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基于粗糙集理论和模糊SVM的车牌识别技术研究 被引量：5
1
作者 贺光 李永忠 《计算技术与自动化》 2010年第4期86-89,共4页
针对传统的SVM多分类存在不可分区域,提出一种粗糙FSVM识别算法。该算法根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计。不但有效改善训练时间,而且解决了传统的SVM多分类存在不可分区... 针对传统的SVM多分类存在不可分区域,提出一种粗糙FSVM识别算法。该算法根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计。不但有效改善训练时间,而且解决了传统的SVM多分类存在不可分区域的问题。实验表明,将该识别算法应用于车牌字符识别,取得在相同的条件下比支持向量机方法更为理想的识别效果。 展开更多
关键词 粗糙集 模糊svm 车牌识别
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基于模糊SVM模型的计算机网络入侵识别 被引量：3
2
作者 张璇 《安阳师范学院学报》 2022年第5期33-36,共4页
大数据量环境下为提高计算机网络入侵识别精准度,实现对更多的数据类别的识别,提出了一种新的网络入侵识别算法,利用该算法从中挖掘入侵行为数据。该算法在DBSCAN算法的基础上,引入SVM模型,开发出SVM-DBSCAN双训练器应用下的网络入侵识... 大数据量环境下为提高计算机网络入侵识别精准度,实现对更多的数据类别的识别,提出了一种新的网络入侵识别算法,利用该算法从中挖掘入侵行为数据。该算法在DBSCAN算法的基础上,引入SVM模型,开发出SVM-DBSCAN双训练器应用下的网络入侵识别模型,并配备运行程序。实验测试结果显示,该算法分类准确率大于96.78%,可以作为网络入侵识别工具。 展开更多
关键词 模糊svm模型 入侵识别 DBSCAN算法
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基于高维多尺度核函数的模糊SVM剩余寿命预测 被引量：1
3
作者 石慧 李芷萱 彭壮壮 《系统工程》 北大核心 2022年第6期148-155,共8页
为提高齿轮剩余寿命预测精度,本文提出基于高维多尺度核函数的模糊SVM齿轮剩余寿命预测方法。首先结合多个退化特征量作为SVM的高维输入来反映设备的退化过程,而不同的退化特征量因其自身的特性不同,在剩余寿命的建模中贡献度也不相同,... 为提高齿轮剩余寿命预测精度,本文提出基于高维多尺度核函数的模糊SVM齿轮剩余寿命预测方法。首先结合多个退化特征量作为SVM的高维输入来反映设备的退化过程,而不同的退化特征量因其自身的特性不同,在剩余寿命的建模中贡献度也不相同,通过熵权法确定不同变量权重,实现高维变量加权系数的自动求取。其次考虑到高维数据具有异构特性,针对每一维变量分别输入多尺度核函数进行映射,同时基于样本的分布特征利用梯形模糊隶属度函数弱化离群点,对每个训练点赋予不同的权值,以此来构建高维多尺度核函数的模糊SVM模型,实现小样本数据潜在信息的最大挖掘。最后通过齿轮箱的试验对模型进行验证,表明本文提出方法与SVM、多尺度核SVM、模糊SVM相比,可提高预测准确度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 高维多尺度核函数 高维输入 模糊svm 熵权法
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基于模糊多类SVM的图像检索相关反馈 被引量：3
4
作者 罗斌 郑爱华 汤进 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期107-112,共6页
针对反馈固有的正负样本不对称问题和小样本问题,提出一种基于修正模糊多类SVM(FSVMs)的图像检索相关反馈算法.该算法首先将相关反馈看成一个正样本类和多个负样本类间的多分类问题,并针对原始FSVMs中模糊隶属度存在负值的情况进行了修... 针对反馈固有的正负样本不对称问题和小样本问题,提出一种基于修正模糊多类SVM(FSVMs)的图像检索相关反馈算法.该算法首先将相关反馈看成一个正样本类和多个负样本类间的多分类问题,并针对原始FSVMs中模糊隶属度存在负值的情况进行了修正;然后,将受限随机选择扩展为多类情况来扩充多类负样本,并以记忆标注的方式降低用户多类标注的疲劳和误差.实验结果表明,该方法能在较少的反馈次数内得到较满意的检索结果. 展开更多
关键词 模糊多类svm 多类受限随机选择 记忆性标注 图像检索 相关反馈
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基于贝叶斯网络的Fuzzy-SVM路基震害预测模型 被引量：1
5
作者 刘阳 张建经 +2 位作者 罗宏森 于海莹 向波 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期171-178,共8页
为解决现有路基震害预测方法主观性强且无法考虑非线性特征的问题,以贝叶斯网络(BN)为框架,将工程经验与历史路基震害样本融合,改进网络参数求解方法,建立一种基于BN的模糊(Fuzzy)-支持向量机(SVM)路基震害预测模型。利用Fuzzy理论求解B... 为解决现有路基震害预测方法主观性强且无法考虑非线性特征的问题,以贝叶斯网络(BN)为框架,将工程经验与历史路基震害样本融合,改进网络参数求解方法,建立一种基于BN的模糊(Fuzzy)-支持向量机(SVM)路基震害预测模型。利用Fuzzy理论求解BN参数的先验概率,同时利用SVM求解BN参数的实际样本潜在概率;基于贝叶斯原理,将先验概率与实际样本潜在概率融合,得到既满足震害工程经验又体现历史震害样本中非线性特性的预测模型。结果表明:将提出的预测模型应用于汶川地震影响区的42个路基隐患点,预测准确率为80.95%。该模型在小样本情况下较传统机器学习方法(以SVM为代表)精度更高;并且,该模型在路基属性不完整的情况下也能有效预测震害等级。 展开更多
关键词 贝叶斯网络(BN) 路基震害 预测模型 模糊(Fuzzy)-支持向量机(svm) 先验知识
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基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法研究 被引量：2
6
作者 朱琳 郭建明 +1 位作者 刘清 李静 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期311-315,共5页
内河航运事业的不断发展对电子巡航闭路电视(CCTV)监控系统的智能化水平提出了越来越高的要求。针对目前CCTV监控系统智能化水平较低、人工参与量较大的局限,提出了一种鲁棒的基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法。该算法将每条运... 内河航运事业的不断发展对电子巡航闭路电视(CCTV)监控系统的智能化水平提出了越来越高的要求。针对目前CCTV监控系统智能化水平较低、人工参与量较大的局限,提出了一种鲁棒的基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法。该算法将每条运动目标船舶视为一个部分,通过最小生成树模型来建立各个部分之间的联系,并基于可变形部件模型的原理最终实现同时对多条目标船舶的鲁棒跟踪。为了得到精确的目标船舶外观模型,首先对目标区域进行梯度方向直方图(HOG)特征提取,然后利用模糊支持向量机(SVM)算法进行训练得到每条目标船舶的参数化的外观模型。其中,由于模糊SVM中模糊度的引入,对不同的输入训练样本赋予不同的重要性,因此将获得比线性SVM算法更加精确的目标外观模型。结构化的学习方法保证了在目标运动过程中该算法能即时更新目标间的空间相互关系参数,实现鲁棒的跟踪效果。实验结果表明,提出的算法适用于在内河环境下鲁棒、有效的多目标船舶跟踪。 展开更多
关键词 内河 闭路电视监控系统 多船舶跟踪 模糊svm 可变形部件模型
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一种面向海洋观测数据的智能处理算法设计
7
作者 齐光鹏 《现代电子技术》 2025年第8期133-138,共6页
针对海洋的现代化智能观测需求,提出一种基于模糊SVM算法的海洋观测数据智能处理算法。为了解决海洋多维指标数据的线性不可分问题,采用模糊隶属度对训练样本进行模糊映射,并在此基础上利用拉格朗日模糊偏导数方法将最优化问题转化为二... 针对海洋的现代化智能观测需求,提出一种基于模糊SVM算法的海洋观测数据智能处理算法。为了解决海洋多维指标数据的线性不可分问题,采用模糊隶属度对训练样本进行模糊映射,并在此基础上利用拉格朗日模糊偏导数方法将最优化问题转化为二次规划问题,从而求解出最佳决策函数。此外,采用基于样本邻近密度的模糊隶属度函数构造方法,有效降低了异常样本对决策函数训练的影响。仿真结果表明,相比于现有算法,所提算法对海洋观测数据处理的正确率高于95%,且对于多种海洋观测专业指标均具有良好的适用性。 展开更多
关键词 海洋智能观测 模糊svm算法 模糊隶属度 决策函数 模糊映射 二次规划
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