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基于PSO-VMD和多类支持向量机的发动机齿轮箱的故障诊断方法: 基于PSO‑VMD和多类支持向量机的发动机齿轮箱的故障诊断方法，其属于发动机齿轮箱的故障诊断技术领域。本方法利用PSO算法对VMD的分量个数K惩罚因子α两个参数进行优化，利用优化后的VMD方法对振动信号进行模态分解，得到...; 吴玉虎关仁杰石瀚文郭占男孙希明

一种新型多类支持向量机分类结果的最终决策方法: 本发明公开了一种新型多类支持向量机分类结果的最终决策方法，包括以下步骤：S1、设原始训练样本为x<Sub>i</Sub>,i＝1,2,…k，类别数目为N，训练判别器时正类类别标签为L<Sub>1</Sub>，负类类别标签...; 王立国孙赫廷刘丹凤肖瑛薄纯娟刘海涛; 文献传递

一种基于多类支持向量机模型提高人脸识别精度的方法: 面部识别是人工智能和图像处理(模式识别)领域的主要研究方向之一,已经广泛应用于身份认证、视频监控和生物检测。因为非接触式、自然、方便并且可靠,面部识别已成为生物识别系统的一个普遍选择。面部识别准确率仍然有待提高,一直被当...; Abuzar Md. Nuruddin Pk.; 关键词：面部识别一对一; 文献传递

基于多类支持向量机递归特征消除方法特征选择的原发性肝癌患者预后预测被引量：7: 2019年; 本研究通过特征选择的方法,分析肝癌患者术前临床信息,提高患者的预后模型的准确性。基于多类支持向量机递归特征消除(recursive feature elimination based on multiple support vector machine,MSVM-RFE)方法对进行过肝切除手术的原发性肝癌患者的临床变量进行重要特征排序,使用5折交叉验证的支持向量机确定最优特征子集,构造原发性肝癌患者术后的1年、3年无瘤生存和总体生存的列线图。通过与临床医生沟通,确认特征排序结果为合理的。患者3年无瘤生存风险和总生存风险的列线图的一致性指数分别为0.701和0.706。使用多类支持向量机递归特征消除方法后的预测模型准确率有所提高,列线图在临床实践中能够提供患者生存风险信息,简单清晰的反映患者的生存风险。; 李琳杨日东王哲杨红梅华赟鹏周毅张学良; 关键词：列线图预后预测原发性肝癌

基于多类支持向量机的恒星光谱分类方法被引量：8: 2018年; 支持向量机作为一种经典的分类方法被广泛应用于恒星光谱分类领域。该方法在实际应用中取得了较为理想的分类效果,但其面临无法解决多分类问题的挑战。在支持向量机的基础上,提出多类支持向量机,建立基于多类支持向量机的恒星光谱分类模型。该方法的最大优势是经过一次分类过程,可以确定多类样本的类属。SDSS DR8恒星光谱数据上的比较实验表明,本研究所提的方法较之已有多分类方法在分类性能上有一定的提升。; 张静刘忠宝宋文爱富丽贞章永来; 关键词：支持向量机多类支持向量机恒星光谱

基于子图分割与多类支持向量机的人脸识别方法被引量：2: 2018年; 由于姿态、光照、表情、遮挡等变化引起的面部特征变化仅出现在整个图像的局部区域中,使用整体图像进行特征提取和识别的传统人脸识别方法效果不佳。为解决上述问题,提出了一种融合子图分割和多类支持向量机的人脸识别方法。首先,将人脸图像分割成多个不重叠的子图像;然后采用广义二维Fisher线性判别分析对每个子图像和整体图像进行局部和全局特征提取,并使用SVM做为图像分类器;最后,通过融合各个SVM分类器的决策给出人脸识别结果。在ORL人脸数据库上对所提出的SD-MSVM方法进行了灵敏度、特异度和K折交叉验证测试,实验结果表明,新的SD-MSVM方法各项指标均优于传统的全局特征提取方法。; 栗科峰卢金燕黄明明黄全振; 关键词：多类支持向量机特征提取人脸识别

一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法被引量：10: 2018年; 为提高多类支持向量机的分类效率,提出了一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法。该混合二叉树中的每个内部结点对应一个分割超平面,该超平面通过计算两个距离最远的类的质心而获得,即该超平面为连接两质心线段的垂直平分线。每个终端结点(即决策结点)对应一个支持向量机,它的训练集不再是质心而是两类(组)样本集。该分类模型通常是超平面和支持向量机的混合结构,其中超平面实现训练早期的近似划分,以提升分类速度;而支持向量机完成最终的精确分类,以保证分类精度。实验结果表明,相比于经典的多类支持向量机方法,该算法在保证分类精度的前提下,能够有效缩短计算时间,提升分类效率。; 冷强奎刘福德秦玉平; 关键词：支持向量机多类分类

基于类重叠度欠采样的不平衡模糊多类支持向量机被引量：27: 2018年; 传统的欠采样方法容易丢失重要的样本信息,且其实验结果的稳定性较差。针对上述问题,提出一种基于类重叠度欠采样的不平衡数据模糊多类支持向量机算法。该算法首先采用LOF局部离群点因子和箱线图的方法清洗训练数据集中的噪声样本,然后根据类重叠度抽取对分类起关键作用的支持向量,并且将代表每个样本点重要程度的类重叠度作为隶属度值,构造模糊多类支持向量机。实验结果表明,该算法克服了随机欠采样的支持向量机容易丢失重要样本信息和实验结果不稳定的缺点,且很好地提升了支持向量机在不平衡且含噪声的数据集上的分类精度,并保持较高的计算效率。; 吴园园申立勇; 关键词：支持向量机噪声不平衡数据

基于粗糙集与多类支持向量机的电力变压器故障诊断被引量：39: 2017年; 针对传统变压器故障诊断过程中未能将部分反映变压器故障状态的信息有效利用,以致故障诊断信息不完备、诊断结果不准确的情况,将铁芯接地电流等信息与特征气体相结合,以完善故障特征信息。并在此基础上,构建了一种采用粗糙集的一对一多类支持向量机故障诊断新方法。首先利用一对一多类支持向量机实现故障类别区域的划分;然后根据粗糙集的上下近似这一核心思想对故障类别划分区域进行描述,得出故障分类的上下近似域及边界域的集合,并提取故障诊断分类规则;最后利用分类规则实现故障类别划分。该方法实现了故障信息的综合利用,并将粗糙集在不完备数据与复杂模式刻画方面所具备的优良表现,及一对一支持向量机在分类方面的良好泛化性能进行有效融合,从而有效提高故障分类精度。变压器故障实例分析表明,与传统诊断方法相比较,该方法具有更高的诊断正确率,且其可有效反映故障诊断中所出现的不完备信息。; 吴广宁袁海满宋臻杰杨飞豹高波李帅兵; 关键词：变压器粗糙集多类支持向量机溶解气体分析故障诊断一对一

基于改进多类支持向量机的印刷缺陷检测被引量：9: 2017年; 针对印刷品缺陷检测问题,为了对缺陷位置、形状、类型等信息进行有效的识别和分析,提出了一种基于改进多类支持向量机的印刷缺陷检测方法。首先根据人眼视觉特性,将配准后的印刷图像通过基于动态阈值的差分运算,快速地得到二值缺陷图像;然后采用由缺陷几何特征和形状特征构成的特征向量对缺陷信息进行分析和描述;最终通过改进的多类支持向量机实现印刷缺陷的准确识别。实验结果表明,相对于一对一型支持向量机(OVOSVM)和一对多型支持向量机(OVRSVM),在实际训练样本较少的情况下,该方法具有检测速度快、识别准确率高的特点,能够有效解决印刷品缺陷检测问题。; 胡方尚郭慧; 关键词：支持向量机动态阈值印刷品

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