基于多分类支持向量机的智能辅助质量诊断研究

在分析比较目前常用的质量辅助诊断方法局限性的基础上,提出了一种基于多分类支持向量机(SVM)的质量控制图智能诊断新方法.该方法以SVM技术为智能核心,较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量诊断时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过结合投票法和决策树的基本思想,所提方法拓展出对控制图混合型异常模式的识别能力,从而提高了对质量过程诊断的全面性和准确性.与其它几种常见人工智能方法质量诊断的效果进行对比,实验表明,所提方法容易实现、诊断精度高,为实现小批量加工过程的在线质量诊断与控制提供可行的思路.     

基于SVM 的柔性生产模式下生产过程质量智能预测

提出了一种基于支持向量机(SVM)的柔性生产模式下生产过程质量智能预测方法.该方法基于结构风险最小化, 能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在训练时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点.实验表明: 该方法具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,为柔性生产模式下的生产过程质量预测提供了一种切实有效的方法.     

小批量生产过程中产品质量控制的研究

借助支持向量机技术解决了下面三个问题 :1 .在给定核函数的前提下 ,客观地、系统地给出一组增强输入模式 ,进而构造指出向量机网络 ,求出小批量数据所遵循的规律 ;2 .通过理论分析说明 ,该方法不仅能控制学习结果对测试样本的误差 ,而且能提高学习结果的泛化能力 ,从而避免 BP学习过程的缺陷 ,;3.通过求解小批量生产过程产品质量规律的实例 ,验证了上述结果 ,同时显示该方法具有较好的实时性.     

一种新隶属度函数的模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计,这对非球形分布数据很不合理.使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法.该方法克服传统方法的不足,降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力.数值实验表明,与支持向量机和三种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法的简单易行,计算时间少.     

基于支持向量机的混沌时间序列非线性预测

提出一种新的应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性预测方法,同时利用自适应的方法对支持向量机的参数进行优化.仿真结果显示支持向量机具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度,同时还讨论了支持向量机中参数以及嵌入维数的变化对泛化误差的影响,得出的结论与统计学习理论中的VC维理论相一致.     

SVR在混沌时间序列预测中的应用

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，该方法已广泛用于解决分类和回归问题。将支持向量回归算法应用于混沌时间序列预测中，并同BP网络及RBF网络的预测结果进行了比较分析。仿真实验表明，支持向量回归方法具有很好的泛化能力和一定的噪声容忍能力。     

基于PCA和SVM的控制图失控模式智能识别方法

控制图是在线质量控制的重要工具,而利用控制图进行异常过程模式识别却是个困难问题。该文在分析现有控制图识别技术在实际应用中存在缺陷的基础上,提出了一种基于主元分析(PCA)和支持向量机(SVM)的控制图失控模式识别方法。首先,将控制图作为信息图用于趋势模式数据集提取;然后,通过对数据集的高维特征进行线性组合并向低维空间投影的方法,降低了分类器的输入维数,提高了各维特征的敏感性;最后,为了克服神经网络方法速度慢和泛化能力弱的缺陷,利用SVM小样本学习能力,有针对性地设计SVM多分类器进行模式识别。用一个含有6种趋势的20维特征仿真数据集对该方法进行检验,通过主元分析后,数据集的特征被降到了3维并保留了88%的分类信息。进一步的识别结果表明,该方法相对现有的BP、SLFM识别方法达到更高的识别率和识别速度,适合质量控制图在线实时识别。     

基于支持向量机的交通安全预测模型及仿真研究

分析了交通安全预测中指标和影响因子的选择,确定了指标体系和影响因子集合,利用支持向量机(svm)建立交通安全预测模型并进行实例仿真验证.将1953年-2006年全国交通安全相关样本数据分为训练集和测试集,通过训练SVM得到交通安全预测模型参数值,对测试集指标进行预测,计算预测误差,并与BP神经网络预测模型进行对比.仿真结果表明支持向量机建立的交通安全预测模型学习速度快,泛化能力强,有着比神经网络预测模型更高的运算速度与预测精度.     

最小二乘支持向量机的参数优选方法及应用

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便,通过建立适当的性能指标,用遗传算法优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测并与其它方法的预测结果比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于PCA和最小二乘支持向量机的软测量建模

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。     

模糊偏最小二乘支持向量机的应用研究

基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机.传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能.同时利用偏最小二乘回归法,克服了求解线性回归方程中自变量向量间的多重相关性问题.利用 sinc 函数对该建模方法进行了测试,并进一步对铜转炉吹炼时间的预测问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该建模方法具有预测准确、跟踪性能好的优点.     

基于非均衡模糊近似支持向量机的P2P网贷借款人信用风险评估及应用

现实中P2P网贷平台可信用户和违约用户的样本分布具有非均衡性,且投资者对分类错误持有不同接受程度.本文通过使用双边权重误差测量方法和映射距离选择正负样本误差项的隶属度,构建了基于非均衡模糊近似支持向量机(DFPSVM)的P2P网贷借款人信用风险评估模型.然后,提出了借款人信用评分及评级方法.最后,借助人人贷平台借款人信用信息进行了实证分析,结果表明所构建的模型与其他模型相比具有更好的适应能力和较高的分类准确度,能有效减少样本非均衡性对分类结果的影响,显著增加负类样本分类的准确率.获得的人人贷平台借款人的信用得分、信用等级及违约率分布能够为平台控制违约风险及投资者决策提供帮助.     

消除EMD端点效应的PSO-SVM方法研究

经验模态分解(empirical mode decomposition, 简称EMD)的端点效应使得EMD分解结果产生严重失真, 为了减小分解过程中产生的端点效应, 将支持向量机(SVM)这一智能算法引入EMD, 提出采用SVM模型解决分解中产生的端点效应问题. 通过支持向量机对其原始数据两端进行延拓, 以获得一个或者多个极大值和极小值. 为了使端点处的延拓变得更加合理, 引入粒子群(PSO)智能算法对支持向量机算法参数进行优化, 使其两个端点处的数据延拓得更加准确, 从而使得三次样条曲线在端点处不会发生大的摆动, 实现EMD分解的固有模态函数(IMF)更加准确可靠. 通过对仿真信号的研究表明, 基于PSO-SVM 方法的延拓方法能够很好地抑制了分解的端点效应.     

基于预测误差校正的支持向量机短期风速预测

对风电场风速进行较为准确的预测,对于电力部门及时调整调度计划至关重要。建立了支持向量机风速预测模型,并提出了结合预测误差校正来提高预测精度的新思路。先建立SVM模型初步预测风速,再将得到的训练误差和测试误差分别构建样本,建立基于小波-支持向量机的误差预测模型进行误差预测,最后用预测误差对风速初步预测值进行校正。仿真结果表明所提方法能明显改善预测精度,而且方法简洁明了,具有很好的稳健性,能够推广到长期风速预测、负荷预测及其它预测领域。     

多项式光滑的半监督支持向量分类机

为了处理半监督支持向量分类优化中的非凸非光滑问题,引入一族多项式光滑函数来逼近非凸的目标函数,给出的多项式函数在样本的高密度区逼近精度高,逼近精度低时出现在样本的低密度区,同时可以根据不同的精度要求选择不同的逼近函数.采用BFGS算法求解模型.在人工数据和UCI数据集上的实验结果显示,算法不仅能保证标号数据很少时的分类精度,而且不因标号数据的增多而明显提高分类性能,因此给出的分类器性能是稳定的.     

Improved particle swarm optimization algorithm for fuzzy multi-class SVM

An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to train the fuzzy support vector machine (FSVM) for pattern multi-classification. In the improved algorithm, the particles studies not only from itself and the best one but also from the mean value of some other particles. In addition, adaptive mutation was introduced to reduce the rate of premature convergence. The experimental results on the synthetic aperture radar (SAR) target recognition of moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) dataset and character recognition of MNIST database show that the improved algorithm is feasible and effective for fuzzy multi-class SVM training.     

模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用

支持向量机是近些年兴起的人工智能方法,并在信用风险分析领域得到了广泛应用.为了有效地减小在实证研究中样本的奇异点和噪声对模型的干扰, 在近似支持向量机的基础上, 引入模糊隶属度的思想,提出了模糊近似支持向量机, 使之不仅能保留近似支持向量机原有的优点,同时也可以减小奇异点和噪声对模型的干扰,从而进一步提高了分类判别能力. 为验证模糊近似支持向量机的效果, 利用两个公开的信用数据集进行实证研究. 实证研究结果表明:与其它模型相比,所提出的模糊近似支持向量机能够显著地提高信用风险分类精度,具有较高的实用价值.     

基于暂态挖掘的非线性时间序列故障预报

针对实际工程系统故障建模困难、现有故障预报方法实时性差的问题.从一类挖掘的角度,设计了一种基于一类支持向量机的时间序列暂态挖掘算法,提出了一种既不需要系统近似模型也不需要故障训练数据和先验知识的直接故障预报方法.在系统运行的同时实现学习和预报.提高了实时性.同时该方法简单易用,克服了传统方法在预报故障前需要预测系统未来状态的缺点.具有很强的应用意义.以釜式反应嚣为对象进行的仿真实验证明了方法的有效性.     

基于加权支持向量机的选矿生产指标预报模型

在选矿生产中为了达到规定的目录,选矿工程师需要根据原矿的情况给各生产工序下达合理的生产作务,但由于选矿生产具有大滞后的特点,在选矿工程师决策下达执行前,如果能够对最终的生产结果进行预测则具有重要意义.以某选矿厂为实际背景,在分析了指标之间关系的基础上,采用加权支持向量机建立了相关指标的预报模型,并通过构造重要性函数的方法确定了支持向量机加权系数,最后利用该厂历史数据进行了传真实验     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.