基于小波基的SVM多气体融合

为了提高气体传感器在多气体环境下的检测灵敏度,基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数具备小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,提高了模型的精度和迭代的收敛速度,适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而能在提高支持向量机(SVM:Support Vector Machine)泛化能力的同时,提高辨识效果,减少计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对sin c函数的逼近.该小波核得到的绝对误差不超过0.004;在多气体分析中,比RBF(Radial Base Function)核所得的偏差小18.3%.这些表明SVM小波核具有更好的泛化能力.     

最小二乘小波支持向量机在非线性系统辨识中的应用

基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小二乘小波支持向量机(LS WSVM)并将LS WSVM用于非线性系统的辨识,提高了辨识效果,减少了计算量.仿真结果表明:LS WSVM在同等条件下比传统支持向量机的辨识精度提高约13 1%,因而更适合于工程应用.     

基于相空间重构的支持向量机方法在径流中长期预报中应用

水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空阃重构,采用基于结构风险最小化的SVM进行径流预报.对于SVM的参数优选问题.以径向基核函数作为核函数,采用混沌交尺度优化方法进行参数寻优.实例表明.该方法优于SVM和人工神经网络(ANN)预报方法.且具有良好的泛化推广能力.     

基于小波支持向量机的非高斯空间风压内外插预测

支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,形成MW-LSSVM和BS-LSSVM.运用粒子群(PSO)算法对MW-LSSVM和BS-LSSVM的正则化参数及核参数进行智能优化,建立了PSO-MW-LSSVM和PSO-BS-LSSVM的空间风压预测算法.实测风压预测结果表明,MW-LSSVM比BS-LSSVM和传统的径向基核函数RBF-LSSVM具有更好的非高斯风压预测性能及泛化能力,而且稳定性更强,具有较高的工程应用价值.     

短期电力负荷预测的小波支持向量机方法研究

在充分研究和比较多种负荷预测方法的基础上，提出一种称为小波支持向量机(Wavelet Support Vector Machines，WSVM)的负荷预测新算法．该方法是在研究支持向量机(SVM)核方法与小波框架理论的基础上，引入非线性小波基函数来构造SVM的核函数，从而得到新的SVM模型，并给出了此模型的结构设计与实现算法．通过实例验证，该方法能有效提高预测精度．     

一种基于支持向量机的非线性系统辨识方法

提出一种新的非线性系统辨识方法,基于支持向量机回归算法,选取高斯核函数构造了从输入空间到高维特征空间的非线性映射,以避免繁琐的运算,实现对非线性系统的辨识。仿真结果表明了SVM具有很好的拟合和泛化能力,同基于神经网络的非线性系统辨识相比,其辨识和泛化性能要优于神经网络。支持向量机的使用为工业过程的系统辨识提供了一条新的途径。     

支持向量机非线性系统模型辨识的研究

采用标准支持向量机(SVM),v-支持向量机,模糊支持向量机,充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性对非线性系统进行模型辨识,通过仿真试验表明SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力.     

提升小波尺度自适应非线性预测算子构造方法

提出一种提升小波尺度自适应非线性预测算子的构造方法.通过相空间重构将剖分信号转换成训练样本,采用基于高斯核函数的支持向量回归机算法进行回归训练,给出所构造预测算子的结构,并说明基于高斯核函数实现最小均方误差原则的机理.通过仿真实验验证用所构建预测算子在故障诊断时具有较好的识别能力和较强的抗噪能力,在信号降噪时信噪比较高、效果良好.     

基于引力搜索算法的SVM参数优化及应用

为了提高支持向量机(SVM)模型的拟合精度和泛化能力,以最小化输出量的均方误差为目标,采用基于万有引力定律的优化机制,提出了一种基于引力搜索算法的SVM参数优化方法。通过仿真实验验证,基于引力搜索算法的SVM回归模型不但精度高且泛化能力强。将该方法应用于谷氨酸发酵过程的建模研究,仿真结果表明,该方法可以提高谷氨酸质量浓度的预测精度。     

支持向量机方法在运动意识识别中的应用

为有效识别与运动想像相关的脑电模式,提出基于支持向量机(SVM)的运动意识分类新算法,利用sym2小波基函数对脑电(EEG)信号进行6尺度分解后,从每级分解中提取绝对值最大的小波系数作为信号特征,构成有效特征向量输入SVM分类器,实现基于EEG的运动想像模式识别.实验数据采用脑机接口竞赛(2003)的脑电数据,实验结果表明采用径向基核函数的SVM分类器可有效地对EEG进行运动想像分类,具有良好的泛化推广能力,为脑机接口的运动意识分类提供了新思路.     

最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机在发酵过程建模中的应用

针对谷氨酸发酵过程一些关键参数不能在线测量而导致的建模精度不高问题,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)和小波的理论,建立了一种新的模型.首先,选取Littlewood-Paley小波函数作为LS-WSVM的核函数,进而设计出最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM),然后利用该算法对谷氨酸发酵过程进行建模.通过实际应用,实现了对残糖浓度、菌体浓度、谷氨酸浓度等不能在线测量变量的较准确预测,相对于LSSVM建模而言,提高了一个数量级,预测误差也明显得到改善,说明了该建模方法的有效性,具有一定的推广和应用价值.     

支持向量机最优参数选择的研究

支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和y对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的核函数,同时利用二分法对核函数（C,γ）寻优,并将其应用于变压器故障诊断中,仿真结果表明该方法具有较好的性能。     

基于支持向量机的抗噪语音识别

阐述了支持向量机的分类机理,采用改进的MFCC语音特征参数,用基于不同核函数的支持向量机(SVM)作为语识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。通过实验,得到了不同核函数下的识别结果;分析了核参数和误差惩罚参数对SVM推广能力的影响,并将实验结果同基于RBF神经网络的识别结果进行了比较。     

基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

一种鲁棒回归支持向量机及其学习算法

为了提高支持向量机的泛化能力，给出了一个鲁棒损失函数，利用它建立了鲁棒支持向量机，并利用对偶原理推导出其对偶优化问题的形式，在此基础上设计了局部梯度算法，在这种算法中每次迭代只改变两个优化变量的值。随后分析了算法的收敛性条件，给出了学习步长的选择依据，最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机的学习性能，比标准支持向量机具有更好的鲁棒性。     

An improved method of support vector machine and its applications to financial time series forecasting

A novel method for kernel function of support vector machine is presented based on the information geometry theory. The kernel function is modified using a conformal mapping to make the kernel data-dependent so as to increase the ability of predicting high noise data of the method. Numerical simulations demonstrate the effectiveness of the method. Simulated results on the prediction of the stock price show that the improved approach possesses better forecasting precision and ability of generalization than the conventional models.     

采用支持向量机评估老年人步态对称性的研究

采用支持向量机（SVM）评估老年人步态的对称性.将鉴别老年人下肢左、右两侧的步态模式相似性问题转化为二分类问题,通过识别老年人下肢左、右两侧的步态模式,确定其两侧步态模式相似性的差异,判断其步态的对称性.采集24名健康老年人下肢左、右两侧的步态数据,采用交叉验证方法评估SVM泛化能力,测试了多项式核、径向基核、线性核.结果表明,多项式核、径向基核的泛化能力优于线性核,基于多项式核的SVM识别左、右两侧老年人步态模式的分类正确率较高（88%）,可有效地提取步态模式的非线性信息.SVM有望成为评估老年人步态对称性的一个有效的工具,有助于及早预防老年人跌倒和老年性疾病发生,提高老年人生活质量.     

支持向量机的数据依赖型核函数改进算法

基于信息几何理论, 提出一种新的支持向量机核函数改进算法. 利用与数据有关的保角映射, 使核函数具有数据依赖性. 对股票价格数据进行预测的数值模拟结果表明, 改进算法比常规模型具有更好的预测精度.