基于支持向量機(jī)的多類(lèi)模式識(shí)別模型.pdf

1、支持向量機(jī)分類(lèi)理論是針對(duì)兩類(lèi)問(wèn)題提出的，如何有效地將其推廣到多類(lèi)是一個(gè)尚未完全解決的問(wèn)題。目前解決多類(lèi)問(wèn)題的途徑主要有兩種：一種是在經(jīng)典支持向量機(jī)分類(lèi)理論的基礎(chǔ)上，直接構(gòu)造支持向量多值分類(lèi)模型；另一種是利用將兩類(lèi)問(wèn)題擴(kuò)展到多類(lèi)問(wèn)題的策略，將多類(lèi)問(wèn)題逐步轉(zhuǎn)化為兩類(lèi)問(wèn)題。論文是在經(jīng)典支持向量機(jī)分類(lèi)理論的基礎(chǔ)上，利用將兩類(lèi)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多類(lèi)問(wèn)題的方法，針對(duì)實(shí)際多分類(lèi)問(wèn)題樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)已有多分類(lèi)模式識(shí)別模型進(jìn)行改進(jìn)和擴(kuò)展。主要的研究成果有：

2、 ①針對(duì)“一對(duì)一”的二叉樹(shù)多類(lèi)模式識(shí)別模型的主要缺陷和分類(lèi)模式特征變量多的問(wèn)題，運(yùn)用多重判別分析方法對(duì)特征變量進(jìn)行特征提取和壓縮，結(jié)合多類(lèi)模式識(shí)別規(guī)則，建立基于多重判別分析的支持向量機(jī)多類(lèi)模式識(shí)別模型。該模型不僅充分利用了訓(xùn)練樣本的類(lèi)內(nèi)與類(lèi)間信息，一定程度上提高了分類(lèi)器的識(shí)別準(zhǔn)確率，并且起到了降維作用。隨后通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的可行性和有效性。 ②從分類(lèi)問(wèn)題原始數(shù)據(jù)獲取的途徑出發(fā)，用于分類(lèi)的一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取困難，即在建立

3、分類(lèi)模型時(shí)，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)少數(shù)類(lèi)別沒(méi)有相應(yīng)的訓(xùn)練樣本。在經(jīng)典支持向量機(jī)分類(lèi)理論的基礎(chǔ)上，將原來(lái)分類(lèi)函數(shù)的輸出定義為三種不同的輸出，運(yùn)用多類(lèi)模式識(shí)別模型的分類(lèi)決策思想，建立了動(dòng)態(tài)多分類(lèi)識(shí)別模型。該模型不僅可以有效地解決拒分問(wèn)題，而且可以識(shí)別一些新類(lèi)別樣本，并充分利用獲得的新樣本信息，修正模式識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)分類(lèi)。隨后通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的可行性和有效性。 ③在現(xiàn)實(shí)生活中，噪聲污染使樣本對(duì)分類(lèi)超平面的貢獻(xiàn)不一樣，特別對(duì)于某些問(wèn)題

4、，樣本不能明確地歸為某一類(lèi)，所以在研究分類(lèi)時(shí)，不能只考慮兩個(gè)極端情況，屬于某一類(lèi)的概率是1，或者不屬于某一類(lèi)的概率為1。對(duì)這種不確定性分類(lèi)問(wèn)題，用貝葉斯后驗(yàn)概率作為樣本的類(lèi)別標(biāo)簽，在后驗(yàn)概率支持向量機(jī)分類(lèi)理論的基礎(chǔ)上，利用“一對(duì)一”分類(lèi)理論的分類(lèi)思想，建立了基于后驗(yàn)概率矩陣的多類(lèi)模式識(shí)別模型。該模型為不確定性多類(lèi)問(wèn)題提供了一個(gè)有效解決方法，分類(lèi)性能有了較大提高。隨后通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的可行性和有效性。 上述三種支持向量機(jī)的