基于最小二乘支持向量机的乐器音乐分类

提出使用最小二乘支持向量机LS—SVM（Least Squares Support Vector Machines）算法进行乐器音乐分类,从而实现乐器的辩识。在对Ls—sVM理论进行深入探讨的基础上,选择乐器音乐clip作为样本,进行特征提取,提取的特征包括频谱特征,短时自相关系数和MFCC等,然后用最小二乘支持向量机算法进行分类。对古琴、古筝、箜篌和琵琶音乐采取样本进行仿真实验,求得分类准确率和运行时间,同时使用逻辑回归（Logistic Regression）算法进行对比试验,其中最小二乘支持向量机和逻辑回归分类的准确率分别为96．5％和92．5％,且LS—SVM的运行时间比Logist的少。实验结果表明最小二乘支持向量机具有更为优越的分类性能和非线性处理能力,可以推广用于解决其它实际分类问题。     

基于最小二乘支持向量机的彩色磨粒图像分割

分析了磨粒的自动识别研究在铁谱技术发展和应用中的重要性。指出铁谱磨粒图像分割是磨粒自动识别的重要环节,铁谱图像所包含的彩色信息对磨粒识别和磨损形式分析非常重要。将最小二乘支持向量机LS-SVM用于彩色磨粒图像的分割,利用模糊c均值选取训练样本,把磨粒图像的R,G,B分量,同一像素点各分量的方差以及像素点邻域像素均值作为特征,对彩色磨粒图像分割,取得了很好的效果,为磨粒自动识别提供了更有效的信息。     

基于主成分分析与支持向量机结合的交通流预测

为提高交通流预测的预测精度和预测速度,提出了用非线性回归支持向量机与主成分分析相结合进行交通流预测的方法。主成分分析用来对交通流预测的预测变量进行特征抽取,用较少的主成分代替原预测变量．将生成的主成分输入到非线性回归支持向量机,进行交通流预测,支持向量机的核参数利用Bayesian推理进行确定。通过对济南市交通数据的实例分析来验证该方法的有效性。结果表明,非线性回归支持向量机与主成分分析相结合进行交通流预测不但可以提高交通流预测的精度,同时还可以降低预测所需的计算量,满足交通流预测的实时性要求,预测精度比目前常用交通流预测方法的预测精度有所提高。     

基于遗传算法的改进AdaBoost算法在汽车识别中的应用

将遗传算法应用于以SVM为弱分类器的AdaBoost算法,产生了一种识别率高,泛化能力好的强分类器,本文称之为GA-AdaBoostSVM算法。该算法先训练多个支持向量机作为弱分类器,然后用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,在组合的同时采用遗传算法对各弱分类器的权值进行全局寻优。此算法特点在于:(1)传统的Ad-aBoost算法,对所有弱分类器的权值无法给出一个最优的组合,GA-AdaBoostSVM算法用遗传算法对弱分类器的权值进行全局寻优,得到的强分类器具有更高的识别准确率。(2)为提高强分类器的泛化能力,在训练弱分类器时,合理调整RBF核的参数,使各个弱分类器在准确率和差异性之间得到折中,从而提高整合后的强分类器的泛化能力。最后,通过试验与传统AdaBoostSVM进行对比,表明GA-AdaBoostSVM的优越性。     

基于Co—Training策略的视频广告文本检测

同普通视频节目相比,视频广告中的文本具有更为复杂的表现形式．为实现这类文本有效的定位,通过将文本检测视为一种特殊纹理的分类问题,提出一种基于改进的Co—training策略的视频广告文本检测方法,采用两种相对独立的纹理描述子,从多视角来强化文本特性描述．另外,针对Co-training协同学习机制中容易引入噪声样本的问题,提出了一种改进的结合Bootstrap思想的Co—training算法,在两个相对独立的特征空间中交互选择典型样本,以达到提高分类器泛化能力的目的．通过实验,本方法在自建的数据库上获得的正确率与查全率相对于其他方法有10％左右的提高．     

支持向量机在道路交通事故预测中的应用

通过对道路交通事故相关指标的分析,选取万车死亡率、十万人口死亡率作为指标集合,建立的基于支持向量机的道路交通事故预测模型,经10年的道路交通事故相关数据的训练和测试,其准确性得到了验证。     

油库铁路专用线及附属设施安全评价

根据安全系统工程理论,结合油库铁路装卸作业的特点,建立了油库铁路专用线及附属设施安全评价指标体系.并在此基础上将支持向量机(SVM)应用到安全评价模型中, 实现对四种安全状态智能评判.此评价模型可为油库铁路专用线及附属设施安全管理、科学决策,以及安全评价机构的科学合理、定性定量的安全评价提供更为有效的途径和方法.     

一种人群异常行为检测系统的设计与实现

针对城市轨道交通监控等方面的应用需求,设计并实现了一个人群异常行为检测系统.目前,大部分的监控系统只能进行运劝检测和跟踪,而本文设计的系统主要是对待检视频进行人群密度分析和人群运动分析,根据密度分析和运动分析得到的结果推断人群行为是否异常.其中密度分析部分主要是利用纹理特征分析结合支持向量机分类,实现了密度分级.运劝分析部分主要是改进传统的块匹配算法,再结合支持向量机分类,实现人群运动分析.     

噪声背景下的语音情感识别

为有效实现含噪声的语音信号情感类型的识别,提出了一种基于抗噪声的模糊最小二乘支持向量机的语音情感识别新方法．该方法先提取情感语音的韵律特征和音质特征,再利用模糊最小二乘支持向量机构建最优分类超平面,实现生气、高兴、悲伤和惊奇4种情感类型的识别．试验结果表明,与其他多种语音情感识别方法相比,在不同信噪比下,新方法的情感正确识别率较高,抗噪声识别效果较好,表明了其有效性．     

基于支持向量机的船舶柴油机层次故障诊断的研究

文章介绍了支持向量机的原理和算法,分析了层次分析法及其在故障诊断中的应用,并在上述理论下,建立了柴油机的故障模型。仿真结果表明,SVM能够在小样本的情况下解决柴油机故障诊断的分类问题,在实际的机械故障诊断的分类中具有广泛的应用前景．