基于双树复数小波变换的微钙化诊断方法

提出一种基于双树复数小波变换的微钙化分类方法.通过提取基于小波和灰度直方图的纹理特征,结合遗传算法进行特征优化,分别用神经网络,支持向量机和KNN分类器进行微钙化的良恶性分类.对三种不同的分类器进行对比,结果表明:KNN分类器取得最好的效果,而支持向量机优于神经网络.KNN分类器对比于神经网络和支持向量机,无需训练,可节约训练时间,最直接地利用了样本和样本之间的关系,减少了类别特征选择不当对分类结果造成的不利影响,可以最大程度地减少分类过程中的误差项.在类别决策时,KNN分类器只与极少量的相邻样本有关,可以较好地避免样本数量的不平衡问题.与传统的小波比较,双树复数小波具有近似平移不变性和正则性,对图像信号具有良好的方向选择性,且冗余度有限,计算量较小.     

基于支持向量机的~(252)Cf中子裂变信号时频特征分析及识别

基于裂变中子(252Cf)对裂变链(235U系统)依存关系,在对252Cf中子裂变信号的测量原理及信号特点分析基础上,开展了基于支持向量机的中子裂变信号时频特征分析及识别研究工作。采用小波分解和去噪小波包分解方法,提取不同状态下随机核信号的时频能量特征,借助于统计学习理论的支持向量机(SVM)分类器原理进行训练和分类。研究结果表明:通过直接小波分解或去噪小波包分解,以获取核信号特征的方法是有效的;去噪小波包分解特征提取方式,较之直接小波分解特征提取方式更能反映中子裂变核系统的内部特征和规律;基于SVM核信号样本的分类,训练后的SVM分类器有着大于70%以上的正确率,且较好地克服了训练样本数较少的问题,验证了方法的可行性和有效性。     

基于小波包分析及支持向量机的超音速目标识别方法研究

提出了基于小波包分析及支持向量机的超音速目标识别方法 .通过 5 .5 6mm ,7.6 2mm和 12 .7mm三种枪弹试验获取信号 ,用小波包分解激波信号 ,统计每个频带的能量特征 ,用支持向量机方法训练测试样本 ,获得了很好的分类效果 .仿真结果表明基于超音速飞行体产生的激波信号来识别目标是可行的 .     

支持向量机和神经网络在粗糙面参数反演中的比较

首先介绍支持向量机和神经网络方法及其在内部网络训练上的不同.分别利用支持向量机和神经网络对高斯粗糙面的均方根高度和相关长度进行反演.通过仿真结果和误差对比分析,发现在小样本情况下,支持向量机的反演结果比神经网络好,而在具有大量样本的情况下,神经网络的反演精度有显著提高,而且反演时间比支持向量机少很多.     

基于改进型人工鱼群算法的支持向量机参数优化

支持向量机在高维度、小样本情况下具有独特优势,但同时支持向量机的参数优化极大制约了其分类效果,目前参数优化缺乏系统的理论指导。针对传统DAG-SVM训练分类器较多,训练耗时长,分类效果受到结构排序的影响,提出了一种基于“1 vs R”策略的改进型算法;针对 SVM传统参数优化方式耗时大,优化精度不高,提出了改进型人工鱼群算法;最后结合1 vs R-DAG支持向量机算法与改进型人工鱼群算法,得到一种新的改进型支持向量机算法。仿真对比实验证实,对支持向量机的参数优化是有效可行的。     

基于克隆选择支持向量机高光谱遥感影像分类技术

作为支持向量机(support vector machine, SVM)高光谱影像分类的一个重要环节,参数设置的效率和精度直接影响到SVM模型训练效率和最终分类精度。本文首先建立一个SVM高光谱影像分类器,提出了利用免疫克隆选择算法优化的交叉验证进行核函数参数和惩罚因子C的优化选择的方法,得到了一种基于克隆选择优化的支持向量机(clonal selection SVM, CSSVM)高光谱影像分类器。然后将CSSVM与传统的基于网格搜索交叉验证的支持向量机（gird search SVM, GSSVM）分类器进行了对比评价,评价指标包括模型训练时间和分类精度等。最后基于AVIRIS高光谱遥感影像进行了两算法分类对比试验,结果表明：提出的CSSVM测试样本总分类精度超过85.1%和Kappa系数超过0.821 3,影像总分类精度超过81.58%和Kappa系数超过0.772 8,CSSVM与GSSVM的分类精度差别在0.08%以内,Kappa系数差别在0.001以内;CSSVM的模型训练时间是GSSVM的1/6至1/10,得到显著缩短;CSSVM方法在保持传统GSSVM优良分类精度的基础上,极大提高了模型的训练效率。     

基于深层信念网络的太赫兹光谱识别

特征提取和分类是太赫兹光谱识别的关键。部分物质在太赫兹波段内没有明显的吸收峰,难以人工定义、提取特征及分类识别,为此,结合深度信念网络(deep belief network,DBN)和K-Nearest Neighbors (KNN)分类器的优点,提出了一种基于DBN的太赫兹光谱识别方法。首先利用S-G滤波和三次样条插值对ATP,acetylcholine_bromide,bifenthrin,buprofezin,carbazole,bleomycin,buckminster和cylotriphosphazene在0.9～6 THz内的太赫兹透射光谱进行归一化处理;然后由两层受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machine, RBM)构建DBN模型,并采用逐层无监督的方法训练模型,以自动提取太赫兹光谱特征;最后用KNN分类器对8种物质的太赫兹透射光谱进行分类。结果表明,使用DBN自动提取的光谱特征,KNN分类器、BP神经网络、SOM神经网络和RBF神经网络的分类准确率达到了90%以上,且KNN分类器的识别率优于其他三种分类器;采用DBN自动提取物质的太赫兹光谱特征大大减少了工作量,在海量光谱数据识别中具有广阔的应用前景。     

基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法

针对齿轮箱部件故障形式多样的特点和典型故障训练样本数量有限的难点,提出了基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法。利用决策树分类速度快、效率高的优点和支持向量机在小样本二元分类方面突出的特点构建多元分类识别模型,在不同故障情形下提取齿轮箱振动信号典型特征参数作为故障特征向量训练模型,并对样本进行测试。实验结果表明,该方法在小样本情况下识别效果明显优于神经网络方法,同时在识别效率方面比常规多元支持向量机方法有了较大的提高。     

基于有序分割的支持向量机多分类方法

针对模拟电路多故障分类中存在拒识区域,分类效果不理想的问题,提出基于有序分割最佳偏二叉树结构的模拟电路故障诊断方法;首先分析多分类中分割次序对结果的影响,通过样本类中心欧式距离对故障分割进行排序,以此构造偏二叉树结构;然后对采样数据进行主成份分析降维压缩,最后采用支持向量机作为分类器,对故障数据进行分类;该方法可以使样本类间距离最大,提高了支持向量机模拟电路故障分类的效率和准确度;故障诊断结果表明文章提出的诊断方法在精度提高的情况下,所需训练时间和支持向量数目大大减少,更具稀疏性。     

基于支持向量机的中药太赫兹光谱鉴别

文章将支持向量机用于中药材太赫兹光谱识别.利用太赫兹光谱系统测得三组相似中药炙甘草和生甘草、南柴胡和北柴胡、山豆根和北豆根的太赫兹光谱,傅罩叶变换后得到它们的吸收系数作为分类鉴别的特征数据.用线内积函数、多项式内积函数和径向基内积函数分别构建三种小同的支持向量机,并建立误差反传神经网络(BP神经网络),分别用支持向量机和BP神经网络对中药的特征数据进行鉴别.识别结果比较表明,支持向量机在小样本情况下对中药两分类识别的效果明显超过BP神经网络.     

Robust pedestrian detection in thermal infrared imagery using the wavelet transform

A novel and robust pedestrian detection method in thermal infrared images based on the double-density dual-tree complex wavelet transform (DD-DT CWT) and wavelet entropy is presented in this paper. The regions of interest (ROIs) are located first making use of high brightness property of the pedestrian pixels caused by the self-emission of the pedestrians related to the Planck’s law. The candidate ROIs are then decomposed by DD-DT CWT and the wavelet entropy features are extracted from the high frequency subbands. The true pedestrian regions are finally classified and recognized using the support vector machine (SVM) classifier. Comparisons between our approach and traditional approaches are presented and experimental results using several thermal infrared image databases show the proposed scheme to be very promising.     

稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法

提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法。首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降噪自编码(SDAE)网络提取光谱特征并降维表示,最后采用高斯过程(GP)进行二分类,其中GP选用光谱混合(SM)核函数作为协方差函数,记此分类网络为wSDAG_SM。自编码网络具有很强的模型表示能力,高斯过程分类器在处理小样本数据时具有优势。wSDAG_SM网络通过稀疏降噪自编码学习得到维数更低但更有价值的特征来表示输入数据,同时将具有很好表达力的光谱混合核作为高斯过程的协方差函数,有利于更准确的光谱数据分类。以琥乙红霉素及其他药品的近红外光谱为实验数据,将该方法与经过墨西哥帽小波变换的BP神经网络(wBP)、支持向量机(wSVM), SDAE结合Logistic二分类(wSDAL)、SDAE结合采用平方指数(SE)协方差核的GP二分类(wSDAG_SE),以及未采用小波变换的SDAG_SM网络等方法进行对比。实验结果表明,对光谱数据进行墨西哥帽小波变换预处理能有效提升SDAG_SM网络的分类准确率和稳定性。wSDAG_SM方法无论从分类准确率还是分类结果稳定性方面,都优于其他分类器。     

Combined multi-kernel support vector machine and wavelet analysis for hyperspectral remote sensing image classification

Many remote sensing image classifiers are limited in their ability to combine spectral features with spatial features.Multi-kernel classifiers,however,are capable of integrating spectral features with spatial or structural features using multiple kernels and summing them for final outputs.Using a support vector machine(SVM) as classifier,different multi-kernel classifiers are constructed and tested using 64-band Operational Modular Imaging Spectrometer II hyperspectral image of Changping Area,Beijing City.Results show that by integrating spectral and wavelet texture information,multi-kernel SVM classifiers can obtain more accurate classification results than sole-kernel SVM classifiers and cross-information SVM kernel classifiers.Moreover,when the multi-kernel SVM classifier is used,the combination of the first four principal components from principal component analysis and wavelet texture provides the highest accuracy(97.06%).Multi-kernel SVM is therefore an effective approach to improve the accuracy of hyperspectral image classification and to expand possibilities for remote sensing image interpretation and application.     

基于核的k-最近邻在水下目标识别中的应用*

针对水中目标特征类型多、非线性强的特点,本文将K-KNN应用于水中目标识别。该方法采用PCA对特征矩阵进行降维,利用Kernel技巧将降维后的特征映射到高维空间进行KNN分类识别,并讨论了邻近点个数K对试验结果的影响。实际试验数据验证结果表明：与传统的KNN和BP神经网络分类器相比,K-KNN分类器的综合性能更优。     

Wavelet SVM in Reproducing Kernel Hilbert Space for hyperspectral remote sensing image classification

Combining Support Vector Machine (SVM) with wavelet analysis, we constructed wavelet SVM (WSVM) classifier based on wavelet kernel functions in Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS). In conventional kernel theory, SVM is faced with the bottleneck of kernel parameter selection which further results in time-consuming and low classification accuracy. The wavelet kernel in RKHS is a kind of multidimensional wavelet function that can approximate arbitrary nonlinear functions. Implications on semiparametric estimation are proposed in this paper. Airborne Operational Modular Imaging Spectrometer II (OMIS II) hyperspectral remote sensing image with 64 bands and Reflective Optics System Imaging Spectrometer (ROSIS) data with 115 bands were used to experiment the performance and accuracy of the proposed WSVM classifier. The experimental results indicate that the WSVM classifier can obtain the highest accuracy when using the Coiflet Kernel function in wavelet transform. In contrast with some traditional classifiers, including Spectral Angle Mapping (SAM) and Minimum Distance Classification (MDC), and SVM classifier using Radial Basis Function kernel, the proposed wavelet SVM classifier using the wavelet kernel function in Reproducing Kernel Hilbert Space is capable of improving classification accuracy obviously.     

A multi-resolution wavelet algorithm for hand vein pattern recognition

A novel hand vein recognition algorithm is developed based on multi-resolution wavelet analysis. The texture feature of hand vein can be extracted by three-level wavelet decomposition. Furthermore, Knearest neighbor (KNN) with support vector machines (SVM) and minimum distance classifier (MDC) are employed for feature matching. Finally, the experiments are respectively performed in identification and verification modes using Tianjin University (TJU) hand vein image database constructed by our group.The results show the feasibility and effectiveness of the proposed method.     

An Overview of Infrared Spectroscopy Based on Continuous Wavelet Transform Combined with Machine Learning Algorithms: Application to Chinese Medicines,Plant Classification,and Cancer Diagnosis

Abstract

Infrared spectroscopy has been a workhorse technique for materials analysis and can result in positively identifying many different types of material. In recent years there have been reports using wavelet analysis and machine learning algorithms to extract features of Fourier transform infrared spectrometry (FTIR). The machine learning algorithms contain back-propagation neural network (BPNN), radial basis function neural network (RBFNN), and support vector machine (SVM). This article reviews the important advances in FTIR analysis employing a continuous wavelet transform (CWT) and machine learning algorithms, especially in the applications of the method for Chinese medicine identification, plant classification, and cancer diagnosis.     

基于BP神经网络的复杂彩色图像文本定位

针对复杂彩色图像中文本的特征,提出了基于小波变换和BP神经网络甄别文本区域的算法.该算法首先利用文本块的边缘特征遴选出备选图像块,而后采用小波变换提取备选图像块的纹理特征,把这些纹理特征参量连同图像块的颜色特征和笔画特征参量输入训练好的BP神经网络,判断备选图像块是否包含文本.该方法运算简单,定位时间短.采用专用的文本定位比赛用图进行实验的结果表明,定位准确率可达到92%,召回率为87.4%.     

基于BP神经网络的复杂彩色图像文本定位*

针对复杂彩色图像中文本的特征,提出了基于小波变换和BP神经网络甄别文本区域的算法.该算法首先利用文本块的边缘特征遴选出备选图像块,而后采用小波变换提取备选图像块的纹理特征,把这些纹理特征参量连同图像块的颜色特征和笔画特征参量输入训练好的BP神经网络,判断备选图像块是否包含文本.该方法运算简单,定位时间短.采用专用的文本定位比赛用图进行实验的结果表明,定位准确率可达到92％,召回率为87.4%.