一种基于凸壳算法的SVM集成方法

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SVM支持向量机算法的详细推导(详细到每个步骤,值得推荐)

建立非线性可分数据的最优超平面可以采用与线性可分情况类似的方法，即对于给定的训练样本 {(X1，d1)， (X2，d2)，…，(Xp，dp)，…(XP，dP)} ,寻找权值W和阈值B的最优值，使其在式(8.19)的约束下，最小化关于权值W和松弛变量 ξp 的代价函数
C是选定的正参数。与前述方法相似，采用Laglange系数方法解决约束最优问题。需要注意的是，在引入Lagrange函数时，使 e函数变为
WT XP+b<0
dp =-1
超平面与最近的样本点之间的间隔称为分离边缘，用ρ表示。支持向量机的目标是找到一个分离边缘最大的超平面，即最优超平面。也就是要确定使ρ最大时的W和b。图8.1给出二维平面中最优超平面的示意图。可以看出，最优超平面能提供两类之间最大可能的分离，因此确定最优超平面的权值W0和偏置b0应是唯一的。在式(8.1)定义的一簇超平面中，最优超平面的方程应为: WT X0+b0=0（应该是W0 X + b0 = 0吧？）直接求W0和b0基本上不太可能，除了训练集无别的信息可用，如何办？一种方法：使求得的预测函数 y = f(x) = sgn(W· + b)对原有 X 样本的分类错误率最小。如何使分类错误率最小？下面慢慢分析。
αp>0 以上为不等式约束的二次函数极值问题(Quadratic Programming，QP)。由Kuhn Tucker定理知，式 (8.14)的最优解必须满足以下最优化条件(KKT条件)
上式等号成立的两种情况：一是αp为零；另一种是 (WT XP+b) dp=1 。第二种情况仅对应于样本为支持向量。设Q(α)的最优解为{α01, α02,......, α0p} ，可通过式(8.12) 计算最优权值向量，其中多数样本的Lagrange系数为零，因此

基于凸壳的支持向量机训练集选取算法研究

[ 1]
展而来的, 其基本思想可用图 1 的两维情况来说明。图中方形点和圆形点分别代表两类样本, H 为分类线, H 1、 H 2 分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线, 它们之间的距离叫做分类间隔 ( mar g in)。所谓最优分类线就是要求分类线不但能将两类正确分开 (训练错误率为 0), 而且使分类间隔最大。推广到高维空间, 最优分类线就变为最优分类面。
[ 5]
, n。
因此, 满足上式且使 #w # 最小的分类面就是最优分类面。过两类样本中离分类面最近的点且平行于最优分类面的超平面 H 1 和 H 2 上的训练样本 , 就是使上式等号成立的样本, 它们被称作支持向量
[ 3]
的顶
点中的一部分 , 如图 2 所示, 只要求得凸壳的顶点集 ( 凸壳的顶点集往往比训练样本少得多 ) , 再在此样本集上训练支持向量机 , 则训练的时间将缩短 , 训练的精度将有所提高。这样, 就将训练工作集样本的选取转化为求凸壳的凸顶点的问题。
上述三个表中的数据是对 L IBSVM 与 H SVM 在分类正确率、支持向量的数目、分类间隔和运行时间等方面的对比。从表中可以看出 , 一般情况下 , 所求的凸壳向量的数目远小于训练样本的总数目 , 所以使支持向量机的训练时间大大降低, 但最终生成的支持向量的数目却基本没有变化 , 这就保证了训练算法的泛化性能。对于其它类型的核函数 , 也可以取得相似的结果。
。
2 传统的支持向量机训练算法存在问题分析
近年来 , 很多学者对支持向量机的训练算法进行了研究改进, 如 SMO 算法
[ 4]
、 SOR 算法等。这些
算法大都从优化目标函数的角度来考查支持向量机 , 它们的共同思想就是循环迭代, 即将原问题分解为若干规模较小的子问题 , 按照某种优化迭代策略 , 通过反复求解子问题 , 最终使结果收敛到原问题的最优解。经典的支持向量机训练算法采用传统的标准凸优化技术 , 这需要进行大量的矩阵运算 , 而矩阵运算要占用很长的运行时间 , 并且支持向量机在计算过程中要计算和存储核矩阵, 当训练样本点较多时 , 要占用很大的内存空间。支持向量机最终将求最优分类面的问题转化为一个约束条件下的二次优化问题, 算法的运算速度与特征的维数无关 , 主要依赖于训练样本的数目。但支持向量机的决策函数最后只与支持向量有关系, 而支持向量往往具有稀疏性, 即支持向量只占训练样本的小部分, 而最优分类面是支持向量的加权组合。如果能在建立训练模型之前把一些不是支持向量的样本剔除 , 则可以大大减少支持向量机的训练时间。

SVM支持向量机算法的详细推导详细到每个步骤值得

SVM支持向量机算法的详细推导详细到每个步骤值得SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种用于二分类和回归问题的机器学习算法。

它的目标是找到一个最优的超平面来分离数据，并尽量使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化。

以下是SVM算法的详细推导，包括每个步骤：1.准备数据集：2.选择合适的核函数：-SVM算法可以使用不同的核函数，如线性核、多项式核和高斯核等。

根据数据的特点和问题的需求，选择合适的核函数。

3.对数据进行标准化：-由于SVM算法对特征的尺度敏感，一般需要对数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为14.定义目标函数：-SVM算法的目标是找到一个最优的超平面，使得正负样本离超平面的距离最大化。

-目标函数的定义包括约束条件和目标函数本身。

5.引入松弛变量：-当数据不是线性可分时，引入松弛变量来容忍部分错误分类。

6.构造拉格朗日函数：-将目标函数和约束条件结合，构造拉格朗日函数。

7.对拉格朗日函数求偏导数：-将拉格朗日函数对权重和松弛变量求偏导数，得到一系列的约束条件。

8.求解对偶问题：-再将约束条件代入原最大化问题中，通过求解对偶问题来得到最优解。

9.计算分离超平面：-根据求解出的拉格朗日乘子，计算出最优分离超平面。

10.预测新样本：-使用训练得到的超平面，对新的样本进行预测分类。

11.优化模型：-对模型进行交叉验证等优化操作，以提高模型的泛化能力和预测准确率。

以上是SVM算法的详细推导过程。

该算法的关键在于通过优化拉格朗日函数来求解最优的分离超平面。

同时，SVM算法的应用领域非常广泛，在各种机器学习和数据挖掘问题中都有很好的表现。

一种基于壳向量的SVM快速增量学习算法

ＹｕＪｎＢｏＹａｌＺｏｅｕａｕｎｖｈｕＷｉ（Ｐａ，ｅｔｆｕｏａｉ，ｎｖｒｉｆｃｅｃＴｃｎｌｙｏｈｎ，Ｈｆｉｎｕ２０２，ｈｎ）ＧＳＬｂＤｐ．ｏｔｔｎＵｉｅｔｏＳｉｎｅ＆ｅｈｏｇｆｉａｅｈｉ３０７ＣｉａＡｍｏｓｙｏＣｅＡ
一
种基于壳向量的ＳＭ快速增量学习算法Ｖ
於俊周维
（中国科学技术大学自动化系，安徽合肥２０２）３０７
摘要：文提出了一种新的支持向量机学习算法一基于壳向量的增量学习算法（ＶＳＭ）该ＨＩＶ。选取一部分最有可能成为支持向量的样本一壳向量，再进行ＳＭ增量学习。由于提取壳向量的过程只需线性规划运算，Ｖ之后的训练过程又只需处理原
ｐｅｅｊｉｅ．ＨＩＶｅｕｅｅｔｅｃｎｕｅｙｔｅＱｒｂｅｎｔｅＳＭｔｉｉｇｉｌｇｅｒｅｉｓａｎｄｉｒｏｎＶＳＭｒｄｃｓｔｍｏｓｍｄｂＰｐｏｌｉｈＶａｎｎａｅｄｇｅ，ｈｉｈｍｒｎｒ
ａｄｈｉｈｙｓｅｄｅｗｈｌｒｉｉｇｐｏｅｓｏＶＭ．ＡｎｈｉｔｏｏｓｎｔｄｅｌｈｅｐｒｏｍａｃｆＳｎｇｌｐｅｓｔｏｅｔａｎｎｒｃｓｆＳｈｄｔｓｍｅｈｄｄｅｏｃｉｔｅｆｒｎｅｏＶＭ．ｎｅＫｅｗｏｄｙｒｓ：ｐａｔｒｅｏｎｔｏｔｅｎｒｃｇｉｉｎ，ｓａｉｔｃｅｒｉｇｔｅｒｔｔｓｉａｌａｎｎｈｏｙ，ｓｐｏｅｔｒｍａｈｎｌｕｐｒｖｃｏｃｉｅ，ｈｌｅｔｒｔｕｌｃｏ．ｖ

pso-svm算法原理

pso-svm算法原理PSOSVM算法原理PSOSVM（Particle Swarm Optimization Support Vector Machine）是一种基于粒子群优化（PSO）的支持向量机（SVM）算法。

PSO算法是一种经典的全局优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等生物群体行为，寻找最优解。

SVM算法是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。

PSOSVM算法结合了PSO算法的全局搜索能力和SVM算法的分类性能，能够在高维数据集中寻找到最佳的分类超平面。

下面将一步一步解释PSOSVM算法的原理。

1. 数据准备PSOSVM算法的输入是一个包含已知分类标签的训练数据集。

训练数据集由一组特征向量和相应的类标签组成。

特征向量描述了数据样本的特征，而类标签指示了每个样本的分类。

2. 初始化粒子群和SVM参数PSOSVM算法首先需要初始化粒子群，即一组粒子的初始位置和速度。

每个粒子代表了一个SVM模型的候选解。

粒子的位置表示了SVM模型的参数向量（例如权重向量和截距）的取值，而粒子的速度表示了参数向量的更新速度。

此外，初始化也需要设置PSO的参数，如惯性权重、加速度系数和迭代次数等。

这些参数决定了算法的搜索效率和精度。

3. 粒子运动和更新在PSOSVM算法中，粒子的运动可通过以下过程实现：- 计算粒子的适应度（即分类性能）：根据当前粒子位置和速度，计算对应SVM模型的分类性能，通常使用交叉验证等方法评估。

- 更新粒子的最佳位置：比较当前粒子的适应度与历史最佳适应度，更新粒子的最佳位置，即当前拥有最好性能的SVM模型参数。

- 更新粒子的速度和位置：根据粒子自身的历史行为和群体最优行为，更新粒子的速度和位置。

这个过程使用加速度系数和随机数来控制粒子的移动速度和方向，以实现全局搜索。

- 限制粒子的位置和速度：为了保证SVM模型参数的可行解和避免搜索过程出现过度迭代，需要根据问题的约束条件限制粒子的位置和速度。

基于中心凸包算法与增量学习的SVM算法研究

ห้องสมุดไป่ตู้
３．Ｕｎｉｔ９４４０２０厂４，Ｊ／ｎｎａ２５０００２，Ｃｈｉｎｏ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｇｅｏｍｅｔｒｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅａｎｄｃｏｎｖｅｘｖｅｃｔｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ａｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｆａｓｔｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｃｏｎｖｅｘｖｅｃｔｏｒａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎＳＶＭｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｒａｉｎｉｎｇｓｐｅｅｄｗｈｉｌｅＳＶＭｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｌｅａｒｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｉｓｅｎｓｕｒｅｄ，ｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｓｅｔｉｓａｃｑｕｉｒｅｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｈｅｃｏｎｖｅｘｖｅｃｔｏｒｏｆｔｈｅｃｅｎｔｅｒｄｉｓｔａｎｃｅｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓｅｔ，ａｎｄｅａｃｈｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｃｏｎｔａｉｎｓｔｈｅｌａｓｔｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓｅｔａｇａｉｎｓｔｔｈｅＫＫＴｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅ

svm算法原理

svm算法原理
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的样本分隔开来，并使得两类样本之间的间隔最大化。

SVM的基本原理和思想如下：
1. 数据特征转换：将输入数据映射到一个高维空间，使得数据在新空间中能够线性可分。

这种映射通常使用核函数来实现，常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核。

2. 寻找最优超平面：在新的高维空间中，SVM算法通过在样本中寻找能够最大化间隔的超平面来分类数据。

最优超平面是离支持向量（距离最近的样本点）最远的超平面，并且能够使得两个类别的样本点都正确分类。

3. 求解最优化问题：SVM的求解过程是一个凸优化问题。

采用拉格朗日乘子法将求解最优超平面的问题转化为求解一组线性方程的问题。

这些线性方程的解即为最优化问题的解，也即最优超平面的参数。

4. 核函数的选择：核函数的选择对于SVM的性能和效果非常重要。

不同的核函数可以导致不同维度的数据特征转换，从而影响分类结果。

5. 延伸：除了二分类问题，SVM也可以应用于多分类问题。

一种常用的方法是使用“一对其余”（one-vs-rest）的策略，将
多分类问题转化为多个二分类问题，最后根据分类的置信度进行集成判断。

总结来说，SVM通过将样本映射到高维空间，并在其中寻找最优超平面，从而实现对数据进行分类。

其优点是能够处理高维数据和非线性数据，并在模型参数训练过程中更加稳定，但其计算复杂度较高，对数据量和样本类别均衡性要求较高。

svm 朴素贝叶斯 lda 分类

标题：SVM、朴素贝叶斯和LDA在分类中的应用一、SVM分类算法的原理及应用1. SVM分类算法原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，其基本原理是找到将数据进行线性分类的最佳超平面。

SVM分类算法的核心思想是将数据映射到高维空间，通过构建最大间隔超平面来进行分类，从而实现数据的有效分离。

2. SVM分类算法的应用SVM分类算法在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。

在文本分类中，SVM可以通过特征向量对文本进行分类，提高分类的准确度。

在图像识别领域，SVM可以对图像进行二分类或多分类，识别图像中的物体或场景。

SVM还被广泛应用于生物信息学领域，用于基因序列分类、蛋白质结构预测等任务。

二、朴素贝叶斯分类算法的原理及应用1. 朴素贝叶斯分类算法原理朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的一种分类算法。

朴素贝叶斯分类算法通过学习样本数据中的特征和类别之间的关系，从而对未知样本进行分类。

其基本思想是通过已知的样本特征和类别信息来估计未知样本的类别概率，从而进行分类。

2. 朴素贝叶斯分类算法的应用朴素贝叶斯分类算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有着广泛的应用。

在文本分类中，朴素贝叶斯可以通过文档中的词频或词袋模型进行分类。

在垃圾邮件过滤领域，朴素贝叶斯可以通过邮件中的特征词来判断邮件是否为垃圾邮件。

朴素贝叶斯也被用于情感分析，可以通过文本中的情感特征对文本进行情感分类。

三、LDA分类算法的原理及应用1. LDA分类算法原理潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）是一种基于概率图模型的文本分类算法，其基本原理是通过对文本主题的建模来实现文本的分类。

LDA分类算法通过对文本中的主题分布进行推断，从而实现对文本进行分类。

其核心思想是通过狄利克雷分布对文本的主题分布进行建模，从而找到文本中隐藏的主题信息。

基于凸壳的支持向量机训练集选取算法研究

ｇ）ｉ。所谓最优分类线就是要求分类线不但能将两类ｎ
正确分开（训练错误率为０，）而且使分类间隔最大。推广到高维空间，最优分类线就变为最优分类面。Ｊ
０
论提出的一种新的针对小样本数据的机器学习方
法…，采用结构风险最小化的参数训练方式使得其具有良好的泛化推广能力，目前已广泛应用于文本挖掘、语音识别、处理等研究问题中。图像
Ｔ１１Ｐ８；
文献标志码
Ａ
随着信息时代的到来，面对海量的数据，智能化数
据处理的需求显得日益重要。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，它研究从观测数据（样本）出发寻找规律，并利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。支持向量机是基于统计学习理
第１０卷
第１７期
２１００年６月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．０Ｎ．７Ｊｎ００１１ｏ１ｕｅ２１
１７ —８５２１）７４７ —４６１１１（００１— １９０
ＳｉｎｅＴｃｎｌｙａｄＥ￣ｅｆｇｃｃｅｈｏｇｎｎｎｅｎｅｏｉ
Ｙ［ｉ
）小。而要求分类面对所最
持向量。这样就可以大大地减少训练样本的数目，使算法快速收敛，且对算法的性能无大影响，并为
支持向量机在大的样本集上的应用提供了一种新

一种基于壳向量式SVM增量学习模型的流量实时分类方法[发明专利]

专利名称：一种基于壳向量式SVM增量学习模型的流量实时分类方法
专利类型：发明专利
发明人：曲桦,赵季红,蒋杰,张艳鹏
申请号：CN201910045138.6
申请日：20190117
公开号：CN109871872A
公开日：
20190611
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于壳向量式SVM增量学习模型的流量实时分类方法，该方法利用对称不确定性的FCBF算法删除高维训练集的冗余特征和不相关特征，然后线性叠加PCA算法进行降维处理得到新的训练集，再以此训练SVM模型，进而实现网络流量分类；实现增量学习过程中，对实时网络流量采用相同数据预处理，再将违反KKT条件的新样本数据和壳向量的并集作为新训练集重新训练SVM模型，从而实现SVM的增量学习。

申请人：西安交通大学
地址：710049 陕西省西安市咸宁西路28号
国籍：CN
代理机构：西安通大专利代理有限责任公司
代理人：徐文权
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基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法

基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法姚全珠;蔡婕【摘要】针对最小二乘支持向量机特征选择及参数优化问题,提出了一种基于PSO 的LS-SVM特征选择与参数同步优化算法.首先产生若干种群(特征子集),然后用PSO算法对特征及参数进行优化.在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明,该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数,且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法(GALS-SVM)和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)001【总页数】4页(P134-136,229)【关键词】最小二乘支持向量机;特征选择;参数优化;粒子群算法【作者】姚全珠;蔡婕【作者单位】西安理工大学计算机科学与工程学院,西安,710048;西安理工大学计算机科学与工程学院,西安,710048【正文语种】中文【中图分类】TP301YAO Quan-zhu，CAI Jie.Feature selection and LS-SVM parameters optimization algorithm based on puter Engineering and Applications，2010，46（1）：134-136.分类问题是模式识别领域的核心问题，主要包括分类器模型的选择、特征选择及分类器参数优化等问题。

Vapnik在1995年提出一种新型统计学习方法-支持向量机（Support Vector Machines），已成为机器学习界的研究热点，并在很多领域都得到了成功的应用[1]。

近年来，SuyKensJ.A.K提出最小二乘支持向量机方法（Least Squares Support Vector Machines）[2]，基于结构风险最小的LS-SVM 为SVM的约简，训练简易，性能良好。

和其它学习算法一样，其性能依赖于学习机的参数。

如何确定最优参数，一直是提高LS-SVM学习和泛化能力的主要研究问题之一。

一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法的制作方法

一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法的制作方法专利名称：一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法的制作方法技术领域：本发明涉及计算几何领域，尤其是涉及一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法。

背景技术：凸壳是计算几何中最普遍、最基本的一种结构，在计算几何中占有重要的位置。

凸壳不仅有许多特性，而且还是构造其他几何形体的有效工具。

凸壳也称最小凸包，是包含集合S中所有对象的最小凸集。

其中，平面点集凸壳是最重要、最基础的问题，平面线段集合和平面多边形集合的凸壳问题可以转换为平面点集的凸壳问题。

平面点集的凸壳问题在计算机图形学、图像处理与模式识别、地理信息系统等众多领域中应用广泛。

求解平面点集的凸壳即是要求得点集的最小凸集，凸壳的边界是一个凸多边形。

关于计算凸壳的串行算法，国内外的早期研究成果中主要有卷包裹法、格雷厄姆算法、分治算法、增量算法、实时算法、快速算法等。

随着并行计算技术的不断发展，国内外的许多研究人员尝试将并行技术应用到凸壳的计算中。

这些并行算法中，绝大多数使用了分治策略，即将原问题分解为若干子问题，并行独立求解这些子问题，然后合并所有子问题的解得到原问题的解。

目前，这些并行算法还存在两个主要问题。

第一，并行粒度不受控制，负载平衡问题考虑不足，有可能出现瓶颈；第二，为实现并行计算引入了大量额外计算任务，如对原问题进行分解时，通常要对初始点集合进行排序等。

以周培德提出的用分治法求解平面点集凸壳的Z3_2算法为例，其基本思想是先求出点集中X、y坐标最大值、最小值，然后顺序连接最大值、最小值所对应的点成四边形，该四边形划分点集为5个子集，不考虑位于四边形内的子集，对其他4个子集迭代地删除不是凸壳顶点的点。

该算法中首先判断点位于有向线段的哪一侧(即正负划分)，再使用欧氏距离找出离有向线段最远的点，算法繁琐，占用了大量的计算资源。

发明内容本发明针对上述现有凸壳算法存在的不足，在传统的平面凸壳算法的基础上，根据平面凸壳的实时性和海量数据的计算的实际应用要求，提出了一种在多核架构下计算平面点集凸壳的并行算法，提供了一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法，摒弃了计算欧氏距离时的除法和开方运算，并将整个计算过程分解成若干相互独立的子任务，尽可能充分利用多核处理器的并行计算资源，提高了算法的执行效率。

基于PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制

基于PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制邹木春;龙文【摘要】For the system of heating, ventilating and air-conditioning (HVAC), a nonlinear predictive control algorithm based on particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machine (LSSVM) was proposed. It utilizes LSSVM to estimate the HVAC system model and forecast the output value, reducing the error in output feedback and error correction. A new weighted predictive control performance index is formulated. The optimal control values of the nonlinear system are obtained by the rolling optimization of PSO algorithm. An optimal control system is designed to control a HVAC system; simulation results show that the proposed nonlinear predictive control algorithm is effective.%针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法.该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标.由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量.利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(043)007【总页数】6页(P2642-2647)【关键词】暖通空调系统;预测控制;最小二乘支持向量机;PSO算法【作者】邹木春;龙文【作者单位】宜春学院教学与计算机学院,江西宜春,336000;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083【正文语种】中文【中图分类】TP273暖通空调(HVAC)过程控制系统是一类强非线性、多耦合、大时滞和多输入多输出的典型对象，常用的控制方法是基于传统控制理论的方法，如PID控制等。

基于兴趣点凸包与SVM加权反馈的图像检索方法

用兴趣点凸包和SVM加权反馈实现图像检索苏小红丁进马培军（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001）摘要针对采用环状颜色直方图的图像检索方法存在的不足，提出一种基于兴趣点凸包的图像特征提取方法，通过对用小波变换检测出的兴趣点递归求出它们的凸包，并将每个凸包上的兴趣点按一定的算法安插在相应的桶内，对每个桶求出颜色直方图，利用桶与桶之间的相似度定义两幅图像的相似度。

这种特征提取方法可有效抑制兴趣点集合中出现游离兴趣点的情况，结合基于兴趣点的空间离散度和Gabor小波纹理等特征实现图像检索，可有效提高图像检索精度。

最后，提出一种新的相关反馈方法，通过利用支持向量机分类结果设置权值来改进移动查询点相关反馈方法。

实际图像数据库上的实验表明，引入这种反馈方法后可将图像检索的查准率提高20%左右，查全率提高10%左右。

关键词图像检索；小波变换；兴趣点; 凸包；支持向量机；相关反馈中图法分类号TP391Image retrieval by convex hulls of interest points andSVM-based weighted feedbackSU Xiao-Hong DING Jin MA Pei-Jun(School of Computer Science and T echnology, Harbin Institute of T echnology, Harbin Heilongjiang 150001) Abstract To solve the problem of image retrieval method based on annular color histogram, a new image characteristics extraction method based on convex hulls of interest points is presented. Firstly, the interest points on an image are detected by wavelet transform. Then, convex hulls of interest points are calculated recursively and these points are assigned to some buckets by a specific algorithm to form a color histogram for every bucket. Combined with spatial distribution feature and Gabor texture feature based on convex hulls of interest points, the system of image retrieval is built. Experiments on image database show that this method works well when isolated points exist in the interest points set and so provide more accurate retrieval performance comparing with other retrieval method based on interest points. Further more, a novel relevance feedback method is presented. It improves the query point movement relevance feedback method by setting weights based on support vectormachine cluster results. The experiments show that by using this method combined with the image retrieval method based on convex hulls of interest points, the precision and recall can be improved about 20% and 10% respectively.Key words Image Retrieval; Wavelet Transform; Interest Points; Convex Hull; Support Vector Machine; Relevance Feedback引言由于数字图像数量的猛增，对其进行快速、高速检索的要求愈加强烈。

基于QPSO训练的SVM核函数集成学习研究

基于QPSO训练的SVM核函数集成学习研究
拓守恒
【期刊名称】《系统仿真技术》
【年(卷),期】2010(006)003
【摘要】针对训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于量子微粒群的支持向量机(QPSO-SVM)核函数集成学习算法.该方法首先采用K-Means算法对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并通过基于量子行为的粒子群算法来训练单个支持向量机(SVM),最后通过贝叶斯投票方法得到集成的SVM分类学习器.实验表明该方法在非线性高复杂度的数据分类中对分类精度有较大提高.
【总页数】8页(P202-208,240)
【作者】拓守恒
【作者单位】陕西理工学院,计算机系,陕西,汉中,723001
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于SVM-SOM集成学习的故障诊断方法研究 [J], 何艳;周丽丽;杨喆
2.基于QPSO-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模研究 [J], 夏梁志;李华
3.基于QPSO算法训练SVM [J], 山艳;须文波;孙俊
4.基于QPSO稀疏化LSSVM的压力传感器温度补偿研究 [J], 李冀; 王剑凌; 贺红
林; 刘文光; 刘莹煌
5.基于PCA和混合核函数QPSO_SVM频谱感知算法 [J], 翟旭平;杨兵兵;孟田因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

支持向量机(SVM)算法用于计算机CPU功耗管理

支持向量机(SVM)算法用于计算机CPU功耗管理廖凯;周平强【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)002【摘要】基于减少CPU功耗的目的,采用了机器学习SVM算法为CPU的动态频率电压调节技术(DVFS)制定决策模型,采用EDP(Energy Delay Product)作为最终优化指标.通过GEM5和McPAT工具进行仿真实验,发现新建的模型按照执行程序不同最多可以节省20%的EDP.%Power management of processor is always an important research field. In this paper , we take advantage of Support Vector Machine (SVM) Algorithm in Machine Learning to train and get the decision model for Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) technology. We set the Energy Delay Product (EDP) as our optimization goal, to get a better trade-off between energy and performance. Experiment result shows that it can reduce as much as 20%EDP with different applications.【总页数】4页(P55-58)【作者】廖凯;周平强【作者单位】中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海 200050;上海科技大学上海 201210;中国科学院大学北京 100049;中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海 200050;上海科技大学上海 201210;中国科学院大学北京 100049【正文语种】中文【中图分类】TN409【相关文献】1.一种基于支持向量机V-SVM的变形算法 [J], 王明东;李有斌;冯民富2.一种应用于半导体制造业的支持向量机SVM检测方法 [J], 王艳生;俞微;魏峥颖3.基于机理模型和模糊加权最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的农杆菌发酵过程混合建模与优化 [J], 邵玉倩; 宗原; 刘以安; 刘登峰4.基于MATLAB的SVM支持向量机手写识别算法 [J], 唐蔗5.基于支持向量机(SVM)算法的加工机械故障分析 [J], 梁毅峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于内壳向量的SVM增量式学习算法

一种基于内壳向量的SVM增量式学习算法王一;杨俊安;刘辉;耿钦【期刊名称】《电路与系统学报》【年(卷),期】2011(16)6【摘要】We present an algorithm based on inner hull vectors for SVM incremental learning in this paper. In our algorithm, a set of hull vectors and inner hull vectors which most likely to become the support vectors are extracted from the training samples by using the linear programming, the obtained hull vectors and inner hull vectors are conjoined as a part of updated training samples which is smaller than the original training samples, then using the updated training samples to reconstruct the SVM. The proposed algorithm is tested on public databases and low altitude flying acoustic targets data. Experiment results show that the proposed method is more precise and stable than the other methods and also expedite the SVM training.%本文针对支持向量机难以快速有效地进行增量式学习的问题,提出了一种基于内壳向量的支持向量机增量式学习算法.算法通过线性规划运算求得最可能包含支持向量的壳向量和内壳向量集合,在保证分类精度的前提下最大程度地缩小训练集规模,进而在新的训练集中快速训练支持向量机.将该算法应用于公开数据及低空飞行声目标分类识别,结果表明,新算法缩短了训练时间,且比现有其他算法具备更高的分类精度和稳定性.【总页数】5页(P109-113)【作者】王一;杨俊安;刘辉;耿钦【作者单位】电子工程学院,安徽合肥230037;安徽省电子制约技术重点实验室,安徽合肥230037;电子工程学院,安徽合肥230037;安徽省电子制约技术重点实验室,安徽合肥230037;电子工程学院,安徽合肥230037;安徽省电子制约技术重点实验室,安徽合肥230037;电子工程学院,安徽合肥230037【正文语种】中文【中图分类】TN959【相关文献】1.一种基于支持向量机V-SVM的变形算法 [J], 王明东;李有斌;冯民富2.一种基于KKT条件和壳向量的SVM增量学习算法 [J], 茅嫣蕾;魏赟;贾佳3.一种基于支持向量阈值控制的优化增量SVM算法 [J], 刘伟;谢兴生;肖超峰4.基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法 [J], 吴崇明;王晓丹;白冬婴;张宏达5.一种基于壳向量的SVM快速增量学习算法 [J], 於俊;周维因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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ＳＭ更好的泛化性能。通常，每个ＳＭ的训练过程表现为ＶＶ
［ｙｗｏｄ］ｃｎｅ —ｕｌｇｒｍ；ｕｐｒＶｃｏｃｉｅＳＫｅｒｓｏｖｘｈｌａｏｉｌｈｔＳｐｏｅｔｒｔＭａｈｎ（ＶＭ）ｅｓｍｂｅ；ｎｅｌ
ｌ概述
集成学习是当前机器学习四大研究方向之一。支持向
量机集成（ｕｐｒＶｃｒｃｉｅｎｅｂｅＳＳｐｏｔｅｔｈｎｓｍｌ，ＶＭＥ是指按照ｏＭａＥ）
中图分类号：Ｐ１Ｔ３２
种基于凸壳算法的ＳＶＭ集成方法
张宏达，王晓丹，自冬婴，刘惊源
（空军工程大学导弹学院，三原７３０）１８量机（Ｖ集成的训练速度，提出一种基于凸壳算法的ＳＭ集成方法，得到训练集各类数据的壳向量，将其作为ｓＭ）Ｖ
基分类器的训练集，并采用Ｂｇｉｇａｇ策略集成各个ＳＭ。训练过程中，ｎＶ在通过抛弃性能较差的基分类器，一步提高集成分类精度。将该进方法用于３组数据，实验结果表明，ＳＭ集成的训练和分类速度平均分别提高了２６Ｖ６％和２％。５关键词：凸壳算法；支持向量机；集成
（ｓｉｓｔｔ，ｒｏｃｎｉｅｒｇＵｎｖｒｉ，ａｙａ１８０ＭｉｓｅＩｔｕｅＡｉＦｒｅＥｇｎｅｎｉｅｓｙＳｎｕｎ７３０）ｌｎｉｉｔ
［ｓｒｃｌｏｉｒｖｅｔｉｉｇｓｅｄｏｕｐｒＶｃｏｃｉｅＳＡｈｔａｔＴｏｅｔａｎｐｅｆｐｏｔｅｔｒｍｐｈｒｎＳＭａｈｎ（ＶＭ）ｎｅｌ，ｈｓａｅｒｐｓｓｅｐｒａｈｏＶＭｎｅｌｕｉｇｅｓｍｂｅｔｉｐｐｒｏｏｅｎｗａｐｏｃｆｐａＳｅｓｍｂｅｓｎ
ＳＶＭｓｍｂｅＡｐｒａｈＢａｅｎＣｏｖｘｈｌＡｌｏｉｈＥｎｅｌｐｏｃｓｄｏｎｅ — ｕｌｇｒｔｍ
ＺＨＡＮＧｎ — ａＷＡＮＧａ — ａ，Ｈｏｇｄ，ＸｉｏｄｎＢＡＩＤｏｇｙｎｇＬＩＪｎ－ｕｎｎ —ｉ，Ｕｉｇｙａ
ｃｎｅｈｌａｇｒｔｍ．ｅａｐｏｃｐｌｅｏｖｘｈｌｌｒｔｔｅｒｍａｈｃａｓｔｅｈｌｅｔｒｎａｅｅｅｈｌｖｃｏｓａａｎｎｏｖｘ— ｕｌｌｏｉｈＴｈｐｒａｈａｐｉｓｃｎｅ — ｕｌｇｏｉａｈｍｇｔｏｅｃｌｓｕｌｃｏｓａｄｔｋｓｔｓｕｌｅｔｒｓｔｔｉｉｇＯｆｈｖｈｈｅｒｄｔｓｔｆｒｅｅｙｂｓ — ｌｓｉｅ，Ｂａｉｇｍｅｏｓｕｅｏａｇｅａｅｔｅｂｓ — ｌｓｉｉｒ．ｒｓｏｄｉｅｉｃｒｅｂｓ－ｌｓｉｅｓｗｉａａａｅｏｖｒａｅｃａｓｆｒｉｇｇｎｔｄｉｓｄｔｇｒｇｔａｅｃａｓｆｅｓＴｈｅｈｌｓｓｔｔｄｓａｄｔａｅｃａｓｆｒｔｗｅｋｈｈｏｈｉｈｐｒｏｍａｅｉａｎｎｇｔｅｅｅｌｏｆｒｈｒｉｐｏｅｔｅｃａｓｆｃｔｏｃｕａｙ．ｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｏｔｉｅｒｍｐｌｉｇｔｅｐｒｐｅｅｆｒｎｃｎｔｉｉｎｓｍｂｅｔｕｅｍｒｖｌｓｉａｎａｃｒｃＥｘｅｒｈｔｈｉｉｉｎａｅｕｔｂａｎｄｆｏａｐｙｎｈｏｏｓｄａｐｒａｈｔｉｅｅａａｅｓｉｄｃｔａｉａｅａｅｉａｃｌｒｔｓｔｉｉ６％ａｄｓｅｄｐｃａｓｆｉ５．ｐｏｃ３ｄｆｒｎｔｔｓｔｉａｅｔｔＯｌｖｒｇｃｅｅａｅｒｎｎｇｂｙ２６Ｏｆｄｎｈｔａｎｐｅｓｕｌｓｉｙｎｇｂｙ２％
一
２凸壳算法简介
构造ＳＭ分类器时，训练集中往往只有一小部分点可Ｖ能成为支持向量。若能从训练样本中选择出最有可能成为支
持向量的样本，并只对这些样本进行训练，将大大减小训练
定规则将有限个子ＳＶＭ的结果结合起来，以便对新样本
进行分类预测的学习算法。通过ＳＭ集成，可以在一定程Ｖ度上避免ＳＭ本身的模型选择问题，并可能获得比单个Ｖ
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第３４卷第ｌ期７
Ｖ３ｏＬ４
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计
算
机
工
程
２００８年９月
Ｓｅｅｂｅ２０ｐｔｍｒ０８
Ｎｏ．７１
ＣｏｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｍｅｉｅｉ
博士论文・
一
文章编号：１０４８０８７ｌ８３文献标识码：Ａ００２（０） —ｌ２—０ —３２１ｌｌ