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支持向量机用于性能退化的可靠性评估 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法.给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型——单一模型和加权模型.实例分析表明,所提方法有较好的预测精度.加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支. 相似文献
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为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径,并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集,提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明,改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法,但二者具有相似的回归精度,从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。 相似文献
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基于LS-SVM的特征提取及在凝点软测量中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法的特征提取新方法,并将其成功应用于柴油凝点近红外(NIR)光谱软测量建模。在该方法中,将特征提取公式表达成与LS-SVM回归算法相同的形式,这样就能通过LS-SVM求取最优的特征投影向量。用一个含120个样本的401维柴油近红外光谱数据集进行测试,通过该方法提取后,原始光谱数据集的特征被降到了6维并保留了原有99.58%的信息。同时,用该数据建立的软测量模型具有更快的学习速度和更高的测量精度。实验结果验证了所提的特征提取新方法应用于近红外光谱特征提取的可行性和有效性。 相似文献
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提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。 相似文献
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胡正平 《系统工程与电子技术》2006,28(5):677-680
针对经典区域增长算法中生长规则以及特征选取困难的问题,提出基于可拒识双层支持向量机模型的多目标并行区域增长图像分割算法。首先交互选择多个不同区域的种子点,并交互选择属于每个目标区域的子块和非目标区域的子块形成双层支持向量机训练样本;然后利用这些已知的训练样本训练双层支持向量分类器;在区域增长过程中,首先利用第一层的最大间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决,对属于该区域的点再利用第二层的支持向量域数据选择器(SVDD)进行拒识或接受处理,最后利用两层分类器的结果进行综合判决。为避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略。仿真实验获得了较好的分割效果,实验结果表明,提出的算法是合理可行的。 相似文献
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一种基于混合策略的孤立点检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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采煤工作面瓦斯涌出量的固有模态SVM建模预测 总被引:1,自引:0,他引:1
首先提出了一个依据EMD (empirical mode decomposition)方法提取固有模态分量进行SVM建模实现采煤工作面瓦斯涌出量预测的技术方法. 利用瓦斯涌出量的历史记录数据, 通过EMD分解得出其固有模态函数, 即IMF分量, 然后, 对应于每个固有模态分别利用SVM函数拟合方法进行外推预测, 再把不同固有模态的预测结果进行叠加重构合成, 获得瓦斯涌出量的理论预测结果. 从监测结果的实例分析发现, 与常规SVM方法相比, EMD方法的引入能够大幅度提高理论模型的预测精度, 并给出监测数据极为吻合的预测结果. 实际应用表明, 在采煤工作面瓦斯涌出量预测建模中, 固有模态的提取和SVM方法的实施都充分利用了样本数据本身驱动的自适应性质, 从而为保障优异的预测效果提供了良好的理论基础. 相似文献
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基于核主元分析和最小二乘支持向量机的软测量建模 总被引:2,自引:1,他引:2
软测量技术是工业过程控制和分析的有力工具,它的核心问题是如何建立学习速度快且泛化性能优良的软测量模型。提出了一种基于棱主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的软测量建模方法,利用核主元分析提取软测量输入数据空间中的非线性主元,然后用最小二乘支持向量机进行建模,不但降低模型复杂性,而且提高了模型泛化能力。最后将上述方法用于PTA结晶过程的软测量建模,仿真结果表明:与SVM、PCA-SVM建模方法相比,该KPCA-LSSVM方法具有学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强等优点,是一种有效的软测量建模方法。 相似文献
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基于PCA和最小二乘支持向量机的软测量建模 总被引:16,自引:3,他引:16
软测量技术是解决工业过程中普遍存在的一类难以在线测量变量估计问题的有效方法,支持向量机是基于统计学习理论的一种新的机器学习方法。提出了一种基于主元分析(PCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化支持向量机结构,并通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择。将其用于4-CBA软测量建模的结果表明:该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为4-CBA软测量建模的在线实施提供了方便。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的软测量建模 总被引:61,自引:6,他引:55
软测量技术在工业过程控制中得到了广泛的应用,对保证产品质量和安全生产有很重要的作用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型。支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。本文研究了基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法,并用交叉验证的方法进行支持向量机参数选择。将基于最小二乘支持向量机的软测量模型应用于轻柴油凝固点的预估。结果表明最小二乘支持向量机是软测量建模的一种非常有效的方法。 相似文献
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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. 相似文献
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基于熵特征和支持向量机的调制识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
通信信号调制识别在非合作通信领域是一项重要的研究课题。针对当前算法计算量大,能识别的调制类型少的特点,提出了一种基于熵特征和支持向量机(support vector machine, SVM)的调制识别新方法。该算法通过提取接收信号的多维熵特征,作为调制识别的特征参数,并利用基于二叉树的SVM作为分类器,对接收信号进行调制识别。除了信号的信噪比,该算法不需要信号带宽和载频等其他先验知识。理论分析与计算机仿真结果表明,该方法具有很高的识别率,计算量小,具有很好的应用价值。 相似文献
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空间锥体目标的微动形式分类对空间目标识别、参数估计等有着重要意义。针对这一问题,提出了一种从雷达回波时频分布中提取特征对微动形式进行分类的方法。首先分析了空间锥体目标的散射特性,在此基础上建立了等效散射点模型,并与传统的一般散射点模型比较,电磁计算结果进一步证明了提出模型的正确性;在特征提取阶段,基于能量强弱提取了回波时频分布中包含微动信息的区域,并针对自旋、进动、章动3种微动形式下瞬时频率变化的差别提取了4种特征;最后基于等效散射点模型仿真产生训练数据集、电磁计算产生测试数据集的模式,使用支持矢量机(support vector machine, SVM)分类器的分类实验结果表明新方法在一定信噪比条件下可有效实现对微动形式的分类。 相似文献
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三维MGIS符号的动态建模是虚拟战场及军事地理信息系统的重要内容,对提高战场态势的直观性,增强辅助决策能力具有重要意义。提出了一种基于网格控制的三维MGIS符号动态建模方法,使用贝塞尔网格和DEM网格控制MGIS符号的三维形状。在建立MGIS符号层次数据结构的基础上进行空间剖分,形成空间逼近线段;通过空间曲面约束,有效控制空间形态;最后进行Delaunay三角网重构,从而得到三维空间中的动态模型。实验结果表明,该方法能够很好地控制三维MGIS符号的平面与空间形态,并能有效实现DEM地形跟随。 相似文献