摘要：模糊支持向量机通过引入模糊隶属度有效区分不同样本的重要程度,降低了传统支持向量机对噪声数据的敏感性。针对基于欧氏距离设计的隶属度函数忽略了样本的总体分布,且未考虑样本特征重要性的区分,提出了一种基于加权马氏距离的模糊支持向量机方法。首先应用Relief-F算法计算样本特征权重,然后基于该权重计算样本距其类中心的加权马氏距离,最后根据该距离值度量样本隶属度。在此基础上,考虑到核函数及其核参数难以确定,将模糊支持向量机与多核学习方法相结合,提出基于加权马氏距离的模糊多核支持向量机,采用加权求和形式构建多核,并遵循中心核对齐原则确定每个核的权重。该方法不仅降低了弱相关特征对分类效果的影响,而且使数据表达更加全面准确。实验结果表明,基于加权马氏距离的模糊支持向量机的分类精度高于基于欧氏距离和基于马氏距离的模糊支持向量机,且基于加权马氏距离的模糊多核支持向量机的分类性能较单核模型更优。

摘要：核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,是当前机器学习领域的一个研究热点。核函数是影响核方法性能的关键因素,以支持向量机作为核函数的载体,从核函数的构造、核函数中参数的选择、多核学习3个角度对核函数的选择的研究现状及其进展情况进行了系统地概述,并指出根据特定应用领域选择核函数、设计有效的核函数度量标准和拓宽核函数选择的研究范围是其中3个值得进一步研究的方向。

摘要：模糊多核支持向量机将模糊支持向量机与多核学习方法结合,通过构造隶属度函数和利用多个核函数的组合形式有效缓解了传统支持向量机模型对噪声数据敏感和多源异构数据学习困难等问题,广泛应用于模式识别和人工智能领域。综述了模糊多核支持向量机的理论基础及其研究现状,详细介绍模糊多核支持向量机中的关键问题,即模糊隶属度函数设计与多核学习方法,最后对模糊多核支持向量机算法未来的研究进行展望。

摘要：本文提出一种利用特征加权支持向量机(FWSVM)识别河流、湖泊等水域中血吸虫尾蚴的算法.该算法采用图像形态学、动态阈值化等图像处理方法在图片中搜索可能存在尾蚴的区域,然后利用疑似区域图像的Hu矩作为特征值训练FWSVM,最后利用训练好的分类器对采集的视频进行识别.实验结果表明该算法能够有效识别水域中的血吸虫尾蚴.

摘要：模糊支持向量机是在支持向量机的基础上给每个样本赋予一个隶属度,从而减少孤立点以及噪声对最优决策面的影响,广泛应用于模式识别和人工智能领域.本文综述模糊支持向量机的理论基础以及研究现状,详细介绍模糊支持向量机中几种隶属度函数的设计方法以及在现实领域中的应用,最后针对模糊支持向量机算法的关键问题,即模糊隶属度函数的设计,给出一些未来研究方向的展望.

摘要：为了使便携式心电监护仪具有友好的人机交互和方便的显示,移植了一个GUI界面系统。以DE2-70配套开发板为验证平台,TFT LCD IP核是在QuartusⅡ9.0软件平台下,使用Verilog在FPGA上用硬件逻辑电路进行设计。该IP核是利用QuartusⅡ开发和其集成的SOPC Builder系统开发工具而设计的。μC/GUI则是在配套开发软件NiosⅡIDE中进行移植实现。实验结果表明,μC/GUI界面系统成功运行在开发板上,可实现窗口管理、在指定位置显示文字和显示图片等功能。