万方数据
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基于改进的F-score与支持向量机的特征选择方法
作者：谢娟英， 王春霞， 蒋帅， 张琰
作者单位：陕西师范大学,计算机科学学院,西安,710062
刊名：
计算机应用
英文刊名：JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS
年，卷(期)：2010,30(4)
被引用次数：1次
参考文献(11条)
1.MALDONADO S;WEBER R A wrapper method for feature selection using support machines 2009(13)
2.LEE M C Using support vector machine with a hybrid feature selection method to the stock trend prediction 2009(08)
3.BURGES C A tutorial on support vector machines for pattern recognition 1998(02)
4.VAPNIK V N The nature of statistical learning theory 1995
5.CHEN Y W;LIN C J Combining SVMs with various feature selection strategies 2009
6.TALAVERA L An evaluation of filter and wrapper methods for feature selection in categorical clustering 2005
7.GUYON I;ELISSEEFF A An introduction to variable and feature selection 2003
8.WIDODO A;YANG B S Application of nonlinear feature extraction and support vector machines for
fault diagnosis of induction motors[外文期刊] 2007(01)
9.GUNAL S;GEREK O N;ECE D G The search for optimal feature set in power quality event classification 2009(07)
10.HUA J P;TEMBE W D;DOUGHERTY E R Performance of feature-selection methods in the classification of high-dimensian data 2009(03)
11.LIU Y;ZHENG Y F FS_SFS:A novel feature selection method for support vector machines[外文期刊] 2006(07)
本文读者也读过(3条)
1.杨立才.李金亮.姚玉翠.吴晓晴.Yang Licai.Li Jinliang.Yao Yucui.Wu Xiaoqing基于F-score特征选择和支持向量机的P300识别算法[期刊论文]-生物医学工程学杂志2008,25(1)
2.陈启买.陈森平.CHEN Qi-mai.CHEN Sen-ping支持向量机的一种特征选取算法[期刊论文]-计算机工程与应用2009,45(23)
3.XU Yang.LIU Jia.HU Qingmao.CHEN Zhijun.DU Xiaohua.HENG Pheng Ann F-score Feature Selection Method May Improve Texture-based Liver Segmentation Strategies[会议论文]-2008
引证文献(3条)
1.谢娟英.雷金虎.谢维信一种新特征评价方法在红斑鳞状皮肤病诊断中的应用[期刊论文]-中国生物医学工程学报 2012(1)
2.谢娟英.雷金虎.谢维信.高新波基于D-score与支持向量机的混合特征选择方法[期刊论文]-计算机应用
2011(12)
3.段刚龙.黄志文.王建仁一种F-scores和SVM结合的客户分类方法[期刊论文]-计算机系统应用 2011(1)
本文链接：https://www.doczj.com/doc/5412195106.html,/Periodical_jsjyy201004039.aspx
支持向量机（SVM ）原理及应用 一、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM 是一个通用的SVM 软件包，可以解决分类、回归以及分布估计等问题。 二、支持向量机原理 SVM 方法是20世纪90年代初Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。 支持向量机的基本思想：首先，在线性可分情况下，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分的情况下，加入了松弛变量进行分析，通过使用非线性映射将低维输
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2015，51（14）1引言支持向量机（Support Vector Machines ，SVMs ）[1]的提出与发展，使得人们开始注意到核方法的强大优势。其理论基础建立在由Vapnik 等人建立并完善的统计学习理论，该理论是基于VC 维和结构风险最小化原理，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，在很大程度上克服了传统机器学习中的维数灾难和局部极小等问题，从而获得较好的泛化能力。然而，以支持向量机为代表的核方法普遍存在寻求最优参数难的问题[2]。多核学习[3]通过组合不同的核函数在一定程度上解决了核函数参数选取，但同时增加了 学习过程的计算复杂度。当前常用的多核学习方法普遍使用这样一个流程：（1）对当前任务的数据集使用不同的核函数进行映射，进而组成不同的核矩阵；（2）将得到的核矩阵以某种方式（线性或非线性）进行组合，使之成为一个带未知参数的核矩阵，这些未知参数是相应核矩阵的权值，这些权值反映了不同核矩阵在当前任务中所做贡献的大小；（3）将组合得到的带未知权值的核矩 阵带入到支持向量机求解框架，通常将问题转化为求解一个凸优化问题进行求解。求解多核学习问题的优化特征加权的核学习方法 胡湘萍，李彦勤 HU Xiangping,LI Yanqin 1.解放军信息工程大学，郑州450002 2.河南经贸职业学院，郑州450018 1.PLA Information Engineering University,Zhengzhou 450002,China 2.Henan Economy and Trade Vocational College,Zhengzhou 450018,China HU Xiangping,LI https://www.doczj.com/doc/5412195106.html,bination multiple kernels with feature weight https://www.doczj.com/doc/5412195106.html,puter Engineering and Applications,2015,51（14）：104-107. Abstract ：A kernel learning algorithm is proposed based on feature weight.As in the classification task,each feature of data sample is not taken the same contribution,some features are very related to the classification task,it should be given more attention.The proposed algorithm integrates the advantages of multiple kernels learning,which is a weighted combi-nation of different kernel functions,but at a lower computational complexity required.Experimental results show that the proposed algorithm,compared to the multiple kernel learning and support vector machines,obtains the state of art results,and its computational complexity is slightly higher than support vector machines,but with far less than multiple kernels learning algorithm. Key words ：feature weight learning;support vector machine;kernel learning 摘要：提出了一种特征加权的核学习方法，其主要为了解决当前核方法在分类任务中对所有数据特征的同等对待的不足。在分类任务中，数据样本的每个特征所起的作用并不是相同的，有些特征对分类任务有促进作用，应该给予更多的关注。提出的算法集成了多核学习的优势，以加权的方式组合不同的核函数，但所需的计算复杂度更低。实验结果证明，提出的算法与支持向量机、多核学习算法相比，分类准确度优于支持向量机和多核学习算法，在计算复杂度上略高于支持向量机，但远远低于多核学习算法。 关键词：特征加权；支持向量机；核学习 文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1403-0080 作者简介：胡湘萍（1982—），女，讲师，主要研究领域为数据挖掘、人工智能；李彦勤（1981—），女，讲师，主要研究领域为数据库应 用技术、人工智能。E-mail ：yanqinli2006@https://www.doczj.com/doc/5412195106.html, 收稿日期：2014-03-10修回日期：2014-06-11文章编号：1002-8331（2015）14-0104-04 CNKI 网络优先出版：2014-08-15,https://www.doczj.com/doc/5412195106.html,/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1403-0080.html 104
操作说明书
目录1.雕刻机控制软件（ncstudio）安装设置说明 (2) 2.精雕软件与诺诚转换软件 (7) 3.材料固定与加工 (8) 4.雕刻各种材料对刀具的选择 (13) 5.雕刻机控制系统注意事项 (14) 6.精雕软件做各种路径对刀具的选择 (15) 7.雕刻机各种刀具的雕刻速度 (16) 8.雕刻机常见故障与维护 (18) 一、NC控制PCI卡（维宏卡）的安装： 1．在配件箱里可以看到PCI卡、数据连接线 PCI卡的安装，安装位置如下图所示 2.软件安装。
（1）插入随机光盘，在光盘中找到Ncstudio安装包，双击解压。 （2）在解压后的文件夹中找到，双击运行，安装软件。 （3）安装驱动。安装完成后，不必重启计算机。 我的电脑右键→选择属性→系统属性里面选择硬件→选择设备管理器。 鼠标右击，选择扫描检测硬件改动（A） 弹出新硬件向导 搜索到PCI卡→默认点击下一步→自动安装PCI卡驱动→安装完成→NC可以正常使用! 3.雕刻机机床参数设置 （1）厂商参数参数设置。打开软件，点击系统参数→厂商参数输入口令NCSTUDIO.，进入参数设置界面。 根据您的机器来设置，如下来填写对应项！！！ 工作台行程起点（机械坐标）终点（机械）坐标X轴0毫米毫米 Y轴0毫米毫米 Z轴毫米0毫米对刀块厚度（）mm；固定对刀块坐标X（）Y（） 电机参数： X轴毫米/脉冲 Y轴毫米/脉冲 Z轴毫米/脉冲 Z轴最大速度（1000）毫米/分钟（2）加工参数设置，点击系统参数→加工参数。进入加工参数设置界面 勾选以下三项
适合您机器的速度为： 手动低速3000毫米/分钟 手动高速5000毫米/分钟 空程速度3000毫米/分钟 加工速度3000毫米/分钟 其余参数为默认设置即可！ 注：参数修改完成以后一定要点击应用！ 设置完成后机器通电后便可以移动了（注意Z轴要在安全高度，四周无障碍物， 避免碰撞！）！ 二、精雕软件与诺诚转换器 1.精雕软件： 解压光盘中的这个文件，然后打开文件夹，把发送到桌 面就可以直接使用了。无需安装。 2.诺诚转换器（维宏软件无法兼容精雕的ENG格式路径，所以要 用这个转换软件转换成nc代码，然后导入维宏软件，进行加工。） 解压光盘中的这个文件，然后打开文件夹 ，把发送到桌面就可以直接使用了。无需安装。 三、材料固定与加工。 1.首先把材料平整的放置在雕刻机工作台面上，用压板将材料固定好。
支持向量机算法 [摘要] 本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的算法，主要有：以SVM－light为代表的块算法、分解算法和在线训练法，比较了各自的优缺点，并介绍了其它几种算法及多类分类算法。 [关键词] 块算法分解算法在线训练法 Colin Campbell对SVM的训练算法作了一个综述，主要介绍了以SVM为代表的分解算法、Platt的SMO和Kerrthi的近邻算法，但没有详细介绍各算法的特点，并且没有包括算法的最新进展。以下对各种算法的特点进行详细介绍，并介绍几种新的SVM算法，如张学工的CSVM，Scholkopf的v-SVM分类器，J. A. K. Suykens 提出的最小二乘法支持向量机LSSVM，Mint-H suan Yang提出的训练支持向量机的几何方法，SOR以及多类时的SVM算法。 块算法最早是由Boser等人提出来的，它的出发点是：删除矩阵中对应于Lagrange乘数为零的行和列不会对最终结果产生影响。对于给定的训练样本集，如果其中的支持向量是已知的，寻优算法就可以排除非支持向量，只需对支持向量计算权值（即Lagrange乘数）即可。但是，在训练过程结束以前支持向量是未知的，因此，块算法的目标就是通过某种迭代逐步排除非支持向时。具体的做法是，在算法的每一步中块算法解决一个包含下列样本的二次规划子问题：即上一步中剩下的具有非零Lagrange乘数的样本，以及M个不满足Kohn-Tucker条件的最差的样本；如果在某一步中，不满足Kohn-Tucker条件的样本数不足M 个，则这些样本全部加入到新的二次规划问题中。每个二次规划子问题都采用上一个二次规划子问题的结果作为初始值。在最后一步时，所有非零Lagrange乘数都被找到，因此，最后一步解决了初始的大型二次规划问题。块算法将矩阵的规模从训练样本数的平方减少到具有非零Lagrange乘数的样本数的平方，大减少了训练过程对存储的要求，对于一般的问题这种算法可以满足对训练速度的要求。对于训练样本数很大或支持向量数很大的问题，块算法仍然无法将矩阵放入内存中。 Osuna针对SVM训练速度慢及时间空间复杂度大的问题，提出了分解算法，并将之应用于人脸检测中，主要思想是将训练样本分为工作集B的非工作集N，B中的样本数为q个，q远小于总样本个数，每次只针对工作集B中的q个样本训练，而固定N中的训练样本，算法的要点有三：1）应用有约束条件下二次规划极值点存大的最优条件KTT条件，推出本问题的约束条件，这也是终止条件。2）工作集中训练样本的选择算法，应能保证分解算法能快速收敛，且计算费用最少。3）分解算法收敛的理论证明，Osuna等证明了一个定理：如果存在不满足Kohn-Tucker条件的样本，那么在把它加入到上一个子问题的集合中后，重新优化这个子问题，则可行点（Feasible Point）依然满足约束条件，且性能严格地改进。因此，如果每一步至少加入一个不满足Kohn-Tucker条件的样本，一系列铁二次子问题可保证最后单调收敛。Chang，C.-C.证明Osuna的证明不严密，并详尽地分析了分解算法的收敛过程及速度，该算法的关键在于选择一种最优的工
支持向量机 支持向量机模型选择研究 摘要:统计学习理论为系统地研究有限样本情况下的机器学习问题提供了一套 比较完整的理论体系。支持向量机 (suPportvectorMachine,SVM)是在该理论体系下产生的一种新的机器学习方法,它能较好地解决小样本、非线性、维数灾难和局部极小等问题,具有很强的泛化能力。支持向量机目前已经广泛地应用于模式识别、回归估计、概率密度估计等各个领域。不仅如此,支持向量机的出现推动了基于核的学习方法(Kernel-based Learning Methods) 的迅速发展,该方法使得研究人员能够高效地分析非线性关系,而这种高效率原先只有线性算法才能得到。目前,以支持向量机为主要代表的核方法是机器学习领域研究的焦点课题之一。 众所周知,支持向量机的性能主要取决于两个因素:(1)核函数的选择;(2)惩罚 系数(正则化参数)C的选择。对于具体的问题,如何确定SVM中的核函数与惩罚系 数就是所谓的模型选择问题。模型选择,尤其是核函数的选择是支持向量机研究的中心内容之一。本文针对模型选择问题,特别是核函数的选择问题进行了较为深入的研究。其中主要的内容如下: 1.系统地归纳总结了统计学习理论、核函数特征空间和支持向量机的有关理论与算法。 2.研究了SVM参数的基本语义,指出数据集中的不同特征和不同样本对分类结 果的影响可以分别由核参数和惩罚系数来刻画,从而样木重要性和特征重要性的考察可以归结到SVM的模型选择问题来研究。在
对样本加权SVM模型(例如模糊SVM)分析的基础上,运用了特征加权SVM模型,即FWSVM,本质上就是SVM与特征加权的结合。 3,在系统归纳总结SVM模型选择。尤其是核函数参数选择的常用方法(例如交叉验证技术、最小化LOO误差及其上界、优化核评估标准)。关键词:机器学习;模式分类;支持向量机;模型选择;核函数;核函数评估 支持向量机基础 引言 机器学习的科学基础之一是统计学。传统统计学所研究的是渐近理论,即当样本数目趋于无穷大时的极限特性。基于传统统计学的机器学习,也称为统计模式识别,由Duda等人提出。Duda的贡献主要是以经典统计理论为工具刻画了模式识别与机器学习的各类任务,同时暗示了对所建模型的评价方法。然而,在实际应用中,学习样本的数目往往是有限的,特别当问题处于高维空问时尤其如此。统计学习理论研究的是有限样本情况下的机器学习问题,它基于PAC(Probably Approximately Correct)框架给出关于学习算法泛化性能的界,从而可以得出误差精度和样木数目之间的关系。这样,样木集合成为泛化指标的随机变量,由此建立了结构风险理论。 Minsky和PaPert在20世纪60年代明确指出线性学习机计算能力有限。总体上,现实世界复杂的应用需要比线性函数更富有表达能力的假设空间"多层感知器可以作为这个问题的一个解,由此导向了 多层神经网络的反向传播算法。核函数表示方式提供了另一条解决途径,即将数据映射到高维空间来增强线性学习机的计算能力。核函数的引入最终使得在适当的特征空间中使用人们熟知的线性算法高效地检测非线性关系成为一可能。SVM是建立在统计学习理论(包括核函数的表示理论)基础上的第一个学习算法,目前主要应用于求解监督学习问题,即分类和回归问题。SVM以泛化能力为目标,其目的不是
1.对高度的定义 2.应根据不同的材质、雕刻内容、选择不同的刀具、主轴转速、进刀量等加工用量。 3.对雕刻编辑生成文件的要求： [1]雕刻文件为G代码，是本石材雕刻机的指令代码。 [2]为使雕刻自动识别文件，要求在文件的第一行有起始符“%”、在文件的最后有结束符“！”，作为工作开始和结束的命令。 [3]工作数据（加工精度）保留小数点后两位，即0.01mm。 [4]G代码含义：本石材雕刻机执行G代码中的G00、G01两种指令，即快速移动和移动指令。 [5]通讯、采用标准RS232串行通讯方式，波特率为19.2K。8位数据位，1位停止位，与主计算机的握手方式为DSR/DTR。 [6]石材雕刻机坐标原点与编辑软件原点的对照关系。 编辑软件中的0点，是雕刻机加工的原点。制作加工文件时，0点的位置直接影响工件的加工起始位置，应根据工件的形状确定便于定刀的位置作为加工文件的“0”点来完成编辑工作。 ◆石材雕刻刀 1.本设备可使用刀柄为直径为3.175mm到6mm的各种切割、雕刻、钻孔刀具。随机提供 3.175mm、6mm的两种弹簧夹头。 2.随机提供的刀具有：刀柄直径为 3.175mm、和6mm的刀具共10把，主要适合于硬木和塑料的雕刻、切割。雕刻切割金属、大理石、铜板材料的刀具需另外订货。 3.装刀：雕刻刀通过弹簧夹头安装在主轴下端。装刀时先在主轴锥孔中放入大小合适的弹簧夹头，再把刀具放入夹头的中孔，用随机的小扳手卡住主轴颈部的扁槽，使之不能转动，再用大扳手反时针方向旋转紧主轴螺丝母，把刀具上牢。 ◆材料和工件装夹 本设备加工的材料有：有机玻璃、双色板、大理石、硬橡胶、黄铜、紫 铜、硬铝、不锈钢等。加工双色板、有机玻璃等软质薄弱板材可用双面胶 带粘在随机所附的有机玻璃台面上。有机玻璃台面用螺丝固定在铝合金工作台面上。有机玻璃台面的表面可用大直径铣刀自行铣平。加工金属、大理石等硬质材料时，因切割力较大，为防止工件移动，工件应用T形螺丝和压板直接固定在铝合金工作台面上，加工图章之类高而窄的工件时，应在工作台上安装一个夹具，将工件夹紧在夹具中进行加工。 ◆设置
题目：支持向量机的算法学习 姓名： 学号： 专业： 指导教师：、 日期：2012年6 月20日
支持向量机的算法学习 1. 理论背景 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据 (样本) 出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。迄今为止，关于机器学习还没有一种被共同接受的理论框架，关于其实现方法大致可以分为三种： 第一种是经典的(参数)统计估计方法。包括模式识别、神经网络等在内，现有机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。参数方法正是基于传统统计学的，在这种方法中，参数的相关形式是已知的，训练样本用来估计参数的值。这种方法有很大的局限性，首先，它需要已知样本分布形式，这需要花费很大代价，还有，传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有学习方法也多是基于此假设。但在实际问题中，样本数往往是有限的，因此一些理论上很优秀的学习方法实际中表现却可能不尽人意。 第二种方法是经验非线性方法，如人工神经网络(ANN。这种方法利用已知样本建立非线性模型，克服了传统参数估计方法的困难。但是，这种方法缺乏一种统一的数学理论。 与传统统计学相比，统计学习理论( Statistical Learning Theory 或SLT) 是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论。该理论针对小样本统计问题建立了一套新的理论体系，在这种体系下的统计推理规则不仅考虑了对渐近性能的要求，而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果。V. Vapnik 等人从六、七十年代开始致力于此方面研究[1] ，到九十年代中期，随着其理论的不断发展和成熟，也由于神经网络等学习方法在理论上缺乏实质性进展，统计学习理论开始受到越来越广泛的重视。 统计学习理论的一个核心概念就是VC维(VC Dimension)概念，它是描述函数集或学习机器的复杂性或者说是学习能力(Capacity of the machine) 的一个重要指标，在此概念基础上发展出了一系列关于统计学习的一致性(Consistency) 、收敛速度、推广性能(GeneralizationPerformance) 等的重要结论。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度，Accuracy) 和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷，以
雕刻机的选择方法（品脉数控） 1.根据你雕刻的材料来选择机雕刻机的类型 2.根据被加工材料的尺寸来选择雕刻机的大小 3.根据被加工材料的重量来选择雕刻机的结构 4.根据被加工要求精度来选择雕刻机的传动方式 雕刻机分类：一般大类分为广告雕刻机、木工雕刻机、石材雕刻机、激光雕刻机。根据上述四个观点选择你需要机器的结构、类型、传动方式。 雕刻机传动方式：目前雕刻机分三种传动方式，丝杠传动、齿条传动和同步带传动。 丝杠机优缺点：丝杠传动是雕刻机起源时的传动方式，特点精度高，运行速度慢，环境要求较高，使用寿命相对较短，Y轴单丝杠不易太长（机型不能太大），高速运行时容易抖动，如果安装精度不高Y轴丝杠长时间运行将有被甩断的可能。如果要求精度过高的可以Ｙ轴双丝杠结构来满足要求，一般加工速度７米左右。（主要适用广告、木制品、小工艺品、较轻石材根据刀具不同可加工任意雕刻材料） 齿条机优缺点：齿条机是既丝杠机的升级版，介于丝杠机无法满足高速度加工的要求而新开发的机型，速度快、环境要求不苛刻
相对使用寿命长、精度相对丝杠机低一些，齿条机Ｙ轴Ｘ轴为齿轮齿条传动、Ｚ轴一般为丝杠传动，精度要求主要根据导轨和齿轮齿条的啮合精度来决定。机器尺寸长度可以够大，维护方便一般配备手动注油系统，建议加工速度可达１５米左右。（主要适用于木工制品的加工、免漆门、橱柜门、实木门、屏风等板材切割、镂空浮雕也可加工广告也石材、大理石等材料具体根据刀具选择） 同步带传动：同步带传动主要用于激光雕刻机及等离子切割，质量轻、精度高、好维护、时间久容易松弛影响加工精度等特点。（激光机主要使用于广告业、工艺品雕刻、布匹，皮革、玻璃、石材、水晶等一些非金属材料的影雕线雕等也可在少数金属材料上加工、价格区间和激光管的功率有关） 驱动动系统介绍：（济南品脉数控）目前雕刻机驱动系统主要分步进系统和私服系统两大类，步进系统占着主导地位这要原因经济实惠能满足一般客户的使用要求，步进系统属于半闭环系统精度以步距角计算，私服系统完全属于封闭环模式内有测量反馈系统所以精度比较高，动力大、运行平稳、要求较高的客户可选择私服驱动系统的机器（价格稍贵）。目前市场上也出现了半私服系统，是改进版的步进系统，请客户选机器时注意。(分国产和
.安装软件：1），文泰安装：直接将光盘中的文泰 拷入D：/根目录下即可 2），维宏控制系统：将安装文件考入D 盘后点击Setup.exe安装软件。 安装完毕后，关掉计算机，然后将维宏数控卡插入电脑主板的PCI插槽， 重新启动计算机，寻找维宏卡的驱动程序，然后打开维宏软件，在其中系统参数里边 加工参数做相应的调整， ★最重要的还是要调整厂商参数（密码：ncstudio）里边的电机参数X=0.003125 Y=0.003125 Z=0.003125 即可正常 使用。 2.文泰中做路径：1）2D雕刻：在此路径中可以根据你要雕刻的字或者是图形的大小选择相应的刀具。 在做路径的时候一定要仔细察看是否有哪一环节出错后者是丢掉， 一般都用阴刻，1.雕刻深度：这要看你的雕刻材料，是否上漆来确定一般我们刻
双色板不上漆的情况下可以是：0.1 上漆的情况下可以是0.3 也可以看情况在 雕刻过程当中做适当的调整。2.雕刻方式：一般是选择水平铣底，有时候针对不 同 的图形可以选择其他的雕刻方式如可以用勾边。3.选择刀具：这个可以根据不同的 文字或者图形选择最适合的刀具一般情况下铣底双色板用平底尖刀或者是切刀， 亚克力还可以用麻花刀，薄一点的可以用尖刀这要看你要雕刻的具体内容而定着这 里没法详细的解释 4.重叠率：其中第二次雕刻方式下的重叠率没有作用（因为是只勾一次边固没有 重 叠率一说）一般重叠率在30% 左右 5.第二次加工方式的刀具的选择一般 要和第一次的相同但是： ★在特殊情况下在提高我们的加工效率的情况下可以适当的改变刀具的大小
1）在笔划很细的地方做不上路径1. 可以在第一个雕刻方式（铣底）刀具不变的 情 况下可以适当的改小第二次加工方式（勾边）刀具（越接近第一次得越好）， 这这个时候不要随意的改小刀具不然就和实际的图形差距太大。 2.也可以利用节点编辑对做不上路 径的部位做一下调整。 2）如果是像黑体或者是笔划差不多粗细的情况下也可以直接第一次加工方式 用勾边，如果第一次勾边勾完后笔划的中间还有一部分没有雕刻，这样可以再 用第二次勾边此时就不能用和第一次勾边同一把刀了，应该把刀具相应的改 大。 ★勾边时：亚克力用逆时针其他的一般都用顺时针这里无论是雕刻还是切割都是一样的
支持向量机简介 摘要：支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的推广能力 。我们通常希望分类的过程是一个机器学习的过程。这些数据点是n 维实空间中的点。我们希望能够把这些点通过一个n-1维的超平面分开。通常这个被称为线性分类器。有很多分类器都符合这个要求。但是我们还希望找到分类最佳的平面，即使得属于两个不同类的数据点间隔最大的那个面，该面亦称为最大间隔超平面。如果我们能够找到这个面，那么这个分类器就称为最大间隔分类器。 关键字：VC 理论 结构风险最小原则 学习能力 1、SVM 的产生与发展 自1995年Vapnik 在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解
文泰雕刻软件 <一>安装： 打开文泰软件 →点击SETUP.EXE →选择中文，点击确定 →下一步 →点“是” →下一步 →选“最大安装”，点“下一步” →下一步 →关闭和结束相关文件。 软件安装成功！！！不需要设置，可以直接使用！！！ <二>学习： 1．二维雕刻： 打开文泰雕刻软件 →直接创建新文件 →设置版面大小“” →例如在矩形内做一个五角星：矩形大小为300*200，五角星200*150→这时版面大小“”可以设置为300*200 →在“图形”里选择“矩形”，在版面里按住鼠标左键画出一个矩形，点鼠标右键取消“矩形”功能。然后选中“矩形”，在“图形”里选择“修改图形大小”，把宽度和高度分别设置为300和200，点“确定”，现在矩形的大小就是300*200！选中矩形，在“整齐”里分别选“纵向居中”和“水平居中”，此时矩形就在版面的正中心！五角星的方法同矩形！ →同时选中两个图形（可以借助“SHIFT+CTRL”）,然后点击右边
的组合键“”,把两个图形组合成一个图形！！ →选中图形，点“计算二维路径”“”， 需要说明的几点：（1）阴刻和阳刻是两种雕刻方式，阴是凹，阳是凸！！（2）雕刻深度根据需要设置！（3）加工时分两次加工，可以先“勾边”，后“铣底”，也可以先“铣底”，后“勾边”!!(4)刀具库，刀具库里选择的刀具一定要相同！！（5）分层雕刻，如果需要在框里打钩选中，然后再输入每次进刀的深度即可！！（6）勾边时顺时针还是逆时针，根据需要选择！（7）选中“自动检查错误”和“自动分解自相交环”！！→点击“确定”,二维雕刻路径就做好了！! →点击“保存雕刻路径”“”
收稿日期:2003-06-13 作者简介:姬水旺(1977)),男,陕西府谷人,硕士,研究方向为机器学习、模式识别、数据挖掘。 支持向量机训练算法综述 姬水旺,姬旺田 (陕西移动通信有限责任公司,陕西西安710082) 摘 要:训练SVM 的本质是解决二次规划问题,在实际应用中,如果用于训练的样本数很大,标准的二次型优化技术就很难应用。针对这个问题,研究人员提出了各种解决方案,这些方案的核心思想是先将整个优化问题分解为多个同样性质的子问题,通过循环解决子问题来求得初始问题的解。由于这些方法都需要不断地循环迭代来解决每个子问题,所以需要的训练时间很长,这也是阻碍SVM 广泛应用的一个重要原因。文章系统回顾了SVM 训练的三种主流算法:块算法、分解算法和顺序最小优化算法,并且指出了未来发展方向。关键词:统计学习理论;支持向量机;训练算法 中图分类号:T P30116 文献标识码:A 文章编号:1005-3751(2004)01-0018-03 A Tutorial Survey of Support Vector Machine Training Algorithms JI Shu-i wang,JI Wang -tian (Shaanx i M obile Communicatio n Co.,Ltd,Xi .an 710082,China) Abstract:Trai n i ng SVM can be formulated into a quadratic programm i ng problem.For large learning tasks w ith many training exam ples,off-the-shelf opti m i zation techniques quickly become i ntractable i n their m emory and time requirem ents.T hus,many efficient tech -niques have been developed.These techniques divide the origi nal problem into several s maller sub-problems.By solving these s ub-prob -lems iteratively,the ori ginal larger problem is solved.All proposed methods suffer from the bottlen eck of long training ti me.This severely limited the w idespread application of SVM.T his paper systematically surveyed three mains tream SVM training algorithms:chunking,de -composition ,and sequenti al minimal optimization algorithms.It concludes with an illustrati on of future directions.Key words:statistical learning theory;support vector machine;trai ning algorithms 0 引 言 支持向量机(Support Vector M achine)是贝尔实验室研究人员V.Vapnik [1~3]等人在对统计学习理论三十多年的研究基础之上发展起来的一种全新的机器学习算法,也使统计学习理论第一次对实际应用产生重大影响。SVM 是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的,它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,表现出了很好的泛化能力。由于SVM 方法有统计学习理论作为其坚实的数学基础,并且可以很好地克服维数灾难和过拟合等传统算法所不可规避的问题,所以受到了越来越多的研究人员的关注。近年来,关于SVM 方法的研究,包括算法本身的改进和算法的实际应用,都陆续提了出来。尽管SVM 算法的性能在许多实际问题的应用中得到了验证,但是该算法在计算上存在着一些问题,包括训练算法速度慢、算法复杂而难以实现以及检测阶段运算量大等等。 训练SVM 的本质是解决一个二次规划问题[4]: 在约束条件 0F A i F C,i =1,, ,l (1)E l i =1 A i y i =0 (2) 下,求 W(A )= E l i =1A i -1 2 E i,J A i A j y i y j {7(x i )#7(x j )} = E l i =1A i -1 2E i,J A i A j y i y j K (x i ,x j )(3)的最大值,其中K (x i ,x j )=7(x i )#7(x j )是满足Merce r 定理[4]条件的核函数。 如果令+=(A 1,A 2,,,A l )T ,D ij =y i y j K (x i ,x j )以上问题就可以写为:在约束条件 +T y =0(4)0F +F C (5) 下,求 W(+)=+T l -12 +T D +(6) 的最大值。 由于矩阵D 是非负定的,这个二次规划问题是一个凸函数的优化问题,因此Kohn -Tucker 条件[5]是最优点 第14卷 第1期2004年1月 微 机 发 展M icr ocomputer Dev elopment V ol.14 N o.1Jan.2004
第一章雕刻基本概念介绍 电脑雕刻机接受计算机发出的指令，控制X、Y、Z三个轴间的线性联动，带动高速旋转的刀具或激光头在材料上移动，得到所需要的雕刻或切割效果。 所谓雕刻就是在双色板、金属、木材、石头等材料上刻出的立体图形、装饰；雕刻按效果分为阴刻和阳刻。 所谓“阴刻”就是指：雕刻后在雕刻材料上留下的是凹下的文字或图案。 所谓“阳刻” 就是指：雕刻后在雕刻材料上留下的是凸出的文字或图案，俗称阳字或阳图。 切割是指将切割材料沿文字或图案的轮廓切断；与雕刻不同，切割后材料可分离为若干部分。 文泰雕刻软件提供了人性化的交互界面，可以方便地在计算机上设计所需要的图形，文字等，然后根据要求，生成各种刀具运动轨迹，送到雕刻机上输出。这种运动轨迹就称为雕刻路径。文泰雕刻软件能够方便的生成雕刻路径。 为什么要生成雕刻路径，主要有以下几个原因。 1．计算机设计的只是轮 廓图案，通过计算雕刻路径才 能确定雕刻机刀具实际加工 的路径，从而驱动雕刻机雕刻 出所需要的图案。 如图所示，图中实心处为 已算好雕刻路径的部分。 2．使用不同的刀具，雕刻不同的深度，雕刻路径都不一样。 由于雕刻刀具有一定的宽度，在不同的雕刻深度下，刀刃所切削的宽度不一样。设计一个边长为10厘米的正方形，如果选 用刃宽为1毫米的直刀，雕刻刀沿设计路线行走，实际上刻出的 是9.9厘米的正方形。因此，要刻出10厘米的正方形，就必须 考虑到刀具的影响，称之为“刀具补偿”。 3．特殊的雕刻效果。 在文泰软件中，提供了影象雕刻以及三维立体字的雕刻功能。影象雕刻是把灰度图像中的灰度变成雕刻深度进行雕刻，而 三维立体字是利用锥刀自身的特性，刻出由浅到深的变化。 彩页为影象雕刻以及三维立体字的实际效果。 计算图形的雕刻路径时，要得到正确的结果，图形必须满足以下条件： 1、图形的每个回路都是闭合的。 如下图所示，图的笔画在A处断开，必须用节点编辑连接后，计算雕刻路径，才能得到正确结果。
支持向量机算法推导及其分类的算法实现 摘要：本文从线性分类问题开始逐步的叙述支持向量机思想的形成，并提供相应的推导过程。简述核函数的概念，以及kernel在SVM算法中的核心地位。介绍松弛变量引入的SVM算法原因，提出软间隔线性分类法。概括SVM分别在一对一和一对多分类问题中应用。基于SVM在一对多问题中的不足，提出SVM 的改进版本DAG SVM。 Abstract：This article begins with a linear classification problem, Gradually discuss formation of SVM, and their derivation. Description the concept of kernel function, and the core position in SVM algorithm. Describes the reasons for the introduction of slack variables, and propose soft-margin linear classification. Summary the application of SVM in one-to-one and one-to-many linear classification. Based on SVM shortage in one-to-many problems, an improved version which called DAG SVM was put forward. 关键字：SVM、线性分类、核函数、松弛变量、DAG SVM 1. SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。 对于SVM的基本特点，小样本，并不是样本的绝对数量少，而是与问题的复杂度比起来，SVM算法要求的样本数是相对比较少的。非线性，是指SVM擅长处理样本数据线性不可分的情况，主要通过松弛变量和核函数实现，是SVM 的精髓。高维模式识别是指样本维数很高，通过SVM建立的分类器却很简洁，只包含落在边界上的支持向量。
如何选择合适的数控雕刻机 如何选择合适的数控雕刻机，一般客户在选择的时候都会有这样的顾虑，下面由河南傲刻机械设备有限公司的小编为大家详细讲解：数控雕刻机的选择方式主要有以下几种： 1、根据被加工要求精度来选择雕刻机的传动方式； 2、根据你雕刻的材料来选择机雕刻机的类型； 3、根据被加工材料的重量来选择雕刻机的结构； 4、根据被加工材料的尺寸来选择雕刻机的大小。 雕刻机传动方式：目前数控雕刻机分三种传动方式、丝杠传动、齿条传动和同步带传动。
驱动系统介绍：目前雕刻机驱动系统主要分步进系统和私服系统两大类，分步进系统占着主导地位，主要原因经济实惠能满足一般客户的使用要求，步进系统属于半闭环系统精度以步距角计算，私服系统完全属于封闭环模式内有测量反馈系统所以精度比较高，动力大、运行平稳、要求较高的客户可选择私服驱动系统的机器。 相对使用寿命长、精度相对丝杠机低一些，齿条机Ｙ轴Ｘ轴为齿轮齿条传动、Ｚ轴一般为丝杠传动，精度要求主要根据导轨和齿轮齿条的啮合精度来决定。机器尺寸长度可以够大，维护方便一般配备手动注油系统，建议加工速度可达１５米左右。（主要适用于木工制品的加工、免漆门、橱柜门、实木门、屏风等板材切割、镂空浮雕也可加工广告也石材、大理石等材料具体根据刀具选择）。
丝杠机优缺点：丝杠传动是雕刻机起源时的传动方式，特点精度高，运行速度慢，环境要求较高，使用寿命相对较短，Y轴单丝杠不易太长（机型不能太大），高速运行时容易抖动，如果安装精度不高Y轴丝杠长时间运行将有被甩断的可能。如果要求精度过高的可以Ｙ轴双丝杠结构来满足要求，一般加工速度７米左右。（主要适用广告、木制品、小工艺品、较轻石材根据刀具不同可加工任意雕刻）齿条机优缺点：齿条机是既丝杠机的升级版，介于丝杠机无法满足高速度加工的要求而新开发的机型，速度快、环境要求不苛刻。 同步带传动：同步带传动主要用于激光雕刻机及等离子切割，质量轻、精度高、好维护、时间久容易松弛影响加工精度等特点。（激光机主要使用于广告业、工艺品雕刻、布匹，皮革、玻璃、石材、水晶等一些非金属材料的影雕线雕等也可在少数金属材料上加工、价格区间和激光管的功率有关）。 以上就是小编为大家整理有关如何选择合适的数控雕刻机的相关资料，想要了解更多信息可点击咨询河南傲刻机械设备有限公司。 河南傲刻机械设备有限公司主要从事木工开料机，木工雕刻机，三维立体雕刻机，石材雕刻机，棺木雕刻机，木门雕刻机的板式家具开料机生产厂家。
支持向量机训练算法的实验比较 姬水旺,姬旺田 (陕西移动通信有限责任公司,陕西西安710082) 摘 要:S VM是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的,它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,表现出了很好的泛化能力。并对目前的三种主流算法S VM light,Bsvm与SvmFu在人脸检测、M NIST和USPS手写数字识别等应用中进行了系统比较。 关键词:统计学习理论;支持向量机;训练算法 中图法分类号:TP30116 文献标识码:A 文章编号:100123695(2004)1120018203 Experimental C omparison of Support Vector Machine Training Alg orithms J I Shui2wang,J I Wang2tian (Shanxi Mobile Communication Co.,LTD,Xi’an Shanxi710082,China) Abstract:Support vector learning alg orithm is based on structural risk minimization principle.It combines tw o remarkable ideas:maxi2 mum margin classifiers and im plicit feature spaces defined by kernel function.Presents a com prehensive com paris on of three mainstream learning alg orithms:S VM light,Bsvm,and SvmFu using face detection,M NIST,and USPS hand2written digit recognition applications. K ey w ords:S tatistical Learning T heory;Support Vector Machine;T raining Alg orithms 1 引言 支持向量机(Support Vector Machine)是贝尔实验室研究人员V.Vapnik等人[30]在对统计学习理论三十多年的研究基础之上发展起来的一种全新的机器学习算法,也是统计学习理论第一次对实际应用产生重大影响。S VM是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的,它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,表现出了很好的泛化能力。由于S VM 方法有统计学习理论作为其坚实的数学基础,并且可以很好地克服维数灾难和过拟合等传统算法所不可规避的问题,所以受到了越来越多的研究人员的关注。近年来,关于S VM方法的研究,包括算法本身的改进和算法的实际应用,都陆续提了出来。但是,到目前为止,还没有看到有关支持向量算法总体评价和系统比较的工作,大多数研究人员只是用特定的训练和测试数据对自己的算法进行评价。由于支持向量机的参数与特定的问题以及特定的训练数据有很大的关系,要对它们进行统一的理论分析还非常困难,本文试从实验的角度对目前具有代表性的算法和训练数据进行比较,希望这些比较所得出的经验结论能对今后的研究和应用工作有指导意义。本文所用的比较算法主要有S VM light[14],Bsvm[12]和SvmFu[25],它们分别由美国C ornell University的Thorsten Joachims教授,National T aiwan U2 niversity的Chih2Jen Lin教授和美国麻省理工学院Ryan Rifkin博士编写的,在实验的过程中,笔者对算法进行了修改。由于这些算法有很大的相似之处,而且训练支持向量机是一个凸函数的优化过程,存在全局唯一的最优解,训练得到的模型不依赖于具体的算法实现,因此,本文在实验过程中不对具体的算法做不必要的区别。实验所采用的训练和测试数据也是目前非常有代表性的,它们大部分由国内外研究人员提供。 2 比较所用数据简介 本文所用的人脸检测数据是从美国麻省理工学院生物和计算学习中心[31](Center for Biological and C omputational Lear2 ning)得到的,这些数据是C BC L研究人员在波士顿和剑桥等地收集的,每个训练样本是一个由19×19=361个像素组成的图像,我们用一个361维的向量来代表每一个图像,每一个分量代表对应的像素值。用于训练的样本共有6977个,其中有2429个是人脸,其余4548个是非人脸;在测试样本集中共有24045个样本,包含472个人脸和23573个非人脸。这是一个两类分类问题。图1是训练样本中部分人脸的图像。 图1 人脸检测数据中部分人脸的图像 M NIST手写数字识别数据是由美国AT&T的Y ann LeCun 博士收集的[32],每个样本是0～9中的一个数字,用28×28= 784维的向量表示。在训练集中有60000个样本,测试集中有10000个样本。图2是训练样本中前100个样本的图像。 USPS手写识别数据是由美国麻省理工学院和贝尔实验室的研究人员共同从U.S.P ostal Service收集的[33],每个样本是0～9中的一个数字,用16×16=256维的向量中的各个分量表示所对应像素的灰度值。训练集中共有7291个样本,测试集中有2007个样本。图3是训练集中部分样本的图像。 ? 8 1 ?计算机应用研究2004年 收稿日期:2003206220;修返日期:2003211212