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  • 【期刊】 基于支持向量机的多类分类算法综述

    刊名:海军航空工程学院学报 作者:宋召青 ; 陈垚 关键词:多类分类 ; 支持向量机 ; 算法 机构:海军航空工程学院七系 ; 海军航空工程学院七系 ; 海军航空工程学院研究生管理大队 年份:2015
    摘要:作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为"分解—重组"法和"直接求解"法。文章对二类方法进行了介绍和分析,指出其优缺点和未来的改进方向。
  • 【期刊】 基于BP神经网络多类分类的湍流目标探测

    刊名:系统工程与电子技术 作者:张强 ; 肖刚 ; 蓝屹群 关键词:多类分类 ; 机载气象雷达 ; 反向传播神经网络 ; 湍流探测 机构:上海交通大学航空航天学院 ; 上海交通大学航空航天学院 ; 上海民航职业技术学院航空维修系 年份:2018
    摘要:传统的湍流探测方法需要利用经验公式和参数化模型等,公式与模型的正确性大大影响了探测的准确性。基于反向传播(back propagation,BP)神经网络多类分类方法的气象湍流目标探测算法无需借助经验公式和参数化模型,利用神经网络的分类功能,仅通过对大量数据的学习可有效地确立雷达回波与湍流强度之间的关系。仿真结果表明,所提出的方法在进行湍流强度时有可忽略、轻微、中度、强4个等级分类,有良好的准确性,在进行湍流2个等级分类,即判定湍流有无时,准确率将大大提高。理论和实践结果表明,所提出的方法可以有效地进行湍流目标探测。
  • 【期刊】 基于复合核支持向量回归机的多类分类算法

    刊名:太赫兹科学与电子信息学报 作者:陈垚[1] ; 宋召青[2] 关键词:多类分类 ; 支持向量机 ; 支持向量回归机 ; 复合核函数 机构:[1]海军航空工程学院控制科学与工程系 ; [1]海军航空工程学院控制科学与工程系 ; [2]海军航空工程学院七系 年份:2017
    摘要:针对传统支持向量机(SVM)在解决多类分类问题时需要训练多个分类器、存在不可分区域等问题,研究了基于支持向量回归机的多类分类算法。利用回归思想求解多类分类问题,将分类样本作为回归输入,样本的类别标识作为回归输出,通过支持向量回归机训练拟合出各样本与其类别标识之间的函数关系。将待分类样本代入回归函数,对其输出取整后即可得到样本类别。该算法仅使用1个分类器,明显简化了分类过程。另外,引入复合核函数来提高支持向量回归机的性能。采用加州大学欧文分校(UCI)例题库中的多类分类问题进行仿真验证,并将改进算法与传统算法作对比,结果表明改进算法在分类速度和准确率上都有显著提高。
  • 【期刊】 基于二叉树支持向量机多类分类算法的研究

    刊名:重庆师范大学学报(自然科学版) 作者:吴恩英 ; 吕佳 关键词:多类分类 ; 支持向量机 ; 二叉树 ; 欧氏距离 机构:重庆师范大学计算机与信息科学学院 ; 重庆师范大学计算机与信息科学学院 年份:2016
    摘要:基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT-SVM)多类分类算法,该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响,并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证,结果表明该算法行之有效。
  • 【期刊】 有向无环图-双支持向量机的多类分类方法

    刊名:计算机应用与软件 作者:牛犇 ; 顾宏斌 ; 孙瑾 ; 周来 ; 周扬 关键词:多类分类 ; 机器学习 ; 有向无环图 ; 双支持向量机 机构:南京航空航天大学民航学院 ; 南京航空航天大学民航学院 ; 南京航空航天大学飞行模拟与先进培训工程技术研究中心 ; 上海航天设计研究院上海机电工程研究所 年份:2015
    摘要:针对多分类支持向量机算法中的低效问题和样本不平衡问题,提出一种有向无环图-双支持向量机DAG-TWSVM(directed acyclic graph and twin support vector machine)的多分类方法。该算法综合了双支持向量机和有向无环图支持向量机的优势,使其不仅能够得到较好的分类精度,同时还能够大大缩减训练时间。在处理较大规模数据集多分类问题时,其时间优势更为突出。采用UCI(University of California Irvine)机器学习数据库和Statlog数据库对该算法进行验证,实验结果表明,有向无环图-双支持向量机多分类方法在训练时间上较其他多分类支持向量机大大缩短,且在样本不平衡时的分类性能要优于其他多分类支持向量机,同时解决了经典支持向量机一对一多分类算法可能存在的不可分区域问题。
  • 【期刊】 基于Hadamard纠错码核匹配追踪的多类分类方法

    刊名:系统工程与电子技术 作者:余晓东 ; 雷英杰 ; 王睿 ; 卢明 关键词:多类分类 ; 模式识别 ; 核匹配追踪 ; 纠错输出编码 机构:空军工程大学防空反导学院 ; 空军工程大学防空反导学院 ; 中国人民解放军93505部队 年份:2015
    摘要:针对传统核匹配追踪(kernel matching pursuit,KMP)学习机只能解决二类分类问题的不足,结合纠错输出编码(error-correcting output codes,ECOC)的思想,提出了一种基于Hadamard纠错码的核匹配追踪多类分类方法。该算法通过Hadmard纠错码将核匹配追踪算法推广到多类分类领域,并利用纠错码本身具备的纠错能力提高了分类器的泛化性能。实验中分别对UCI数据集和3种典型空天目标的高分辨一维距离像(high resolution range profile,HRRP)数据集进行测试,通过与2种经典的编码方法进行比较,结果表明该编码方法可以显著提高分类器的性能和鲁棒性。
  • 【期刊】 基于复合核支持向量回归机的多类分类算法

    刊名:太赫兹科学与电子信息学报 作者:陈垚;宋召青; 关键词:支持向量机;;多类分类;;支持向量回归机;;复合核函数 机构:海军航空工程学院控制科学与工程系 ; 海军航空工程学院控制科学与工程系 ; 海军航空工程学院七系 年份:2017
    摘要:针对传统支持向量机(SVM)在解决多类分类问题时需要训练多个分类器、存在不可分区域等问题,研究了基于支持向量回归机的多类分类算法。利用回归思想求解多类分类问题,将分类样本作为回归输入,样本的类别标识作为回归输出,通过支持向量回归机训练拟合出各样本与其类别标识之间的函数关系。将待分类样本代入回归函数,对其输出取整后即可得到样本类别。该算法仅使用1个分类器,明显简化了分类过程。另外,引入复合核函数来提高支持向量回归机的性能。采用加州大学欧文分校(UCI)例题库中的多类分类问题进行仿真验证,并将改进算法与传统算法作对比,结果表明改进算法在分类速度和准确率上都有显著提高。
  • 【期刊】 基于优化DDAGSVM多类分类策略的电能质量扰动识别

    刊名:电力系统保护与控制 作者:任子晖 ; 王琦 关键词:支持向量机 ; 决策导向非循环图 ; 类间识别度 ; 广义KKT条件 ; 空间分布序列 机构:中国矿业大学信息与控制工程学院 ; 中国矿业大学信息与控制工程学院 年份:2018
    摘要:针对电能质量扰动类型多样且识别率不高的问题,该研究的目的是如何将多类分类问题应用于支持向量机。首先通过S变换和FFT变换提取扰动信号特征量进行模型训练。其次将广义KKT判定条件与样本空间分布序列相结合引入类间识别度,将类间识别度最高的超平面函数作为分类器根节点,以此克服传统决策导向非循环图支持向量机分类器(DDAGSVM)在分类生成顺序上随机化的缺点,并将改进的DDAGSVM应用于电能扰动信号的识别分类。实验结果表明,所提算法较传统DDAGSVM算法有良好效果和更好的鲁棒性。
  • 【期刊】 铜闪速熔炼过程操作模式的多类分类策略研究

    刊名:科技创新与应用 作者:王魁武 ; 吴松林 关键词:多类分类 ; 操作模式 ; 支持向量机 机构:瓮福紫金化工股份有限公司 ; 瓮福紫金化工股份有限公司 年份:2014
    摘要:针对铜闪速熔炼操作模式易获取而标记困难的特点,文章利用支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中特有的优势,构造了一种基于边缘交叉的支持向量机决策树模型,能有效的减小传统决策树方法出现的误差积累现象,提高铜闪速熔炼过程操作模式分类的准确度。
  • 【期刊】 在雷达HRRP识别中多特征融合多类分类器设计

    刊名:西安电子科技大学学报 作者:李志鹏 ; 马田香 ; 杜兰 ; 徐丹蕾 ; 刘宏伟 ; 张子敬 关键词:关联向量机 ; 多类分类器 ; 特征融合 ; 特征选择 ; 高分辨距离像 ; 雷达目标识别 机构:西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 ; 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 年份:2013
    摘要:在传统线性关联向量机的基础上,设计了一种多特征融合的多类分类器.该分类器基于多类Probit回归模型将传统的两类线性关联向量机推广为多类关联向量机,利用线性关联向量机的特征选择功能,对融合的高维特征向量进行降维和合理的幂次扩展,使线性关联向量机具有构造非线性分类界面的能力,以保证对非线性多类分类问题稳健的融合识别性能.针对雷达高分辨距离像目标识别问题,提取3种平移不变特征,使用提出的多特征融合的多类分类器在基于实测数据的识别实验中得到了稳健的融合识别结果.
  • 【期刊】 基于条件对数似然的BP神经网络多类分类

    刊名:计算机系统应用 作者:任方 ; 马尚才 关键词:BP神经网络 ; 条件对数似然 ; 多类分类器 ; 收敛速度 ; 监督性神经网络 机构:山西财经大学信息管理学院 ; 山西财经大学信息管理学院 年份:2014
    摘要:BP神经网络分类器存在收敛速度慢的缺陷,为了提高分类器性能,针对这一缺陷对BP算法进行改进.提出将条件对数似然(CLL)准则融入到监督性BP神经网络多类分类过程中,利用CLL的可分解性优势,计算测试样本的条件概率,在误差反向传播时利用条件概率对权值进行相应的加权降权操作,简化误差反馈过程中的计算量.在实验中对改进算法的收敛速度和准确率进行了测试,说明了该算法的有效性及实用性.
  • 【期刊】 一种改进的基于支持向量机的多类分类方法

    刊名:计算机应用与软件 作者:赵亮 关键词:多类分类 ; 支持向量机 ; 决策树 ; 投影向量 ; 惩罚因子 ; KNN 机构:重庆邮电大学计算机科学与技术学院 ; 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 年份:2014
    摘要:针对现有支持向量机多类分类算法在分类精度上的不足,提出一种改进的支持向量机决策树多类分类算法。为了最大限度地减少误差积累的影响,该算法利用投影向量的思想作为衡量类分离性的标准,由此构建非平衡决策树,并且在决策树节点处对正负样本选取不同的惩罚因子来处理不平衡数据集的影响,最后引入KNN算法与SVM共同识别数据集。通过在手写体数字识别数据集上的仿真实验,分析比较各种方法,表明该方法能有效提高分类精度。
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