模糊最小包含球支持向量机

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模糊支持向量机在人脸识别中的应用

ＤｅａｔｎｆｍｐｔｒｎｆｒａｉｎＥｇｎｅｎ，ａｇｈｒｎｕｉａｃｔｎｌｎｅｈｉａｌｇ，ｈｇｈ０１，ｉａｐｒｍｅｔＣｏｕｅｄＩｏｍｔｎｉｅｒｇＣｈｎｓａｏａｎｏｉＡｅｏａｔｌｃＶｏａｉａｄＴｃｎｃｌｏａＣｏｌｅＣａｓａｅｎ４１０４ＣｈｎＤＡＩＨｕａＷＡＮＧｉｎｉｇＡｐｌｃｔｏｆｆｃｅｏｎｉｏｓｄｆｚｙｓｐｏｔｖｃｏａｈｎ．ＣｏｐｔｒＥｎｇｎｅｉｇａｄ，Ｊａｐｎ．ｐｉａｉｎｏａｅｒｃｇｔｎｕｅｕｚｕｐｒｅｔｒｍｃｉｅｉｍｕｅｉｅｒｎｎ
Ｋｅｒｓｆｃｃｇｉｏ；ａｐｅｍｂｒｈｐＴ－ｍｅｓｎｌｒｃａＣｍｐｎｎＡａｓ（ＤＰＡ）ｍａｒｎｒｒｄｃｙｗｏｄ：ａｅｅｏｎｔｎｓｍｌｍｅｅｓｉ；ｗｏＤｉｎｉａＰｎｉｌｏｏｅｎｌｉ２Ｃ；ｔｘｉｅｐｏｕｔｒｉｏｉｐｔｙｓｉｎ
ｃｐｌｏｏｅｔｎｌｓ（ＤＰＡ）ｔｉｐｐｒｓｓｅｅｅｖｌｅｔｌｅｔｅａｓｃａｅｏｄｍｅｓｎｌａｌｍｅｂｒｈｐａｄｉａｍｐｎｎａｉ２Ｃ，ｈｓａｅｅｉｎａｓｖｓｏｉｄｔ－ｉｎｉａｍｐｅｍｅｓｉ，ｎＣＡｙｓｕｔｇｈｕｏｏｈｔｗｏｓ
了很好的效果

求解最小闭包球问题改进的SMO-型算法

求解最小闭包球问题改进的SMO-型算法丛伟杰;刘红卫【摘要】To study the Minimum Enclosing Ball(MEB) problem of m points in n dimensions. By incorporating the technique of identification and elimination of interior points into Sequential Minimal Optimization (SMO) method, a modified SMO-type algorithm for the MEB problem is presented. This algorithm has the linear convergence. The numerical results show that the CPU time of the modified algorithm may improve by more than a speed-up factor of 10 on some large-scale date sets where m?n . In particular, when n equals 100 and m equals 100 000, the modified SMO-type algorithm only needs to run about 8 s. In addition, it also takes only about 150 s for the large-scale data sets in which n equals 10 000 and m equals 1 000.%研究n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题.通过结合确定并删除内部点的技术到序列最小最优化(SMO)方法中,提出一种近似求解MEB问题的改进的SMO-型算法.证明了该算法具有线性收敛性.数值结果表明对于一些m≥n的大规模数据集,改进的算法与原算法相比速度可以提高10倍以上.尤其,当n 等于100且m等于100 000时,改进的SMO-型算法仅需执行8s.此外,对于n等于10 000且m等于1 000的大规模数据集,改进的算法也仅需执行150 s.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(049)003【总页数】4页(P1-3,9)【关键词】最小闭包球;确定并删除内部点;序列最小最优化;线性收敛;大规模数据集【作者】丛伟杰;刘红卫【作者单位】西安邮电大学理学院,西安710121;西安电子科技大学理学院,西安710071【正文语种】中文【中图分类】TP301.6给定点集S={p1,p2,…，pm}⊂Rn，最小闭包球（M inimum Enclosing Ball，MEB）问题就是寻找一个半径最小的球包含S中的所有点。

自适应模糊支持向量机算法

ＡｎＡｄｐｔｖｚｙｕｐｒｃｏａｈｉｅＡｌｏｉｈａｉｅＦｕｚＳｐｏｔＶｅｔｒＭｃｎｇｒｔｍ
ＳＨＡＯｕｎ－ｅｇＹＡＮＧａ－ｗｅＷＵＧｕａ－ｃｏＺｈａｇｆｎＸｉｏｉｎｇｈａ
支持向量机的抗噪能力和预测精度。关键词支持向量机最小二乘支持向量机自适应迭代模糊隶属度文章编号１０ — ３１（０６２ — ０３０文献标识码Ａ０２８３一２０）７０５ —４中图分类号Ｔ３１Ｐ０．６
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自适应模糊支持向量机算法
邵壮丰杨晓伟吴广潮
（南理工大学数学科学学院，州５０４）华广１６０
Ｅｍａｌｘｚｚ＠１３ｃｎ－ｉ：ｙｓｆ．ｏ６
摘要支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的，了克服这个问题，们引入了模糊隶属度。传统确定样本模糊隶为人属度的方法．是基于原始空间的。都文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型。该模型中，在以特征空间中的样本
ｍｏｅｎｏＡｄｐｉｅＳｐｏｅｔｒＭａｈｎ（ＶＭ）ｗｅｐｏｏｅａａｔｅＦｚｕｐｒＶｅｔｒＭａｈｎｌｏｔｍｄｌｉｔａｔｕｐｒＶｃｏｃｉｅＡＳｖｔ，ｒｐｓｎＡｄｐｉｕｚＳｐｏｃｏｃｉｅａｇｒｈｖｙｔｉ（ＳＡＦＶＭ）Ｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｏｈｔｔｅ．ｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｔａｈＡＦＶＭａｇｒｔｍｓａｉｆｒｍｐｏｉｇｔｅａｔ— ｏｓｃｐｃｔａｄｈｓＳｌｏｈｉｉｖｌｏｉｒｖｎｈｎｉｎｉｄｅａａｉｙｎｔｅ

基于模糊超球面支持向量机的超宽带SAR地雷检测

金添，周智敏，宋千，常文革
（国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙４０７）１０３
摘要：机载或车载超宽带合成孔径雷达（ＵＷＢＳＡＲ）以大区域快速探测单个地雷和雷场，可是探雷的发展趋势。虚警太多是ＵＷＢＳＲ探雷实用化的主要问题。本文提出了模糊超球面支持向Ａ量机（ＨＳＳＦ —ＶＭ）雷检测器。Ｆ —ＶＭ在高维核特征空间中构造封闭的超球面区分地雷和杂地ＨＳＳ
．
ｓｐｏｔｅｔｒｍａｈｎＦ — ＶＭ）ｌｎｍｉｅｄｔｃｏｓｐｏｏｅ．ＴｈＨＳＳｕｐｒｃｏｃｉｅ（ＨＳＳｖａｄｎｅｅｔｒｗａｒｐｓｄｅＦ — ＶＭｏｍｓａｈｐｒｆｒｙｅ－
ｓｈｅｅｉｈｇｉｅｓｏａｅｎｌｆａｕｅｓａｅｔｅｒｔａｄｉｎｌｔｅｓｗｈｅｅｔｕｚｐｒｎｔｅｈｉｈｄｍｎｉｎｌｋｒｅｅｔｒｐｃｏｓｐａａｅｌｎｍｎｅａｄｃｕｔｒｒｈｅｆｚｖ
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第２卷第１期８２２００７年１２月
兵
工
学
报
ＶＯ１２８Ｏ．２．Ｎ１Ｄｅ２０ｃ．０７
ＡＣＴＡＡＲＭＡＭＥＮＴＡＲＩＩ
基于模糊超球面支持向量机的超宽带ＳＲ地雷检测Ａ
ｄｔｃａｄｉｓｏｉｆｅｄｖｒｌｒｅａｅｓｑｉｋｙ，ｗｈｉｈｉｈｅｅｔｔｅｄｉａｄｉｅｄｔｃｅｅｔｌｎｍｎｅｒｍｎｅｉｌｓｏｅａｇｒａｕｃｌｃｓｔｅｐｒｓｎｒｎｎｌｎｍｎｅｅ．

【计算机科学】_计算学习理论_期刊发文热词逐年推荐_20140724

2011年科研热词训练算法规划器统计学习理论粒度支持向量机相容粗糙集模糊支持向量机样例选择最优分类超平面智能规划支持向量机(svm) 支持向量机基于学习的规划技术推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
科研热词高斯混合模型谱聚类聚类分析统计学习神经网络核聚类权值与结构确定法最优结构强化学习多输入多agent系统 nashq meta平衡 laguerre正交多项式
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
2014年序号 1 2 3
2014年科研热词高维数据维数灾难度量集中推荐指数 1 1 1
科研热词近邻算法自律计算系统自律计算统计学习理论粒计算策略部署稀疏相似度差猴群算法测试函数核心集机器学习最小包含球支持向量机(svm) 支持向量机异构网络商空间受体编辑受体修正反向学习单纯法协同中继免疫抑制伪梯度人工免疫系统上下文感知
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5
科研热词认知评价情感缺失情感建模动态贝叶斯网络 occ模型
推荐指数 1 1 1 1 1

模糊支持向量机情感状态识别的研究

第２８卷第３期
２１０１年３月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆｃｏＣｏｕｅｓ
Ｖ０．８模糊支持向量机情感状态识别的研究术
Ａｂｔａｃｓｒｔ：Ｄｕｅｔｏｓｍｉｒｔｏｈａｍｏｉｎｌｓａｅｐａａｅｅｓａｉｃｔｔｓｉｇｓｅｗｅｎｄｆｅｅｔｅｔｏａｏｌｗｉｌｉｙｆｒｔｅｓｍｅｅｔｏａｔｔｒｍｔｒｎｄｄ伍ｕｌｏｄｉｔｎｕｉｈｂｔｅｉｒｎｍｏｉｎｌａｉｓａｅｔｔｓ，ｔｉｐｒｐｒｐｏｅｎｉｈｓｐａｅｏｓｄａｍｐｒｖｄｆｚｙｓｐｏｖｃｏｃｉｅｒｃｇｉｉｎｍｅｈｄ．Ｆｕｚｙｍｅｅｓｉｆｃｉｎｔｏｈｏｅｕｚｕｐ￣ｅｔｒｍａｈｎｅｏｎｔｔｏｏｚｍｂｒｈｐｕｎｔｏｋｔｅｏｆｒｏｈｅＧａｓａｕｔｏｏｍｆｔｕｓｉｎｆｎｃｉｎ，ｄｔｒｎｄＧａｓｉｎｆｎｔｏａａｔｒｈｅｒｄｕｓｏｈｅｓｍｅｔｔａｐｅｄｔｍａｌｓｅｅｍｉｅｕｓａｕｃｉｎｐｒｍｅｅｓｂｙｔａｉｆｔａｓａｅｓｍｌａａｓｌｅｔｈｙｒｓｈｅｅａｄｔｈｔｅｓｏａｐｅｐｒｎｉｎｓｆｓｍｐｌａａ．Ｄｅｅｍｉｅｕｚｍｂｅｓｉａｕｆｓｍｐｌｙｎｏｎｙｃｎｉｅｅｈｅｄｓａｃｇｅｄｔｔｒｎｄｆｚｙｍｅｒｈｐｖｌｅｏａｅｂｔｏｌｏｓｄｒｄｔｉｔｎｅｂｅｗｅｎｔｅｓｍｐｅｃａｓｓａｈｅｎｅｆｔａｌｈｅｃａｓ，ｂｔａｓｏｉｅｅｈｅａｉｎｈｐｂｔｔｅｈａｌｌｓｅｎｄｔｅｃｔｒｏｈｅｓｍｐｅｔｌｓｕｌｏｃｎｓｄｒｄｔｅｒｌｔｏｓｉｅｗｗｅａｎｓｍｐｌｓｅ．Ｅｘ — ｐｅｉｎｓｓｏｔａｈｍｐｏｅｕｚｕｐｏｔｖｃｏｃｉｅｒｃｇｔｏｅｆｒａｅｉｍｐｏｅｒｍｅｔｈｗｈｔｔｅｉｒｖｄｆｚｙｓｐｒｅｔｒｍａｈｎｅｏｎｉｎｐｒｏｍｎｃｓｉｒｖｄ．ｉＫｅｗｏｒｓ：ｅｔｏａｔｔｅｏｎｉｏｙｄｍｏｉｎｌｓａｅｒｃｇｔｎ；ｆｚｙｓｐｐ￣ｖｃｏｃｉｅ；ｅｔｏｙｉｌｇｃｌｐｒｍｅｅｉｕｚｕｏｅｔｒｍａｈｎｍｏｉｎｐｈｓｏｏｉａａａｔｒ

基于最小闭球的多类支持向量机

ＤＣＣ．２０ｌ４
基于最小闭球的多类支持向量机
高希占范丽亚
（聊城大学数学科学学院，山东聊城２５２０５９）
摘
要
针对多类分类问题中样本数量分布不均衡和测试速度较慢两种情况，本文提出了两个
数量多的一类偏移，从而导致分类精度下降．利用最小闭球可以有效回避这一弊端，其思想是寻找一个闭球ｒ使之在包含尽可能多的样本的前提下，使球半径尽可能的小．因为球结构只涉及到单类样本，因
此不会受到样本数量不均衡的影响．
从需要训练的ｓＶＭ个数、训练时间和测试时间三个方面对五种算法１－ｖ一１，１～ｖ — ｒ，ＭＥＢ－ＭＣＳ —
ＶＭ— Ｏ，ＭＥＢ — ＭＣＳＶＭ一１和ＭＥＢ — ＭＣＳＶＭ～２进行了比较分析，结果表明本文所提方法对解决
收稿日期：２０１３－０６１ห้องสมุดไป่ตู้２
基金项目：山东省高等学校利技计划项目资助（Ｊｌ３ＬＩ１０）
通讯作者：高希占，Ｅｍａｉｌ：ｇａｏｘｉｚｈ；ｌｎｌ２３＠ｌ２６．ｃ０ｎ］．
第２６卷第１期２０ｌ３年１２Ｊｊ
聊城大学：报（自然科学版）
＿】ｒＩ（）ｆ】［ａｏｃｈｃｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔ．Ｓｃｉ．）

模糊支持向量机

最优分类函数隶属函数 ❖测试 ❖测试结果评价
模糊支持向量机
❖FSVM与区域增长结合的图像分割
作为一种全局处理方法，模糊支持向量机图像分割方法不能完成对图像进行精细分割，其分割结果需要其他分割方法进一步处理。一种结合模糊支持向量机和区域生长的交互式分割方法，不仅可有效剔除与感兴趣区域特征类似的非目标区域，而且把为FSVM选择训练样本和为区域生长选择种子点两个步骤合二为一，从而提高了图像分割质量和交互式分割方法的自动分割能力。
支持向量机理论基础
线性判别函数和判别面
❖一个线性判别函数(discriminant function)是指由x的各个分量的线性组合而成的函数
g(x)wTxw0
❖两类情况:对于两类问题的决策规则为
❖ 如果g(x)>0，则判定x属于C1， ❖ 如果g(x)<0，则判定x属于C2， ❖ 如果g(x)=0，则可以将x任意
分到某一类或者拒绝判定。
支持向量机理论基础
线性判别函数
❖ 下图表示一个简单的线性分类器，具有d个输入的单元，每个对应一个输入向量在各维上的分量值。该图类似于一个神经元。
g(x)wTxw0
支持向量机理论基来定。面，它把归类于C1的 ❖ 当 g(x) 是线性函数时，这个平面被称为 “ 超平
❖ ② 对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；
❖ ③ 支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。
❖ SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”(transductive inference) ,大大简化了通常的分类和回归等问题。

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ＦＭＥＢｉｓｔｏｉｎｆｄｔｗｏｏｐｔｉｍａｌｍｉｎｉｍｕｍｅｎｃｌｏｓｉｎｇｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅｓｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ，ＳＯｔｈａｔｅａｃｈｂｉｎａｒｙｃｌａｓｓｉｓｅｎｃｌｏｓｅｄｂｙｔｈｅｍｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｈｅｍａｒｇｉｎｂｅｔｗｅｅｎｏｎｅｃｌａｓｓｐａｔｔｅｍａｎｄｔｈｅｅｎｃｌｏｓｉｎｇｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅｉｓｍａｘｉｍｉｚｅｄ，ｔｈｕｓｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅＳＶＭ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈａｔＦＭＥＢｉｓｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｈａｎｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓ．
第３９卷第１期
Ｖｌ０ｌ ‘ ３９
・
计
算
机
工
程
２０１３年１月
Ｊａｎｕａｒｙ２０１３
ＮＯ．１
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
人工智能及识别技术・
文章编号：１０００ — －３４２８（２０１３）０ｌ — ＿ｏｌ８３ — ＿０４文献标识码：Ａ
ＬＩＵＪｉａｎ－ｈｕａ，ＧＯＮＧＳｏｎｇ－ｊｉｅ
（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，ＺｈｅｊｉａｎｇＢｕｓｉｎｅｓｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５０１２，Ｃｈｉｎａ）
［Ａｂｓｔｒａｃｔ｜ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ），ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓ
ＦｕｚｚｙＭｉｎｉｍｕｍＥｎｃｌｏｓｉｎｇＢａｌｌ（ＦＭＥＢ）ＳＶＭｂｙｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｓｅｖｅｒａｌｓｔａｔｅ — ｏｆ－ａｒｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓＦｕｚｙｚＳｕｐｐｏｔｒＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＦＳＶＭ）ａｎｄＨｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＨＳＶＭ）．Ｆｏｒｐａｔｔｅｎｒｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｅｂａｓｉｃｉｄｅａｏｆ
［Ｋｅｙｗｏｒｄｓｌｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ；ＳｕｐｐｏｔｒＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）；ＦｕｚｙｚＭｉｎｉｍｕｍＥｎｃｌｏｓｉｎｇＢａｌＩ（ＦＭＥＢ）；ｈｙｐｅｒｓｐｈｅｒｅｃｌａｓｓｉｉｆｅｒ；
隔最大化，同时二类模式类内分布最小化，从而增强泛化性和鲁棒性。实验结果证明ＦＭＥＢ的模式分类性能优于其他方法。
关健词：泛化；支持向量机；模糊最小包含球；超球分类机；核函数
ＦｕｚｚｙＭｉｎｉｍａｌＥｎｃｌｏｓｉｎｇＢａｌｌＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ
中圈分类号：ＴＰ３９１
模糊最小包含院工学院，浙江宁波３１５０１２）
摘
要：为提高支持向量机的模式分类性能，综合模糊支持向量机和球形支持向量机等方法，提出一种模糊最小包含球
（ＦＭＥＢ）支持向量机，对于模式分类问题，通过引入模糊隶属度，寻找２个分别包含二类模式的同心最小包含球，使类间间