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Automatic Pain Assessment from Infants’ Crying SoundsPai, Chih-Yun 01 November 2016 (has links)
Crying is infants utilize to express their emotional state. It provides the parents and the nurses a criterion to understand infants’ physiology state. Many researchers have analyzed infants’ crying sounds to diagnose specific diseases or define the reasons for crying. This thesis presents an automatic crying level assessment system to classify infants’ crying sounds that have been recorded under realistic conditions in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU) as whimpering or vigorous crying. To analyze the crying signal, Welch’s method and Linear Predictive Coding (LPC) are used to extract spectral features; the average and the standard deviation of the frequency signal and the maximum power spectral density are the other spectral features which are used in classification. For classification, three state-of-the-art classifiers, namely K-nearest Neighbors, Random Forests, and Least Squares Support Vector Machine are tested in this work, and the experimental result achieves the highest accuracy in classifying whimper and vigorous crying using the clean dataset is 90%, which is sampled with 10 seconds before scoring and 5 seconds after scoring and uses K-nearest neighbors as the classifier.
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Uma abordagem multinível usando algoritmos genéticos em um comitê de LS-SVMPadilha, Carlos Alberto de Araújo January 2018 (has links)
Há muitos anos, os sistemas de comitê já tem se mostrado um método eficiente para aumentar a acurácia e estabilidade de algoritmos de aprendizado nas décadas recentes, embora sua construção tem uma questão para ser elucidada: diversidade. O desacordo entre os modelos que compõe o comitê pode ser gerado quando eles são contruídos sob diferentes circunstâncias, tais como conjunto de dados de treinamento, configuração dos parâmetros e a seleção dos algoritmos de aprendizado. O ensemble pode ser visto como uma estrutura com três níveis: espaço de entrada, a base de componentes e o bloco de combinação das respostas dos componentes. Neste trabalho é proposta uma abordagem multi-nível usando Algoritmos Genéticos para construir um ensemble de Máquinas de Vetor de Suporte por Mínimos Quadrados ou LS-SVM, realizando uma seleção de atributos no espaço de entrada, parametrização e a escolha de quais modelos irão compor o comitê no nível de componentes e a busca por um vetor de pesos que melhor represente a importância de cada classificador na resposta final do comitê. De forma a avaliar a performance da abordagem proposta, foram utilizados alguns benchmarks do repositório da UCI para comparar com outros algoritmos de classificação. Além disso, também foram comparados os resultados da abordagem proposta com métodos de aprendizagem profunda nas bases de dados MNIST e CIFAR e se mostraram bastante satisfatórios. / Many years ago, the ensemble systems have been shown to be an efficient method to increase the accuracy and stability of learning algorithms in recent decades, although its construction has a question to be elucidated: diversity. The disagreement among the models that compose the ensemble can be generated when they are built under different circumstances, such as training dataset, parameter setting and selection of learning algorithms. The ensemble may be viewed as a structure with three levels: input space, the base components and the combining block of the components responses. In this work is proposed a multi-level approach using genetic algorithms to build the ensemble of Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), performing a feature selection in the input space, the parameterization and the choice of which models will compose the ensemble at the component level and finding a weight vector which best represents the importance of each classifier in the final response of the ensemble. In order to evaluate the performance of the proposed approach, some benchmarks from UCI Repository have been used to compare with other classification algorithms. Also, the results obtained by our approach were compared with some deep learning methods on the datasets MNIST and CIFAR and proved very satisfactory.
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Uma abordagem multinível usando algoritmos genéticos em um comitê de LS-SVMPadilha, Carlos Alberto de Araújo January 2018 (has links)
Há muitos anos, os sistemas de comitê já tem se mostrado um método eficiente para aumentar a acurácia e estabilidade de algoritmos de aprendizado nas décadas recentes, embora sua construção tem uma questão para ser elucidada: diversidade. O desacordo entre os modelos que compõe o comitê pode ser gerado quando eles são contruídos sob diferentes circunstâncias, tais como conjunto de dados de treinamento, configuração dos parâmetros e a seleção dos algoritmos de aprendizado. O ensemble pode ser visto como uma estrutura com três níveis: espaço de entrada, a base de componentes e o bloco de combinação das respostas dos componentes. Neste trabalho é proposta uma abordagem multi-nível usando Algoritmos Genéticos para construir um ensemble de Máquinas de Vetor de Suporte por Mínimos Quadrados ou LS-SVM, realizando uma seleção de atributos no espaço de entrada, parametrização e a escolha de quais modelos irão compor o comitê no nível de componentes e a busca por um vetor de pesos que melhor represente a importância de cada classificador na resposta final do comitê. De forma a avaliar a performance da abordagem proposta, foram utilizados alguns benchmarks do repositório da UCI para comparar com outros algoritmos de classificação. Além disso, também foram comparados os resultados da abordagem proposta com métodos de aprendizagem profunda nas bases de dados MNIST e CIFAR e se mostraram bastante satisfatórios. / Many years ago, the ensemble systems have been shown to be an efficient method to increase the accuracy and stability of learning algorithms in recent decades, although its construction has a question to be elucidated: diversity. The disagreement among the models that compose the ensemble can be generated when they are built under different circumstances, such as training dataset, parameter setting and selection of learning algorithms. The ensemble may be viewed as a structure with three levels: input space, the base components and the combining block of the components responses. In this work is proposed a multi-level approach using genetic algorithms to build the ensemble of Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), performing a feature selection in the input space, the parameterization and the choice of which models will compose the ensemble at the component level and finding a weight vector which best represents the importance of each classifier in the final response of the ensemble. In order to evaluate the performance of the proposed approach, some benchmarks from UCI Repository have been used to compare with other classification algorithms. Also, the results obtained by our approach were compared with some deep learning methods on the datasets MNIST and CIFAR and proved very satisfactory.
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Uma abordagem multinível usando algoritmos genéticos em um comitê de LS-SVMPadilha, Carlos Alberto de Araújo January 2018 (has links)
Há muitos anos, os sistemas de comitê já tem se mostrado um método eficiente para aumentar a acurácia e estabilidade de algoritmos de aprendizado nas décadas recentes, embora sua construção tem uma questão para ser elucidada: diversidade. O desacordo entre os modelos que compõe o comitê pode ser gerado quando eles são contruídos sob diferentes circunstâncias, tais como conjunto de dados de treinamento, configuração dos parâmetros e a seleção dos algoritmos de aprendizado. O ensemble pode ser visto como uma estrutura com três níveis: espaço de entrada, a base de componentes e o bloco de combinação das respostas dos componentes. Neste trabalho é proposta uma abordagem multi-nível usando Algoritmos Genéticos para construir um ensemble de Máquinas de Vetor de Suporte por Mínimos Quadrados ou LS-SVM, realizando uma seleção de atributos no espaço de entrada, parametrização e a escolha de quais modelos irão compor o comitê no nível de componentes e a busca por um vetor de pesos que melhor represente a importância de cada classificador na resposta final do comitê. De forma a avaliar a performance da abordagem proposta, foram utilizados alguns benchmarks do repositório da UCI para comparar com outros algoritmos de classificação. Além disso, também foram comparados os resultados da abordagem proposta com métodos de aprendizagem profunda nas bases de dados MNIST e CIFAR e se mostraram bastante satisfatórios. / Many years ago, the ensemble systems have been shown to be an efficient method to increase the accuracy and stability of learning algorithms in recent decades, although its construction has a question to be elucidated: diversity. The disagreement among the models that compose the ensemble can be generated when they are built under different circumstances, such as training dataset, parameter setting and selection of learning algorithms. The ensemble may be viewed as a structure with three levels: input space, the base components and the combining block of the components responses. In this work is proposed a multi-level approach using genetic algorithms to build the ensemble of Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), performing a feature selection in the input space, the parameterization and the choice of which models will compose the ensemble at the component level and finding a weight vector which best represents the importance of each classifier in the final response of the ensemble. In order to evaluate the performance of the proposed approach, some benchmarks from UCI Repository have been used to compare with other classification algorithms. Also, the results obtained by our approach were compared with some deep learning methods on the datasets MNIST and CIFAR and proved very satisfactory.
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Algoritmos gen?ticos aplicados a um comit? de LS-SVM em problemas de classifica??oPadilha, Carlos Alberto de Ara?jo 31 January 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
CarlosAAP_DISSERT.pdf: 1150903 bytes, checksum: a90e625336bbabe7e96da74cb85ee7aa (MD5)
Previous issue date: 2013-01-31 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The pattern classification is one of the machine learning subareas that has the most
outstanding. Among the various approaches to solve pattern classification problems, the
Support Vector Machines (SVM) receive great emphasis, due to its ease of use and good
generalization performance. The Least Squares formulation of SVM (LS-SVM) finds the
solution by solving a set of linear equations instead of quadratic programming implemented
in SVM. The LS-SVMs provide some free parameters that have to be correctly
chosen to achieve satisfactory results in a given task. Despite the LS-SVMs having high
performance, lots of tools have been developed to improve them, mainly the development
of new classifying methods and the employment of ensembles, in other words, a combination
of several classifiers. In this work, our proposal is to use an ensemble and a Genetic
Algorithm (GA), search algorithm based on the evolution of species, to enhance the LSSVM
classification. In the construction of this ensemble, we use a random selection of
attributes of the original problem, which it splits the original problem into smaller ones
where each classifier will act. So, we apply a genetic algorithm to find effective values
of the LS-SVM parameters and also to find a weight vector, measuring the importance
of each machine in the final classification. Finally, the final classification is obtained by
a linear combination of the decision values of the LS-SVMs with the weight vector. We
used several classification problems, taken as benchmarks to evaluate the performance of
the algorithm and compared the results with other classifiers / A classifica??o de padr?es ? uma das sub?reas do aprendizado de m?quina que possui
maior destaque. Entre as v?rias t?cnicas para resolver problemas de classifica??o de padr?es,
as M?quinas de Vetor de Suporte (do ingl?s, Support Vector Machines ou SVM)
recebem grande ?nfase, devido a sua facilidade de uso e boa capacidade de generaliza??o.
A formula??o por M?nimos Quadrados da SVM (do ingl?s, Least Squares Support Vector
Machines ou LS-SVM) encontra um hiperplano de separa??o ?tima atrav?s da solu??o
de um sistema de equa??es lineares, evitando assim o uso da programa??o quadr?tica
implementada na SVM. As LS-SVMs fornecem alguns par?metros livres que precisam
ser corretamente selecionados para alcan?ar resultados satisfat?rios em uma determinada
tarefa. Apesar das LS-SVMs possuir elevado desempenho, v?rias ferramentas tem
sido desenvolvidas para aprimor?-la, principalmente o desenvolvimento de novos m?todos
de classifica??o e a utiliza??o de comit?s de m?quinas, ou seja, a combina??o de v?rios
classificadores. Neste trabalho, n?s propomos tanto o uso de um comit? de m?quinas
quanto o uso de um Algoritmo Gen?tico (AG), algoritmo de busca baseada na evolu??o
das esp?cies, para aprimorar o poder de classifica??o da LS-SVM. Na constru??o desse
comit?, utilizamos uma sele??o aleat?ria de atributos do problema original, que divide o
problema original em outros menores onde cada classificador do comit? vai atuar. Ent?o,
aplicamos o AG para encontrar valores efetivos para os par?metros de cada LS-SVM
e tamb?m encontrando um vetor de pesos, medindo a import?ncia de cada m?quina
na classifica??o final. Por fim, a classifica??o final ? dada por uma combina??o linear das respostas de cada m?quina ponderadas pelos pesos. Foram utilizados v?rios problemas
de classifica??o, tidos como benchmarks, para avaliar o desempenho do algoritmo e
comparamos os resultados obtidos com outros classificadores
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