【摘要】：隨著科學技術的飛速發(fā)展和大規(guī)模高維數(shù)據(jù)的涌現(xiàn),模式分類在越來越多的領域得到廣泛的重視和應用。在國內外最新研究成果的基礎上,本文著重從多類分類和一類分類兩個方面展開研究。1.本文第二章介紹了現(xiàn)有的多類分類器和一類分類器。1)多類分類器方面,依次介紹了貝葉斯分類器、互信息準則、互信息與貝葉斯錯誤率之間的關系,并由此引出基于互信息準則的信息判別分析(IDA)和其它相關的多類分類器;2)一類分類器方面,介紹了支持向量域描述(SVDD)和一類支持向量機(一類SVM)兩種一類分類器。最后介紹了幾種公認的分類器性能評價指標。2.針對IDA中存在的高維估計誤差問題,本文第三章提出了基于線性統(tǒng)計模型和互信息準則的多類分類器。該分類器采用線性統(tǒng)計模型描述觀測數(shù)據(jù)的子空間統(tǒng)計結構,利用互信息準則對子空間可分性進行約束,通過聯(lián)合優(yōu)化對數(shù)似然函數(shù)和互信息函數(shù),求取最優(yōu)變換矩陣和噪聲方差。該分類器可以直接求取最優(yōu)變換矩陣,在使得子空間強可分性的同時,也能盡可能準確的描述觀測數(shù)據(jù)�；谌斯ず铣蓴�(shù)據(jù)、加州大學歐文分校(UCI)公共數(shù)據(jù)和雷達實測數(shù)據(jù)的仿真實驗共同驗證了該分類器良好的分類性能和魯棒性。3.針對現(xiàn)有一類分類器中普遍存在的模型選擇問題,本文第四章提出了無限貝葉斯一類SVM分類器。首先利用歸一化函數(shù)對現(xiàn)有的一類SVM進行改進,然后借助數(shù)據(jù)增強技術將改進的一類SVM用概率模型進行表達,得到貝葉斯一類SVM分類器,最后利用Dirichlet過程(DP)無限混合專家模型對貝葉斯一類SVM進行擴展,得到無限貝葉斯一類SVM分類器。該分類器不需要人工干預設置參數(shù),能夠自動適應數(shù)據(jù)的變化,自動學習模型參數(shù)實現(xiàn)模型選擇。人工合成數(shù)據(jù)、UCI公共數(shù)據(jù)和雷達實測數(shù)據(jù)證明了該分類器具有良好的一類分類性能。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology and the emergence of large-scale high-dimensional data, pattern classification has been widely paid attention to and applied in more and more fields. On the basis of the latest research results at home and abroad, this paper focuses on multi-class classification and class classification. 1. The second chapter introduces the existing multi-class classifiers and a class of classifiers. 1) the relation between Bayesian classifier, mutual information criterion, mutual information and Bayesian error rate is introduced in turn. From this, the information discriminant analysis based on mutual information criterion (IDA) and other related multi-class classifiers are elicited. 2) for a class of classifiers, two kinds of classifiers, support vector domain description (SVDD) and support vector machine (SVM), are introduced. Finally, several generally accepted performance evaluation indexes of classifier are introduced. 2. In order to solve the problem of high dimensional estimation error in IDA, a multi-class classifier based on linear statistical model and mutual information criterion is proposed in chapter 3. The classifier uses linear statistical model to describe the subspace statistical structure of observed data, uses mutual information criterion to constrain the separability of subspace, and optimizes logarithmic likelihood function and mutual information function by jointly optimizing logarithmic likelihood function and mutual information function. The optimal transformation matrix and noise variance are obtained. The classifier can directly obtain the optimal transformation matrix, which can describe the observation data as accurately as possible while making the subspace strongly separable. Based on synthetic data, the simulation results of (UCI) common data and radar measured data at UCLA Irvine verify the good classification performance and robustness of the classifier. In order to solve the problem of model selection in the existing class of classifiers, we propose an infinite Bayesian class of SVM classifiers in chapter 4. First, the existing SVM is improved by normalized function, and then the improved SVM is expressed by probability model with the help of data enhancement technique, and a Bayesian SVM classifier is obtained. Finally, an infinite Bayesian SVM classifier is obtained by extending the Bayesian class of SVM by using the (DP) infinite mixed expert model of the Dirichlet process. The classifier does not need manual intervention to set parameters, and can automatically adapt to the change of data, and automatically learn model parameters to realize model selection. Synthetic data, UCI common data and radar data show that the classifier has good classification performance.
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

【共引文獻】

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本文編號：2340406