利用AR模型和支持向量机的调速阀故障识别

提出一种基于时间序列的自回归(AR)模型和支持向量机故障识别方法.以液压调速阀的故障识别为例,利用采集到的调速阀体的振动信号建立AR模型;然后,将AR模型自回归系数和残差方差组成的特征向量输入到支持向量机.最后,通过支持向量机完成对调速阀的正常和各种故障工况的分类识别.实验结果和分析表明,识别率不仅与核函数的选取有关系...     

基于特征熵和优化SVM的轴承故障诊断方法

为了对轴承的故障进行有效的识别,提出基于特征熵和优化支持向量机的轴承故障识别新方法.利用EMD分解信号提取分解信号的能量熵,由于这些熵值之间冗余信息较为严重,因此选用主成分分析对这些熵信息进行约简,提取最有效的特征信息,作为支持向量机模型的输入.通过粒子群优化选取最优决策树构造最佳的支持向量机分类模型进行状态的识别和判定,提高了分类的精确度.通过一个滚动轴承的实例说明方法的有效性和准确性.     

基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型．该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取，得到更能反映信号本质的特征，与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机，实现了对机器不同类型故障的识别．实验结果表明，同传统时域指标相比，经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力，进而提高了多类支持向量机的分类准确性．     

基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别

针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5％.     

多特征和支持向量机相结合的语音端点检测模型

为提高语音端点检测正确率,提出一种基于多特征和支持向量机相结合的语音端点检测模型。首先提取多种语音特征,并将它们组合在一起,然后将组合特征输入到支持向量机训练建立相应的语音识别模型,最后采用建立模型对语音信号进行检测和识别。仿真结果表明,与其他检测模型相比,多特征融合和支持向量机的检测模型提高了语音端点检测正确率,具有更好的适应性和鲁棒性,对不同信噪比的信号都有较好的检测能力。     

一种基于行为特征和SVM的P2P流量识别模型

提出了一种基于行为特征和SVM的P2P流量识别模型.根据不同功能和提供不同服务的节点流量呈现出有差异的行为特征,将行为特征作为支持向量机的输入向量.实验结果表明,该模型能够有效地提高P2P网络流量识别的精度.     

基于TWSVM的图像分类

图像分类技术是图像数据处理中最重要的技术之一.支持向量机是基于统计学习理论而提出的机器学习算法,在样本数少的时候能达到很好的分类效果.孪生支持向量机是基于支持向量机而提出来的,其性能优于支持向量机.通过提取彩色图像的颜色特征与纹理特征,利用孪生支持向量机与支持向量机对这些特征向量进行分类,孪生支持向量机的分类准确率与稳定性都高于支持向量机.     

用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率.     

一类支持向量机的设备状态自适应报警方法

为了提高对异常状态识别的适应性和有效性,提出了一种基于一类支持向量机的设备状态自适应报警方法.该方法使用一类支持向量机的在线算法,动态估计监测参数在高维特征空间中的最优分布区域,将新数据与上一时刻分布区域的相对距离作为异常指标,描述监测参数的统计特征变化,辨识出设备的异常状态.通过对仿真数据的报警效果分析,以及将该方法应用于对加热炉风机的振动监测中,得到的异常报警结果能够满足实际监测的需要,证明该方法具有异常的识别敏感性、缓慢劣化包容性和状态迁移适应性的特点.     

基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中经常遇到的"小样本"和"过学习"等问题,同时为了进一步改善人脸图像的奇异值特征在人脸识别中的识别性能,提出了一种基于奇异值分解和支持向量机的人脸识别新方法.在特征提取阶段,首先对训练样本集中的每一个人脸图像矩阵进行奇异值分解,得到训练样本的奇异值特征,然后对每个样本的奇异值特征向量进行降维、归一化、奇异值向量的分量重新排列等处理.在识别阶段,运用支持向量机作为分类工具,为了提高分类能力,选取径向基函数作为支持向量机的核函数.最后在ORL人脸数据库上验证了该方法.实验结果表明,通过对奇异值特征的相关处理,提高了识别速度和正确识别率.从而证明了所提出方法的有效性,具有一定的应用价值.     

基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法．第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正．大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83 %,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性．     

电液伺服阀状态在线特征提取和异常检测方法

基于电液伺服阀的动态工作特性,提出一种新的特征提取方法.将一类支持向量机用于电液伺服阀的在线异常检测,通过交叉有效性估计学习方法优化一类向量机参数,并与神经网络的诊断结果进行对比.实验结果表明,所提出的特征提取方法能够有效地提取电液伺服阀的动态特征信息,同时利用一类支持向量机优良的泛化能力能够有效地对电液伺服阀的异常状态进行识别.     

SVM在金属塑性成形摩擦系数预测中的应用研究

针对金属塑性成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,提出一种基于支持向量机的能够快速预测摩擦系数的方法。利用支持向量机建立了金属塑性成形中润滑油、模具表面粗糙度、滑动速度和金属材料表面粗糙度与摩擦系数的支持向量机模型．实验结果表明这种模型具有很好的精确度和预测性,为摩擦学设计和程序化计算和分析提供了一种方便且有效的工具。     

少量已知历史数据下的电能质量复合扰动识别方法

针对训练电能质量复合扰动分类模型遇到少量已知历史数据和海量未标注的采样数据共存的现象,提出了一种基于混合流形正则化图拉普拉斯-海森半监督极限学习机(Laplacian Hessian semi-supervised-extreme learning machine,LHSS-ELM)的复合扰动识别方法.所提方法通过La...     

基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法.通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断齿轮的工作状态和故障类型.实验结果表明:文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断.     

一种基于离散小波变换和支持向量机的人脸识别新方法

为提高人脸识别系统的性能,提出了一种基于离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）特征提取和支持向量机（SVM）分类的人脸识别方法。首先,采用DWT对人脸图像进行降维和去噪,然后,对小波低频子图像进行核辨别分析（KDA）提取人脸特征,最后,结合SVM进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,采用39个特征识别率达到98．2％。仿真结果表明,该方法明显减少了高频干扰对人脸特征的影响,增强了特征的辨别能力。而且,SVM有效地提高了分类器的分类和推广能力。     

电子线路性能检测的支持向量机方法

针对现有电子线路性能检测方法存在的成本过高、不便携等问题,提出了一种电子线路性能检测的支持向量机方法。运用支持向量机的基本分类机制,以模拟电子技术实验为依托,采用近一年内由精密仪器设备测评所得的测量电路的六项指标构建训练集,进行支持向量分类性能检测。实验表明,该方法具有较优的检测精度、较好的便携性和较低的检测成本。     

基于改进支持向量机的冷轧带钢表面缺陷分类识别

针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模式识别的分类器.通过实验确定了分类器的结构,给出了相关参数选择的方法.对几种生产现场出现频率较高的典型缺陷图像进行了计算机实验研究.研究结果显示,这种分类器很好地克服了传统支持向量机中存在的推广性能差以及当类别距离过近时准确率下降的问题,具有更好的适应性和准确性.