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一种快速支持向量机增量学习算法 被引量：31
1
作者 孔锐 张冰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1129-1132,1136,共5页
经典的支持向量机(SVM)算法在求解最优分类面时需求解一个凸二次规划问题,当训练样本数量很多时,算法的速度较慢,而且一旦有新的样本加入,所有的训练样本必须重新训练,非常浪费时间.为此,提出一种新的SVM快速增量学习算法.该算法首先选... 经典的支持向量机(SVM)算法在求解最优分类面时需求解一个凸二次规划问题,当训练样本数量很多时,算法的速度较慢,而且一旦有新的样本加入,所有的训练样本必须重新训练,非常浪费时间.为此,提出一种新的SVM快速增量学习算法.该算法首先选择那些可能成为支持向量的边界向量,以减少参与训练的样本数目;然后进行增量学习.学习算法是一个迭代过程,无需求解优化问题.实验证明,该算法不仅能保证学习机器的精度和良好的推广能力,而且算法的学习速度比经典的SVM算法快,可以进行增量学习. 展开更多
关键词 支持向量 边界向量 增量学习 支持向量机
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基于决策树规则的分类算法研究 被引量：25
2
作者 谭俊璐 武建华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第5期1017-1019,共3页
在商业利益的驱动下,人们不断地深入研究决策树算法。为了提高分类的精度,提出了一种基于决策树规则的分类算法。通过C4.5决策树算法得出决策规则,计算决策规则的长度、准确率与覆盖率,对所得的决策规则依次按照规则长度与准确率的乘积... 在商业利益的驱动下,人们不断地深入研究决策树算法。为了提高分类的精度,提出了一种基于决策树规则的分类算法。通过C4.5决策树算法得出决策规则,计算决策规则的长度、准确率与覆盖率,对所得的决策规则依次按照规则长度与准确率的乘积大小、长度的大小、覆盖率的大小对规则集进行排序构造分类器,选择优选权最高的规则进行匹配分类。实验结果表明,与C4.5算法相比,该方法的分类精度有所提高。 展开更多
关键词 决策树 分类算法 C4.5决策规则分类 规则排序策略 规则质量
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提取有效规则的关联分类算法 被引量：6
3
作者 武建华 沈钧毅 方加沛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期22-25,共4页
针对关联分类算法产生的规则普遍存在分类器分类精度、效率低的问题,提出了一种提取有效规则的关联分类算法———ACDER算法.首先定义了剩余支持度和剩余置信度,然后通过计算规则剩余支持度和剩余置信度建立了分类器并进行剪枝,以达成... 针对关联分类算法产生的规则普遍存在分类器分类精度、效率低的问题,提出了一种提取有效规则的关联分类算法———ACDER算法.首先定义了剩余支持度和剩余置信度,然后通过计算规则剩余支持度和剩余置信度建立了分类器并进行剪枝,以达成对分类尽量少且最有效的规则构成分类器,确保分类器中不存在任何冗余规则和冲突规则.在8个数据集上的测试结果表明,所提算法的平均分类精度比关联规则算法提高了4.15%,而在所有数据源分类器上的规则数却减少了54%. 展开更多
关键词 关联规则 关联分类 有效规则 分类器
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一种改进的关联分类算法 被引量：6
4
作者 武建华 沈均毅 王元元 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期63-65,共3页
关联分类算法是数据挖掘技术中一种主要分类方法,但传统关联分类算法仅根据置信度构造分类器,影响分类精度。提出一种改进算法,在选择高置信度构造分类器的基础上,优先考虑短规则分类。实验结果表明,该改进算法在分类精度和分类器大小... 关联分类算法是数据挖掘技术中一种主要分类方法,但传统关联分类算法仅根据置信度构造分类器,影响分类精度。提出一种改进算法,在选择高置信度构造分类器的基础上,优先考虑短规则分类。实验结果表明,该改进算法在分类精度和分类器大小上均优于传统分类算法。 展开更多
关键词 分类 关联规则 关联分类
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一种快速最小二乘支持向量机分类算法 被引量：8
5
作者 孔锐 张冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第32期168-170,200,共4页
最小二乘支持向量机不需要求解凸二次规划问题,通过求解一组线性方程而获得最优分类面,但是,最小二乘支持向量机失去了解的稀疏性,当训练样本数量较大时,算法的计算量非常大。提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机推... 最小二乘支持向量机不需要求解凸二次规划问题,通过求解一组线性方程而获得最优分类面,但是,最小二乘支持向量机失去了解的稀疏性,当训练样本数量较大时,算法的计算量非常大。提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机推广能力的同时,算法的速度得到了提高,尤其是当训练样本数量较大时算法的速度优势更明显。新算法通过选择那些支持值较大样本作为训练样本,以减少训练样本数量,提高算法的速度;然后,利用最小二乘支持向量机算法获得近似最优解。实验结果显示,新算法的训练速度确实较快。 展开更多
关键词 稀疏性 最小二乘支持向量机 核函数 支持向量机
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基于核Fisher判决分析的高性能多类分类算法 被引量：6
6
作者 孔锐 张冰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期1327-1329,共3页
探讨了核Fisher判决分析算法(KernelFisherDiscriminantAnalysis,KFDA),并提出了一种基于KFDA的高性能多类分类算法。在进行多类分类时,首先通过一个非线性映射将训练样本映射到一个高维的核空间中,建立一个KFDA子空间,在该高维空间中,... 探讨了核Fisher判决分析算法(KernelFisherDiscriminantAnalysis,KFDA),并提出了一种基于KFDA的高性能多类分类算法。在进行多类分类时,首先通过一个非线性映射将训练样本映射到一个高维的核空间中,建立一个KFDA子空间,在该高维空间中,不同类别的样本之间的差异增大,同类样本聚集在一起,因此,在这个高维核空间中,就可以利用简单的最近邻法进行多类分类。实验结果表明,该算法在保证分类精度的条件下提高了分类器的训练和分类的速度。 展开更多
关键词 核Fisher判决分析 核函数 核空间 支持向量机 多类分类
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基于几何思想的快速支持向量机算法 被引量：4
7
作者 孔锐 张冰 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期1064-1068,共5页
为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该... 为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库,对新算法与SMO算法及DIRECTSVM算法进行了实验对比,实验结果显示,新算法的分类精度虽与其他两个方法相当,但新算法的运算速度明显比其他两个算法快。 展开更多
关键词 几何算法 支持向量 支持向量机 分类
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一种高性能的人脸识别方法 被引量：2
8
作者 孔锐 张冰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第13期2353-2356,共4页
在基于人脸图像的身份认证系统中,最关键的技术就是如何提取人脸图像的高质量特征以及如何进行分类识别,该文就提出了一种快速、准确的人脸图像识别方法。该方法利用基于核函数的学习算法,进行人脸图像的特征提取和分类。首先,该方法分... 在基于人脸图像的身份认证系统中,最关键的技术就是如何提取人脸图像的高质量特征以及如何进行分类识别,该文就提出了一种快速、准确的人脸图像识别方法。该方法利用基于核函数的学习算法,进行人脸图像的特征提取和分类。首先,该方法分别利用核主分量分析以及核Fisher算法提取人脸图像的特征,然后对这些特征进行合理的组合以构成组合特征向量,再利用支持向量机进行识别。实验结果显示,所提出的高性能人脸识别方法的识别率高,即使对于轻度光照不均匀的人脸图像、人脸姿势的有限变化图像,也能获得较高的识别率;同时,该方法的训练速度和识别速度也非常快,完全满足人脸识别系统实时性要求。 展开更多
关键词 核主分量分析 核Fisher判决分析 核函数 支持向量机
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数据挖掘技术在故障录波数据分析中应用 被引量：1
9
作者 张翎 《广西水利水电》 2005年第4期88-91,共4页
简要介绍了数据挖掘的思想、方法和技术,论述了数据挖掘对现代统计学发展的影响,并通过具体的应用实例分析和研究了数据挖掘在故障录波分析中的应用,为故障录波数据分析提供一种新的解决问题的思路和方法。
关键词 数据挖掘 故障录波 数据分析 电力系统
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基于关联规则的特征选择算法 被引量：9
10
作者 武建华 宋擒豹 +1 位作者 沈均毅 谢建文 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期256-262,共7页
关联规则能够发现数据库中属性之间的关联,通过优先选择短规则用于相关属性的选择,有可能得到最小的属性子集.基于此,本文提出一种基于关联规则的特征选择算法,实验结果表明在属性子集大小和分类精度上优于多种特征选择方法.同时,对支... 关联规则能够发现数据库中属性之间的关联,通过优先选择短规则用于相关属性的选择,有可能得到最小的属性子集.基于此,本文提出一种基于关联规则的特征选择算法,实验结果表明在属性子集大小和分类精度上优于多种特征选择方法.同时,对支持度和置信度对算法效果的影响进行探索,结果表明高的支持度和置信度并不导致高的分类精度和小的特征子集,而充足的规则数是基于关联规则特征选择算法高效的必要条件. 展开更多
关键词 特征选择 特征子集 关联规则 分类
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