黎
针对林业部门目前常用的遥感影像融合算法,探究适合于林地信息提取的GF-2影像融合算法。以GF-2卫星1 m全色/4 m多光谱分辨率平面影像为数据源,采用HSV变换(hue-saturation-value,颜色空间变换),Brovey变换(彩色标准化变换),PC变换(principle components,主成分变换),HPF变换(high-pass fusion,高通滤波变换),GS变换(gram-schmidt,正交化变换),Pansharp变换(超分辨率贝叶斯变换)等6种常用融合算法,通过目视和定
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李洁玉 黄春兰 袁润 王秀红 吴胜利
为满足用户查询多样化需求,检索结果的多元化成为信息检索领域一个新的研究热点。文章提出一种支持搜索结果多元化的数据融合技术,采用权威的TREC文本检索会议(针对Web检索多元化任务的)数据,对提出的方法进行了实验验证,结果表明所提出的数据融合方法有效地提高了多元化性能,融合结果显著地优于最佳的成员检索系统,实验表明运用数据融合技术可以在由当今最先进的检索技术所产生的结果基础之上,进一步提高检索性能,该算法有较高的应用价值。
关键词：
信息检索 数据融合 检索结果多元化
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡奎 朱成文
文章首先论述了支持向量机的基本理论,然后给出了基于支持向量机的多分类算法并将其应用于现代复杂体制雷达信号的分类。文章在Matlab环境下对雷达信号进行了模拟,在不同的分类参数组合下,用模拟数据检验了不同核函数的支持向量机多分类算法的效果。
关键词：
支持向量机 多分类算法 雷达信号分类
[期刊] 资源科学
[作者]
田源 塔西甫拉提·特依拜 丁建丽 张飞 依力亚斯江·努尔麦麦提 韦建波
遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情...
关键词：
支持向量机 土地覆被 遥感图像分类
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
郭朋 李文彬 徐道春 白效鹏 王梓耘
【目的】探究基于多算法融合的草坪杂草精准定位算法，为草坪杂草的自动识别和清除机器人的除草作业提供技术支撑与理论依据。【方法】提出了一种基于语义分割的多算法融合的草坪定位算法。首先，通过PSPNet网络分割草坪和非草坪轮廓。其次，针对分割出来的非草坪轮廓提取感兴趣的区域，去除非杂草轮廓，保留杂草轮廓。然后，利用ZhangSuen细化算法提取杂草轮廓骨架线，并获取骨架交叉点数量和坐标位置。最后，利用融合算法依据交叉点数量选择不同的定位策略，实现杂草根部的精准定位。【结果】融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为83.17像素，相比平均质心法减少了14%，相比最小外接圆减少了22%。换算到实际场景之下，融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为12.48 mm，误差在可接受的误差范围内。融合算法提高了杂草根部中心的定位精度，降低了杂草定位的误差。【结论】基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位方法提高了杂草根部中心的定位精度，降低了单一方法的定位误差，可以为草坪杂草自动识别和除草作业提供技术支持。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
田野 张静蓓
词袋模型是一种最原始且普遍适用的关联数据融合算法，但是该算法中关键词匹配未利用自身语义以及语料库不足等现象，造成实体链接准确率不高。本文提出使用知识库作为背景，利用语义扩展和循环迭代来增强实体消歧的速度和准确率。该算法分为两个过程，首先对关联数据集进行初步的语义融合，然后在此基础上，利用本文提出的语义循环迭代词袋（ｓ－ｉ－Ｂｏ Ｗ）算法实现实体的消歧与链接。实验通过与基于传统词袋算法的关联数据融合进行了对比，证明了本文提出的语义循环迭代词袋算法具备更优的关联数据融合效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔志周 蔡自兴
随着信息融合技术的发展,多分类器融合技术逐渐由基于数据的融合向基于知识的融合发展。在基于知识的多分类器融合研究中,模糊积分方法是三大发展方向之一,它相对于其他两种方法具有独特的优势。本文对多分类器融合现状进行了分析,指出了模糊积分方法的进展和发展方向。
关键词：
多分类器 模糊积分 信息融合
[期刊] 中国土地科学
[作者]
黄大兵
研究目的:基于专家的主观信息在当前土地评估中的关键作用,对专家主观信息的置信度和评估数据进行分组融合,以提高评估精度和评估结果的可信度。研究方法:基于模糊测度理论,分析土地评估中"专家信息"融合需要解决的问题,建立融合准则和信息融合模型。研究结果:推导了专家评估信息融合基本算法,对专家的评估信息进行了有效的建模和融合,并在实际土地评估中进行了应用。研究结论:该方法能增加专家主观评估的可信性,提高估价精度,在更高层次上实现对专家信息价值的挖掘与利用。
关键词：
土地评估 数据融合 算法 专家信息
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