基于离散样本的一种最优化方法研究

探索一种解决结构优化设计问题的新思路.以一种新型直线电机的结构参数优化为例,通过建立电机的有限元计算模型及试验验证,获得了用于支持向量机回归建模的离散样本空间,建立了SVM回归模型,进一步采用遗传算法和混沌优化方法,对直线电机的结构参数进行了优化,获得了直线电机的较优结构参数.为最优化设计问题提供了一种新的思路,实践应用证实了该方法是有效可行的.     

基于多支持向量机和粒子群算法的永磁同步直线电机优化设计

引入多支持向量机算法(MSVM),用以解决永磁同步直线电机(PMSLM)优化设计中的快速建模问题。在3D有限元分析的基础上,采用MSVM拟合直线电机结构参数与运行性能参数之间的非线性关系,对电机性能参数(推力、推理波动率、效率和谐波畸变率等)进行回归预测,该方法建立的模型精度可达到93%以上;引入粒子群算法(PSO)对MSVM电机模型进行寻优,得到一组最优的电机结构参数并建立有限元模型。仿真实验结果表明:采用MVSM建模并优化的电机推力大、推力波动小、峰值电流小、效率高,符合电机的优化设计目标。     

基于支持向量机的出水TP软测量

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型建模方法,本文根据活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数TP(总磷)难于在线测量的情况,采用SVM方法建模,并采用粗糙集理论(RS)和主元分析法(PCA)进行数据的预处理。用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,建立了出水TP基于SVM的软测量模型。和未经预处理的支持向量机进行了比较,选择RS-SVM模型作为最终的软测量模型。结果表明,经粗糙集预处理数据后,不仅测量的误差值更小,而且大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能。     

径向基SVM核参数混沌优化及工程应用

采用混沌优化算法,对支持向量机回归建模中的径向基核参数进行优化,找出了具有较强推广能力的径向基核参数.结合直线电机结构参数与性能输出模型的建模实例,证实了所研究方法用于工程建模是有效的.     

基于微粒群优化算法和支持向量机的软测量建模

在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模.仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度.     

基于GA-SVM算法永磁同步直线电机变载荷进给位置误差预测

针对永磁同步直线电机精密进给过程中,受到齿槽效应、端部效应及摩擦力扰动等非线性因素的影响,位置误差难以预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)算法永磁直线电机变载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁直线电机在运动过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化支持向量机算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,经过遗传算法优化支持向量机建立的位置误差预测模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的位置误差预测模型。     

基于支持向量机与开口波导法的电磁参数提取方法研究

本文在考虑了同轴波导转换连接的基础上建立了开口波导的有限元数值计算模型,利用建立的模型计算得到被测材料的散射参数;利用计算到的散射参数训练支持向量机,利用训练过的支持向量机对试验数据进行了预测验证。仿真结果表明,采用支持向量机预测的数据达到令人满意的结果。     

基于GA-SVM算法永磁同步直线电机变载荷进给位置误差的预测

针对永磁同步直线电机精密进给过程中,受到齿槽效应、端部效应及摩擦力扰动等非线性因素的影响,位置误差难以预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)算法永磁直线电机变载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁直线电机在运动过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化支持向量机算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,经过遗传算法优化支持向量机建立的位置误差预测模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的位置误差预测模型。     

基于K近邻的支持向量机多模型建模

单一的支持向量机在建模时存在一定的局限性,对于复杂的实际数据,不能很好地提取其中的信息,导致模型泛化性能较差,为此提出基于K近邻的组合支持向量机方法。该方法首先采用简单距离分类方法对经过主元分析的样本数据进行分类,并采用K近邻算法得到支持向量机子模型的组合参数,进而建立起基于支持向量机的多模型。将该方法应用于双酚A生产过程中质量指标的软测量建模,仿真结果表明基于K近邻方法的支持向量机多模型建模可以有效提高模型的泛化性能,并验证了该算法的可行性和有效性。     

基于育种算法的SVM参数优化

支持向量机(SVM)的学习性能主要取决于参数选择.论文基于育种算法提出了混合算法的支持向量机参数优化模型,即将种子或者粒子所对应的适应度取作交叉验证方法中的测试样本集数据的识别率,构成基于混合算法的支持向量机,并通过数值试验验证了该方法的可行性。     

一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法

针对采用单一的建模方法存在的局限性,提出了一种基于非线性回归和支持向量机的混合建模方法.该方法将模型分为两部分,一部分由简单的非线性回归模型估计对象的总体变化趋势,另一部分由一个支持向量机组合模型来描述对象的局部变化特性,最后将该组合模型与非线性回归模型叠加,构成混合软测量模型.将该建模方法应用到双酚A反应的催化剂活性软测量建模中,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于电流的主轴性能退化评估方法

为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然后利用主成分分析法（PCA）进行数据降维,用降维后的样本进行支持向量机回归建模.采用粒子群算法（PSO）对支持向量机模型进行参数优化,以获得最优性能退化模型.将该模型应用于主轴实验台主轴性能退化评估,实验结果表明该方法原理正确,可以准确评价主轴性能.      

基于动态神经网络支持向量机的FPGA实现

研究了一种基于动态神经网络支持向量机(SVM)的FPGA硬件实现方法.提出了基于动态神经网络的最小二乘支持向量机(LS-SVM)神经网络结构,完成了VHDL语言描述的基于动态神经网络的LS-SVM结构设计,并在XILINX SPANT3E系列FPGA中完成了LS-SVM的分类与回归实验.结果表明,该硬件实现方法很好地完成了SVM的分类与回归功能,与现有的软件仿真和模拟器件实现相比,该方法具有更快的收敛速度和更高的灵活性.     

多输出支持向量回归算法

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，由于其出色的学习性能。该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点．这种方法已广泛用于解决分类和回归问题．在回归中。目前的研究和应用都限于单输出的情况,而实际中有很多属于多输出回归问题．针对这一点，将支持向量回归算法推广到多输出情况．仿真实例说明了该算法的可行性．     

On-line Weighted Least Squares Kernel Method for Nonlinear Dynamic Modeling

Support vector machines （SVM） have been widely used in pattern recognition and have also drawn considerable interest in control areas. Based on rolling optimization method and on-line learning strategies, a novel approach based on weighted least squares support vector machines （WLS-SVM） is proposed for nonlinear dynamic modeling. The good robust property of the novel approach enhances the generalization ability of kernel method-based modeling and some experimental results are presented to illustrate the feasibility of the proposed method.     

一种新的支持向量回归预测模型

运用支持向量机（SVM）理论，建立了一种新的支持向量回归（SVR）预测模型.模型的求解可转化为二次规划问题，并能实现模型参数的自动选择.用此模型对我国粮食产量增长率的预测表明，模型具有较好的概化能力.     

机器人动力学模型识别新方法

准确的动力学模型在先进的机器人轨迹跟踪控制中扮演了一个非常重要的角色．通过分析关节的非线性摩擦力的特点，提出了一种新颖的机器人动力学模型识别途径．同时应用最小均方差方法和支持向量机算法，可以准确地识别机器人的线性和非线性耦合的动力学模型．对一自由度机器人系统的实验结果表明，相对于传统方法，其动力学模型的建模精度更高．     

最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

受限空间细水雾作用下烟气温度变化规律研究

利用热电偶测量细水雾作用下烟气层不同高度温度,研究雾滴粒径、雾通量和喷头与火源的水平距离等因素对平均细水雾降温速率（V）的影响规律．揭示了细水雾抑制火灾烟气温度的主导机理．利用实验数据推导V与雾通量之间的数学关系,建立V空间分布的三维数学模型,为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供理论基础和必要的设计参数．     

Quantum-inspired evolutionary tuning of SVM parameters

The most commonly used parameters selection method for support vector machines （SVM） is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm （QEA）. QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines （LS-SVM） can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision.