基于时空关联规则挖掘的城市交通拥堵传导预测

对城市交通拥堵进行准确预测是智能交通领域的重要研究问题.为更准确地预测道路拥堵状态和挖掘拥堵传导规则,本文提出了一个新的基于时空关联规则的交通拥堵传导预测模型.该模型使用基于遗传网络规划(GNP)的时空关联规则挖掘算法识别交通拥堵在不同时间、不同地点的共现规则,揭示了交通拥堵的时空传导模式.最后,本文基于北京市交通状态实测数据的实证结果验证了该模型具有较高的预测性能.该模型突破已有研究“先流量预测,再状态分析”的技术路径,将交通拥堵状态作为直接研究对象,揭示了交通拥堵的时空动态传导规律,从而可支持城市交通主管部门提前采取更加系统化的应对措施,提高交通拥堵的前瞻性和动态性处置能力.     

基于云-支持向量机的道路交通拥挤预警模型

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理、具有很高泛化性能的学习算法,为小样本、非线性、高维数一类信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。鉴于拥挤预警中的信息具有随机性和模糊性,并且大部分采集的交通数据包含噪声,本文利用云模型对交通路况信息进行分析和处理,通过云-支持向量机模型对交通路况进行判别,同时对交通预警进行了讨论,为进一步采取交通控制措施建立了良好的基础。     

惯性导航状态数据分析与基于SVM的故障诊断模型构建

为更好地利用当前航空装备系统积累的大量飞行数据, 从中挖掘信息来更有效地服务于空军装备可靠性为中心的维修保障工作, 将数据分析技术应用到当前的装备故障诊断中, 设计并实现了某型飞机惯性导航系统状态数据分析和故障诊断系统. 分析了整个系统的数据处理过程, 对数据自动判读处理、数据清理和修正进行了研究. 设计了支持向量机模型, 提出了通过对惯导状态信息数据进行回归预测, 用预测值与实际值之间误差诊断故障; 通过状态数据和与之对应的故障信息库, 用支持向量机进行故障分类两种方法来实现故障的诊断和决策. 最后对模型进行了验证和分析.     

基于核主元分析与多支持向量机的监控诊断方法及其应用

为保证密闭鼓风炉冶炼过程的正常运行,构造了一种基于核主元分析(KPCA)和多支持向量机(MSVM)的监控模型.该监控模型首先用核主元分析方法对过程数据进行特征提取,然后将代表过程特征的核主元送入到多支持向量机分类器中进行故障诊断与分类.仿真研究显示, 该监控模型具有较好的泛化能力,能有效地应用于鼓风炉的监控诊断,可用于鼓风炉熔炼过程的现场操作指导.     

基于支持向量机模型的高速公路运营效益评价

为解决模糊综合评价在运营效益评价过程中存在的很难克服指标权重设置中的主观性问题,本文引进了统计学理论中的最新内容--支持向量机,并针对高速公路企业运营效益评价内容体系自身特点,建立高速公路企业的运营效益评价的支持向量机评价模型;通过对湖南省潭邵高速公路企业的运营效益进行评价的实例,更客观地验证了高速公路企业运营效益评价模型的可行性和有效性.     

基于支持向量机的中文文本自动分类研究

提出了一种基于支持向量机的文本自动分类方法,并进行了实验研究。在详细介绍了进行文本分类的实验过程和在实验中使用支持向量机的方法的基础上,通过实验比较了支持向量机算法和传统的KNN算法应用于文本分类的效果,并针对支持向量机算法的缺点,提出了进行文本预处理时的改进方法。实验结果表明了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。     

一种自适应权值的多特征融合分类方法

由于类别较多或者特征单一等原因,传统的支持向量机方法对一些复杂问题的分类,很难获得好的识别效果。首先使用一种树状结构将概率支持向量机推广到多分类问题|然后提出一种自适应权值的多特征融合方法,根据概率输出自动调整不同分类器的相关权值,将所有分类器的结果进行加权得到最终的判决结果。为解决实际应用中常出现的非平衡问题,提出综合权值方法,将类别权值与特征权值进行综合。实验结果表明,融合方法较之传统的支持向量机一对一方法以及概率支持向量机方法能够获得更高的识别率|对于非平衡问题,综合权值方法可以得到更加合理的识别结果。     

不平衡最小二乘支持向量机

针对标准的最小二乘支持向量机(LSSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题提出一种称为不平衡最小二乘支持向量机的算法.首先用标准的最小二乘支持向量机对原始数据进行初步训练,产生一个分离超平面的法向量.然后把高雏样本投影到该法向量上得到一维数据.最后由该一维数据的标准差以及样本数量差异所提供的信息,给出两类数据惩罚因子比例,再用标准的最小二乘支持向量机进行第二次训练,对分离超平面进行调整.该方法克服传统方法只考虑数量的不平衡的不足,将原有样本集中具有的分类信息充分提取出来,提高了最小二乘支持向量机的泛化能力.实验结果表明,所提方法可以有效提高不平衡数据的分类性能.     

一种基于混合策略的孤立点检测方法

孤立点检测面临数据不平衡和代价敏感两个问题。利用改进的一类支持向量机对数据集进行重构,并结合代价敏感支持向量机提出了一种混合策略检测方法。首先在传统的一类支持向量机优化过程中设定不同权重,通过刻画超平面消除部分正常样本进而平衡数据集;重构过程保留了孤立点信息,同时能克服数据混叠现象。通过代价敏感支持向量机对样本进行训练,利用受试者工作特征分析作为评判依据搜索最优参数,进而调节阈值获得孤立点检测模型。仿真实验结果表明,本文方法能提高检测精度,同时有效降低总的误分类代价。     

基于支持向量机的信息融合诊断方法

提出了一种采用小波变换进行特征提取、支持向量机进行模式分类的多传感器信息融合诊断方法。该方法首先对多传感器的信息进行加权初级融合,接着利用小波变换的时频局部特性和多尺度、多分辨特性对传感器测量信号进行特征提取,最后利用支持向量机进行分类实现信息的特征级融合和分类。将其应用于某转子实验台的故障诊断中,取得了令人满意的结果。     

基于模糊核聚类的SVM多类分类方法

针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类,而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息,利用这些信息能有效提高分类器的性能。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的速度和精度。     

基于支持向量机的空中目标大类别分类

针对已有空中目标识别方法存在的经验风险大、识别率低等不足,依据空中目标的分类原则和纠错码设计原则,设计了针对该问题的纠错码,并训练了码位分类器,最后给出了基于支持向量机的空中目标大类别分类算法。该方法采用纠错编码支持向量机的多类分类技术,降低了经验风险,能对误差进行自动修正,有效地提高了识别率和识别速度。最后给出了一个算例,结果证实了该算法的有效性,并给出了与同类算法的比较结果。     

Text classification toward a scientific forum

Text mining, also known as discovering knowledge from the text, which has emerged as a possible solution for the current information explosion, refers to the process of extracting non-trivial and useful patterns from unstructured text. Among the general tasks of text mining such as text clustering, summarization, etc, text classification is a subtask of intelligent information processing, which employs unsupervised learning to construct a classifier from training text by which to predict the class of unlabeled text. Because of its simplicity and objectivity in performance evaluation, text classification was usually used as a standard tool to determine the advantage or weakness of a text processing method, such as text representation, text feature selection, etc. In this paper, text classification is carried out to classify the Web documents collected from XSSC Website （http：//www.xssc.ac.cn）. The performance of support vector machine （SVM） and back propagation neural network （BPNN） is compared on this task. Specifically, binary text classification and multi-class text classification were conducted on the XSSC documents. Moreover, the classification results of both methods are combined to improve the accuracy of classification. An experiment is conducted to show that BPNN can compete with SVM in binary text classification; but for multi-class text classification, SVM performs much better. Furthermore, the classification is improved in both binary and multi-class with the combined method.     

基于小波重构与SVM-BPNN的动态过程在线智能监控

为了提高动态过程运行状态在线监控效率,提出了基于小波重构与支持向量(support vector machine,SVM)-反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)相结合的在线智能监控方法.首先,运用离散小波变换对动态过程实测数据流进行重构,并提取其形状特征.其次,利用训练好的小波重构特征的SVM、均值特征的BPNN及重构后形状特征的SVM,对"监控窗口"内实测数据流进行异常模式识别.最后,应用该方法对某精密轴加工过程进行在线智能监控.结果表明:所提模型识别精度高、训练耗时少,其整体性能明显优于小波重构的BPNN模型与基于统计和形状特征的多分类支持向量机(multi-class support vector machine,MSVM)模型,是一种更为有效的动态过程在线智能监控方法.     

基于不完全BT-SVMs分类的模拟电路故障诊断方法

针对几种常用的支持向量机多类分类方法,分析了各自存在的问题和缺点,并在此基础上提出了一种基于核的自组织映射聚类的不完全二叉树SVMs多类分类方法,该方法首先用SOM神经网络对所有训练样本进行聚类,分裂成两个子类,然后分别对两个子类进行类似的操作,直到每个类别都被单独分开为止。根据聚类的结果构造二叉树结构,从而产生相对应的SVMs网络。实验结果表明,采用该方法进行多类分类具有很高的分类精度和分类速度。     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

Decision tree support vector machine based on genetic algorithm for multi-class classification

To solve the multi-class fault diagnosis tasks, decision tree support vector machine (DTSVM), which combines SVM and decision tree using the concept of dichotomy, is proposed. Since the classification performance of DTSVM highly depends on its structure, to cluster the multi-classes with maximum distance between the clustering centers of the two sub-classes, genetic algorithm is introduced into the formation of decision tree, so that the most separable classes would be separated at each node of decisions tree. Numerical simulations conducted on three datasets compared with "one-against-all" and "one-against-one" demonstrate the proposed method has better performance and higher generalization ability than the two conventional methods.     

基于独立成分分析和模糊支持向量机的人脸识别方法

成分分析(PCA)只能从2阶上去消除数据的相关性，传统支持向量机在解决多类问题时会出现分类的盲区问题，针对这两种情况，首先采用独立成分分析(ICA)方法解决了高阶上的数据相关性问题；同时在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数，用模糊支持向量机解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。通过实验证明了该方法在人脸识别率上取得了显著提高。     

基于相依网络和SVM的管制系统运行态势评估

客观准确地评估管制系统整体的运行态势, 能够帮助管制员从宏观上掌控管制系统的运行状态, 针对这一问题本文提出了一种基于相依网络和支持向量机(support vector machine, SVM)的管制系统运行态势评估方法。使用管制-飞行状态相依网络模型来代表管制系统, 充分考虑了空中航空器与地面管制员的整体状态, 采用相依网络指标描述网络运行态势。评估方法选择SVM, 将运行态势评估问题转化为分类问题, 以点到运行顺畅分类边界的距离作为指标从整体上评估管制系统的运行态势, 降低了主观因素对评估方法的影响。仿真分析与在长水机场的实例分析结果均表明: 该评估方法能够给出具体的管制系统运行态势值, 为管制员提供客观准确的态势信息。     

基于修正核函数SVM的网络入侵检测

支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能,在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象,以核函数所蕴含的黎曼几何为依据,引入一个伪一致性变换函数,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力,建立基于支持向量机的网络入侵检测系统,并对系统总体结构和运行机制进行了详细的描述。实验仿真表明,该系统可有效地提高入侵检测的准确率,改善由于数据集不平衡造成的支持向量机分类偏移的情况。