基于支持向量机的实际调制信号识别

提出一种基于支持向量机的实际调制信号自动识别新方法。利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间，并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。计算机仿真结果表明，该方法对实际采集的信号具有很好的分类性能。     

一种基于支持向量机的多生物特征融合身份识别方法研究

融合人脸和指纹等特征信息进行身份认证识别。在对人脸图像使用主成分分析法降维和Herr-like方法特征提取、对指纹图像进行细节特征点提取的基础上,采用支持向量机进行融合识别。同时,采用一种改进的高斯核函数构造支持向量机。实验结果表明,该方法有效地提高了识别率和泛化能力。     

基于支持向量机的语种识别

支持向量机是统计学习理论的一个重要分支,也是解决模式识别问题的一个有力工具.现简要介绍支持向量机理论,构建基于径向基函数的支持向量机,对分别来自两个不同的电话语音数据库中的汉语普通话、英语、日语、白族语和纳西语等5种语言进行识别研究.实验结果表明,支持向量机, 对不同数据库语言的语种识别依然能达到比较高的识别率.     

基于支持向量机的调制模式识别技术研究

为了完成对8种模拟数字混合信号的调制模式识别,采用了基于二叉树扩展的支持向量机作为分类器,从待识别的信号的瞬时幅度,瞬时频率和瞬时相位中提取七类特征作为特征参量的方法,获得了对8种调制模式精确稳定估计的结果,具有实时性好、分类模式多和扩展性能好的特点。     

基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法

提出了一种基于支持向量机进行图像去噪的方法。该方法利用支持向量回归技术构造图像去噪所需的滤波器．其中特征的提取和训练样本的设计旨在抑制不同类型的噪声。实验结果表明，该方法能够有效去除噪声，并能较好地保护边缘信息，适用于边缘检测等操作的预处理。     

基于纹理和支持向量机的笔迹鉴定系统

笔迹鉴定在公安、银行、电子商务等领域具有广泛的应用。本文首先给出笔迹鉴定系统流程，进而提出了基于纹理和支持向量机的方法来进行笔迹鉴定。最后利用此方法进行了实验，取得了较好的识别效果。     

衰落信道下基于支持向量机的调制识别方法

本文以四阶累积量为特征参数,采用支持向量机(SVM)将分类特征值映射到高维空间中,并构建最优分类超平面,实现对QPSK、16QAM、64QAM和OFDM四种信号的自动调制识别。分析了AWGN信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami衰落信道对四阶累积量的影响,推导并给出了经过衰落信道后四阶累积量的表达式。基于支持向量机的调制识别方法解决了特征样本在低维空间的不可分问题,仿真结果表明,在SNR低于10dB时,该方法的性能明显优于决策树方法,信噪比大于等于0dB时,各种信号的调制识别率在90%以上。      

基于支持向量回归机的计算机网络安全评价研究

针对神经网络方法在计算机网络安全评价问题方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的计算机网络安全评价方法。首先探讨了指标体系构建的原则,进一步建立了计算机网络安全评价指标体系,然后给出了指标的规范化方法并对计算机网络安全等级进行了划分,最后构建了基于支持向量回归机的计算机网络安全评价模型并给出了仿真实例。仿真实例的结果表明,所建立的评价模型具有较强的泛化能力,预测的精度较高。     

基于支持向量机的未知雷达用途识别技术

雷达用途识别是雷达目标威胁评估的重要方面.在简要阐述支持向量机(SVM)基本原理的基础上,系统地论述了基于优化惩罚因子C参数的支持向量机算法和交叉验证法相结合的未知雷达用途识别方法.在训练集中,该方法能自动优化出(寻找最佳)支持向量机的核函数参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而对未知雷达用途进行识别.识别实例表明,该方法识别结果令人满意,使基于常规分类方法可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

基于支持向量机的说话人识别研究

说话人识别技术的研究是智能信息处理的研究热点问题之一。支持向量机是统计学习理论的一个重要学习方法,也是解决模式识别问题的一个有力工具。介绍了模式识别的分类原理,提出基于支持向量机的说话人识别模型。通过把所得到的结果与原有VQ模型的试验结果相比较,表明该方法具有较高的识别准确率。     

一种基于支持向量机的手写汉字识别方法

本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不是仅仅使经验风险达到最小,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力.本文首先讨论了支持向量机的基本原理,然后,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题,文章进行了分析和阐述,并在此基础上,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略.最后,针对GB2312-80的1034个汉字类别的120套手写样本,进行了实验仿真.实验结果表明,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高,其中多项式核函数的支持向量分类器,识别率平均提高3.38％,表明了本文方法的有效性.     

基于HHT和支持向量机的数字调制信号识别

提出了一种基于HHT和支持向量机的实际数字调制信号识别算法。首先介绍了HHT方法的基本原理，对三种数字调制信号进行分析，提出用于识别实际FSK，PSK和QAM信号的特征参数，然后运用支持向量机算法分类三种数字调制信号，仿真结果表明，在信噪比10dB时，识别率达95％以上。     

基于主动学习的支持向量机算法

针对支持向量机（svM）模型不能有效处理海量数据挖掘的问题,提出一种改进的基于主动学习的支持向量机（AL_SVM）方法。该方法首先将训练集随机划分为多个独立同分布的子集,并选择其中一个子集作为初始训练集来训练SVM得到初始分类器和支持向量集,然后根据已经得到的分类器信息在剩余样本集中选择对于分类器改进作用最大的有价值样本。并与已得到的支持向量集合并构成新训练集,以更新分类器,从而在保留重要支持向量信息的前提下,去除大量不重要的支持向量,一定程度上避免了过学习问题,提高了学习效率。实验表明,AL_SVM方法能够在保持学习器泛化能力的同时提高其学习效率。     

基于离散曲波变换和支持向量机的掌纹识别方法

提出了一种基于离散曲波变换和支持向量机的掌纹识别方法.首先将所有掌纹样本图像和测试图像通过基于Wrapping的快速离散曲波变换进行分解,从而获得不同尺度、不同角度的曲波变换系数;掌纹重要特征信息包含在曲波变换分解系数中的低频系数中,因此将分解系数变换形成特征向量后作为特征参数送入支持向量机中进行学习训练;最后将训练好的支持向量机用于掌纹分类.基于香港理工大学Palmprint掌纹数据库进行了大量实验,实验结果证实所提方法的识别正确率相对优于小波变换方法和其它几种经典方法.     

基于支持向量回归机的电能质量评估

针对传统方法和神经网络方法在电能质量评估方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的电能质量评估方法。依据电能质量标准和有关文献建立了电能质量评估指标体系,给出了电能质量评估指标的等级区间。基于支持向量回归机的原理和电能质量评估指标,建立了基于支持向量回归机的电能质量评估模型。应用实例的仿真结果表明,所建立的评估模型具有较强的推广能力,得出的评估结果与其他评估方法相比更为合理可信。     

基于支持向量机的红外成像自动目标识别算法

本文针对实战中红外成像制导导弹面临的自动目标识别问题,提出了一种利用若干二维图像识别三维目标的自动目标识别算法,并引入支持向量机作为分类器．仿真试验结果表明,该算法能够成功地识别三维空间中任意角度的目标,很好地解决了许多二维识别算法难以解决的三维目标识别问题．同时,通过比较,证明该算法比传统识别算法拥有更高的识别率．     

基于运动历史图和支持向量机的手势识别

利用背景建模得到运动目标的前景后,如何对动作提取有效的信息进行分类是能否成功识别手势的关键。本文利用混合高斯模型GMM得到的前景图像序列获得运动历史图MHI,进而对各个动作的MHI提取HOG特征,通过支持向量机SVM的训练后可以准确识别不同的手势动作。     

基于支持向量机方法的车型分类技术

车型分类是交通流检测系统的子功能,也是ITS(智能交通系统)中的重要环节.支持向量机方法被看做是对传统学习分类方法的一个较好的替代,特别在小样本、非线性情况下,具有较好的泛化性能.文中基于视频检测技术,采用支持向量机方法对车型分类进行了研究.实验表明,支持向量机方法是一种很有前景的车型分类技术.     

基于模糊识别和支持向量机的联合Rootkit动态检测技术研究

 针对Rootkit恶意代码动态检测技术进行研究.总结出典型Rootkit恶意程序动态行为所调用的系统API函数.实时统计API调用序列生成元并形成特征向量,通过模糊隶属函数和模糊权向量,采用加权平均法得到模糊识别的评估结果;基于层次的多属性支持向量机分析法构建子任务;基于各个动态行为属性的汉明距离定位Rootkit的类型.提出的动态检测技术提高了自动检测Rootkit的准确率,也可以用于检测未知类型恶意代码.     

基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法

红外图像的分辨率低和色彩单一,但由于红外设备的全天候工作特点,因而在某些场景具有重要作用.本文采用一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的长波红外目标图像分类识别的算法,在一幅图像中,将算法提取的边缘特征和纹理特征作为目标的识别特征,输入到支持向量机,最后输出目标的类别.在实验中,设...