基于人脸重要特征和SVM的人脸识别方法

提出了一种基于人脸重要特征的人脸识别方法,首先选取人脸的重要特征并将其具体化,对得到的重要特征进行主成分分析,然后用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)设计重要特征分类器来确定测试人脸图像中重要特征,同时设计支持向量机(SVM)人脸分类器,确定人脸图像的所属类别.对ORL人脸图像数据库进行仿真实验,结果表明,该方法要优于一般的基于整体特征的人脸识别方法并有较强的鲁棒性.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族L -λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G 给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I支持算法、α-三I支持算法.     

基于多软件融合方法的真核生物基因启动子预测

基于多个软件的预测结果,提出了一种融合方法(ComPromoter)提高真核生物基因启动子的预测精度.ComPromoter以ProKey、FirstEF和Eponine等软件对启动子的预测结果为基础,融合了可用于启动子识别的多个特征(包括ProKey预测结果中真阳性和假阳性的出现频率随投票距离以及预测分值变化的统计特征),并利用支持向量机构建了启动子预测模型.在人类ENCODE区域测试数据集上测试的结果显示,ComPromoter的Pearson相关系数CC值高于所融合的单个启动子预测软件.     

高光谱影像的鲜桃可溶性固形物含量预测模型

可溶性固形物含量(SSC)是决定鲜桃风味和品质的重要成分。高光谱影像的特征提取为无损检测可溶性固形物含量提供了数据基础和方法路径。先前的研究表明,基于多光谱、荧光谱、近红外光谱、电子鼻的水果内部品质评估取得较好的结果。但是,由于缺少多特征融合,从而限制了水果品质的精准估测。为此,提出了一种基于堆栈自动编码器-粒子群优化支持向量回归(SAE-PSO-SVR)模型预测鲜桃可溶性固形物含量。首先,利用高光谱影像提取光谱信息、空间信息及空-谱融合信息。其次,设置普适性堆栈自动编码器(SAE)提取光谱信息、空间信息及空-谱融合信息的深层特征。最后,将深层特征作为粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型的输入数据进行鲜桃可溶性固形物含量的预测。其中,对于光谱信息作为输入的SAE模型,设计了453-300-200-100-40, 453-350-250-150-50, 453-350-250-100-60的三个隐含层结构。对于空间信息作为输入的SAE模型,设计了894-700-500-300-50, 894-650-350-200-80, 894-800-700-500-100的三个隐含层结构。对于融合信息作为输入的SAE模型,设计了1347-800-400-200-40, 1347-750-550-400-100, 1347-700-500-360-150的三个隐含层结构。实验结果表明,对于输入数据分别为光谱信息、空间信息及融合信息的SAE模型,结构为453-300-200-100-40, 894-800-700-500-100和1347-750-550-400-100的模型效果较好,而且基于融合信息的模型预测精度明显优于基于光谱信息或者图像信息的模型。为了验证模型的普适性,利用结构为1347-750-550-400-100的SAE模型提取融合信息的深层特征估测不同品种鲜桃的可溶性固形物含量并进行可视化。结果表明,基于结构为1237-650-310-130的SAE-PSO-SVR模型预测效果最好(R2=0.873 3, RMSE=0.645 1)。因此,所提出的SAE-PSO-SVR模型提高了鲜桃可溶性固形物含量的估计精度,为鲜桃的其他成分检测提供了技术支撑。     

支持向量机结台主成分分析辅助激光诱导击穿光谱技术识别鲜肉品种

为提高激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)对鲜肉品种的识别率,采用支持向量机结合主成分分析算法辅助LIBS技术对鲜肉品种进行识别.对鲜肉切片用载玻片压平,采用LIBS技术对鲜肉组织(猪肉、牛肉和鸡肉)表面进行光谱数据的采集,每种鲜肉采集150幅光谱并进行随机排列,取前75幅光谱作为训练集建立模型,后75幅作为测试集测试建模结果.研究选取K、Ca、Na、Mg、Al、H、O等元素的49条归一化谱线数据进行主成分分析,并用所得数据建立支持向量机分类模型.结果表明,通过主成分分析降维,输入变量从49个优化减少到18个,模型建模速度从88.91 s降至55.52 s,提高了支持向量机的建模效率;并使预测集的平均识别率提高到89.11%.本研究为激光诱导击穿光谱技术在鲜肉品种快速分类领域提供了方法和数据参考.     

基于支持向量回归机的陀螺漂移预测模型

为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立了基于支持向量回归机的预测模型。针对该预测模型的特点,提出了支持向量预选取的模型优化方法。基于ε不敏感损失函数的支持向量回归机具有稀疏性,其结构由支持向量决定。因此从训练样本集中预选出有可能成为支持向量的样本,精简样本规模是提高该类支持向量回归机训练和预测效率的有效方法。针对该类支持向量回归机从分类和回归两个角度分析了支持向量的几何特征,提出了核函数空间免疫聚类的支持向量预选取方法并用于某导弹陀螺漂移预测模型的数据预处理。仿真结果表明优化后的预测模型运算量小、建模速度快,精度高。     

基于压电探测判定激光支持燃烧波和爆轰波的点燃阈值

为了获得激光支持燃烧波和爆轰波的点燃阈值,采用压电探测器检测波长为1 064 nm的Nd:YAG激光作用在铝靶表面所产生的应变和冲压。从实验结果观察到压电信号的变化分为3个阶段,分别为光热弹性应变阶段、等离子体增强耦合阶段和激光支持爆轰波对靶表面的压力阶段,并从理论上研究了这3个阶段的激光与靶材料相互作用的机理,从而可以从压电信号是否发生跃变判断出激光支持燃烧波和激光支持爆轰波的点燃阈值,与其它方法所得到结果基本吻合。     

Combining clustering and classification for remote-sensing images using unlabeled data

A joint clustering and classification approach is proposed.This approach exploits unlabeled data for efficient clustering,which is applied in the classification with support vector machine(SVM) in the case of small-size training samples.The proposed method requires no prior information on data labels,and yields better cluster structures.Through cluster assumption and the notions of support vectors,the most confident k cluster centers and data points near the cluster boundaries are labeled and used to train a reliable SVM classifier.Our method gains better estimation of data distributions and mitigates the unrepresentative problem of small-size training samples.The data set collected from Landsat Thematic Mapper(Landsat TM-5) validates the effectiveness of the proposed approach.     

基于近红外光谱和支持向量机的子宫内膜癌早期诊断研究

近红外光谱结合化学计量学方法对癌症的辅助诊断已有了文献报道.该文测定了77例不同生理阶段的子官内膜组织病理切片的近红外光谱,对其分别进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)以及二者联用的预处理方法,采用拉丁配分法选择3/4样本作为训练集,1/4样本作测试集,建立支持向量机(SVM)模型进行分类,并与基于同样预处理方法建立的偏最小二乘(PLS)模型分类结果进行了比较.SVM对正常、增生和癌变三类不同的组织样品分类结果较好,总分类正确率约92%,好于PLS模型的结果(最高正确率90%).研究结果表明,光谱数据的预处理和建模方法对分类结果有重要影响,SVM结合子宫内膜组织的近红外光谱有望发展成为一种新型的肿瘤诊断方法.     

基于稀疏非负矩阵分解和支持向量机的海洋溢油近红外光谱鉴别分析

提出一种海洋溢油近红外光谱特征提取与种类鉴别新方法.海面溢油种类鉴别对现场应急处置方案的制定和可疑溢油源的追踪具有重要意义.采用傅里叶变换近红外光谱仪测定汽油、柴油、煤油三类模拟海洋溢油样本的近红外光谱,基于稀疏非负矩阵分解算法对光谱进行特征提取,采用五重交义检验,对210个样本进行训练,建立基于支持向量机的溢油光谱定...