基于SVM的句子组块识别

阐述了基于统计的SVM（支持向量机）模型的汉语句子组块识别. SVM模型使用已进行组块标注的语料,通过多种特征参数选择和多分类划分,对数据进行统计学习得到训练模型后实现. 给出模型的算法和识别结果,分析了统计模型的特点.     

基于SVM的电子商务行为的性别判断

不同性别的用户对产品的看法与品位存在着差异,特别是在欣赏与时尚相关的产品上,性别对用户判断的影响显得尤为重要。根据电子商务中在线商品的浏览记录,采用支持向量机(support vector machines, SVM)对所选取的7个特征建立模型,并进行性别判断。经过模型分析和训练,准确率可达79.21%。同时讨论了网络购物与实体店购物的区别,并对SVM进行了核函数对比及其它性能的研究,从理论和实际应用上为核函数的选取和SVM的选用提供参考。     

基于依存关系与支持向量机的中文问题分类方法

提出依存关系规则与统计方法相结合,实现了基于依存关系与支持向量机的问题分类机制.实验结果表明,支持向量机结合依存关系的特征抽取方法,能获得较高问句分类正确率.     

基于PF能量特征和SVM的变速箱轴承故障诊断方法

内圈点蚀、外圈压痕是变速箱滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)的PF(Product Function)分量能量特征和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)相结合的变速箱滚动轴承诊断方法.将采集的振动信号进行LMD局部均值分解,获得若干个PF分量,并以计算的PF分量的能量熵作为特征量输入支持向量机,进行滚动轴承的故障类型的识别.通过对滚动轴承正常状态、内圈点蚀故障和外圈压痕故障的诊断效果对比分析表明,相对于基于神经网络的轴承故障诊断方法,基于PF分量能量特征和支持向量机的诊断方法有着更高的故障识别率.     

基于信息增益的中文网页SVM分类研究

针对中文网页文本分类中特征降维方法和传统信息增益方法的缺陷和不足做出优化改进,旨在有效提高文本分类效率和精度.首先,采取词性过滤和同义词归并处理对特征项进行初次特征降维,然后提出改进的信息增益方法对特征项进行特征加权运算,最后采用支持向量机(SVM)分类算法对中文网页进行文本分类.理论分析和实验结果都表明本方法比传统方法具有更好的性能和分类效果.     

基于SVM的特征加权KNN算法

作为一种非参数的分类算法,K-近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的.它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等.在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题--样本权重和特征权重.利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,feature weighted KNN).实验表明,在一定的条件下,FWKNN能够极大地提高分类准确率.     

基于SVM的多特征图像隐秘分析

文章通过分析研究隐秘图像和正常图像小波子带系数高频部分的统计特征,从纹理统计矩、DCT系数直方图矩和上下文块之间的相关性方面来提取特征,组成特征向量,并采用SVM方法进行分类,实现了一种从不同类型、不同角度提取多个特征的图像隐秘分析算法,解决了现有通用性隐秘分析算法特征提取不足的问题。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的及通用性的检测方法。     

基于SVM学习方法的分析

介绍了增量学习算法、序列最小优化算法、加权支持向量机算法等几种应用于大型数据库，在加快训练速度、降低分类错误率等方面有改进的SVM流行算法．在分析各种算法优缺点的基础上，提出了在线性样本训练、超大规模样本下满足KKT条件的算法是SVM算法的发展方向的观点．     

低阶数据映射和特征加权的线性SVM

针对传统线性支持向量机在训练数据集时均等对待每一维输入特征,以及在原始空间直接分类造成预测准确率低的问题,提出低阶多项式数据映射和特征加权相结合的方法,来提高线性支持向量机的分类性能。该方法首先将每个样本映射到多项式核对应的2 阶显式特征空间,从而增加样本的隐性信息,然后使用模糊熵特征加权算法计算每一维特征的权重,通过权重衡量特征对分类结果的贡献大小。从不同数据库选取7个数据集进行测试,在训练时间和预测准确率2个方面将该方法与核支持向量机、线性支持向量机的其他改进算法进行比较。结果显示,随着数据集规模的扩大,训练时间降低一个数量级,预测准确率在一些数据集上取得与核支持向量机相接近的效果。结果表明：所提方法可以有效提高线性支持向量机的整体性能。     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

基于SVM的驾驶员疲劳检测研究

疲劳驾驶是导致交通意外的一个重要原因,在车上装一个疲劳检测系统有助于预防交通事故的发生。现实条件下,司机的头和眼睛是不断运动的,使得疲劳特征提取变得比较困难,再加上外部干扰和光线条件的影响,准确判断司机的疲劳状态是一个具有挑战性的问题。本文介绍了一种利用支持向量机检测驾驶员疲劳状态的方法。首先采集驾驶员的头部视频,然后对视频图像进行处理,提取眼睛、嘴的视觉特征和点头频率变化情况,最后利用支持向量机依据这些特征来判断司机的疲劳状态。通过模拟实验,疲劳检测的准确率达到97.80%,表明该方法适合于驾驶员的疲劳检测。     

基于SVC算法的SVM工作集优选法

工作集的规模很大时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度很慢.文中提出一种基于支持向量聚类的工作集优选方法,分别最优化每一类样本集获取支持向量,利用支持向量几何分布特性,筛选后构造工作集.针对样本集不平衡情况,根据每一类支持向量个数对惩罚系数加权的加权优选法解决最优分离超平面偏移问题.该算法所选工作集具有代表性,能大幅度降低学习代价,同时具有较高的分类效率.     

一种基于AdaBoost的SVM分类器

针对AdaBoost的分量分类器的分类精度和差异性互为矛盾、以至于该矛盾的存在降低了AdaBoost算法的分类精度和泛化性的问题,提出了一种变σ-AdaBoostRBFSVM算法,通过根据训练样本调整各个分量分类器的核函数参数值,使分量分类器在精度和差异性之间达到一定的平衡,从而提高了集成分类器的分类精度和泛化性。对标准数据集的分类实验结果表明了算法的有效性。     

基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.     

基于AR模型和SVM的脑电信号分类

 基于P300事件相关电位的脑机接口（BCI）系统中,有效的P300特征提取及分类是系统开展后续工作的关键。应用时间序列自回归（AR）模型及支持向量机（SVM）算法对脑电信号进行P300分类;对10导联脑电数据分别分段,并对每段建立AR模型;采用最小二乘法进行AR模型系数估计,由估计出的系数序列构成特征向量,送入SVM进行模式分类。实验针对BCI Competition Ⅲ dataset Ⅱ数据集进行了方法验证,提出的方法在15试次情况下识别正确率达93.5%。实验及数据分析结果表明,应用SVM分类器对AR模型提取出的系数序列特征向量进行分类,具有较好的系统识别正确率,可为实现基于P300的BCI系统实际应用奠定理论和实验基础。     

基于WT-BTC特征和SVM组合分类的场景文本检测算法

针对自然场景文本检测在复杂背景下虚警高的问题,提出利用小波变换(wavelet transform,WT)和方块编码算法(block truncation coding,BTC)相结合的方式(WT-BTC)表征文本纹理,并结合支持向量机(support vector machine,SVM)完成对候选文本区域的分类确认。算法首先利用边缘检测和启发式规则快速确定候选文本区域;然后对候选文本区域进行小波分解和BTC编码,提取水平、垂直、对角方向的WT-BTC纹理特征;使用三个SVM分类器分别对不同方向纹理特征学习训练,组合SVM模型实现候选文本区域的二次检测,确认文本区域。实验结果表明算法提高了文本区域检测鲁棒性,在复杂背景条件下对场景文本有较好的检测效果。     

基于支持向量机岩溶塌陷的智能预测模型

在综合分析了各种岩溶塌陷预测方法和介绍支持向量机的基础上,提出基于支持向量机的岩溶塌陷预测方法,运用Matlab语言编程,建立了相应的岩溶塌陷预测模型.以已有的岩溶地面塌陷实例为学习样本,进行学习测试,得到训练效果较佳的预测模型,并用此模型对某市岩溶塌陷进行预测.结果表明,支持向量机预测模型具有较高精度,在岩溶塌陷预测研究中具有广阔的应用前景.     

一种基于SVM的Web信息自动化抽取方法

针对传统的Web信息抽取方法运算量大、自动化程度低的问题,提出了一种基于SVM的WEB信息自动化抽取方法。利用SVM优秀的分类性能将网页中有用数据和无用数据分类标注,有效地完成Web信息抽取任务,准确地抽取出所需信息,实现数据抽取的自动化。实验结果表明,该方法可以有效地获取网页信息特征,具有较高的召回率和准确率。     

基于支持向量机优化的行人跟踪学习检测方法

提出一种基于SVM(Support Vector Machine)优化的TLD(Track-LearningDetection)行人检测跟踪算法.将行人作为正样本,背景作为负样本,提取出行人的HOG特征并投入线性SVM中进行训练,得到行人检测分类器,并标定出目标区域,实现行人自动识别;然后在TLD算法的基础上对行人进行跟踪和在线学习,估计检测出的正负样本并实时修正检测器在当前帧中的误检,利用相邻帧间特征点配准剔除误配点,同时更新跟踪器数据,以避免后续出现类似错误.实验表明,该算法能够适应遮挡变化且自动识别并稳定跟踪目标行人,较传统跟踪算法具有更强的鲁棒性.