改进PSO优化SVM的滚动轴承故障诊断

提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动轴承故障诊断模型,并提取滚动轴承振动信号的时域、频域、小波包节点能量和CEEMDAN分量排列熵四种特征,构成单一特征和组合特征作为诊断模型的输入特征向量.最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行验证,并与网格算法、遗传算法和多种不同粒子群算法进行对比.试验证明,本改进粒子群算法优化支持向量机模型在滚动轴承故障诊断中更具优势.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于改进WOA的输电线路故障分析

针对传统支持向量机数据识别分类准确率较低的问题，设计一个改进鲸鱼算法，优化支持向量机识别输电线路故障.通过Simulink仿真搭建电网模型，提取输电线路故障特征，进而使用支持向量机识别故障；利用立方混沌映射初始化种群，引入自适应惯性权重，并把对数螺旋方程中的b设置为动态值以改进鲸鱼算法，并与传统算法进行比较.结果表明：改进鲸鱼算法对输电线路故障分类的鲁棒性强、计算效率高、寻优能力强.     

基于粒子群算法优化支持向量机的延河流域水沙模拟

对标准粒子群算法进行了简化,并基于简化的算法给出了混沌粒子群算法的优化支持向量机算法.基于延河流域甘谷驿水文站1954—1992年的实测年径流和输沙数据、1992—1995实测月径流和输沙数据,利用该算法和常用的几种粒子群支持向量机算法、误差后向传播神经网络算法预测了1993—1997年期间的年径流量和输沙量、1996年的月径流和输沙量.几种算法的预测结果和实测数据进行了比较,通过相对误差、平均相对误差、均方根误差、一致性指标和有效系数等参数,比较了不同算法的预测效果.结果表明,支持向量机算法模拟效果优于神经网络算法,本文提出的基于改进粒子群算法的支持向量机算法的预测效果更好,可用于流域的径流和输沙量的模拟和预报.     

基于改进支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机训练时间长、分类速度慢、故障诊断率不高等问题,引入模糊算法对支持向量机进行优化.先利用模糊C均值求得样本中心,再利用支持向量机中的二分类法对故障进行准确定位,达到诊断的目的.仿真结果表明,相比于支持向量机、BP神经网络和改良三比值法,改进后的支持向量机的故障诊断准确率最高.     

基于凸壳的支持向量机训练集选取算法研究

基于对支持向量机训练算法的研究与理解,针对支持向量的几何特点,结合凸壳的几何性质,对支持向量机训练算法的工作集选取进行了改进.在LIBSVM的环境下进行了对比分析.数值实验表明,改进的基于凸壳的训练数据选取算法缩短了训练时间并保持了良好的泛化能力,具有一定的参考价值.     

改进量子粒子群优化支持向量机的网页分类

随着海量网页信息的出现,网页分类已经成为数据挖掘领域的一个重要研究方向,网页分类是一种快速有效利用海量网页信息的重要技术.为了克服支持向量机进行网页分类时存在训练收敛较慢和分类精度不高的缺点,将改进的量子粒子群优化算法与支持向量机相结合,提出了一种融合改进量子粒子群算法和支持向量机的网页分类方法.首先引入柯西分布改进量子粒子群优化算法,其次利用改进的量子粒子群算法优化支持向量机的参数选择,然后利用支持向量机进行网页分类.实验结果表明,该方法具有较高的准确率、召回率和F1测试值,网页分类效率也得到了一定程度的提高.     

多元宇宙优化算法改进SVM参数

针对支持向量机(SVM)参数难以选择和确定的问题,采用一种新式元启发式优化算法——多元宇宙优化算法(MVO).并在传统多元宇宙优化算法(MVO)的基础上针对TDR值下降速度慢而导致旅行距离增加的问题,提出改进多元宇宙优化算法(IMVO),将改进多元宇宙优化算法用于支持向量机的参数优化和选择问题上.使用UCI标准数据库中的数据进行数值仿真实验.研究结果表明:采用改进多元宇宙优化算法优化的支持向量机有较强的寻优性能,稳定性较好.     

基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。     

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.     

自训练半监督加权球结构支持向量机多分类方法

针对自训练半监督支持向量机算法中的低效问题,采用加权球结构支持向量机代替传统支持向量机,提出自训练半监督加权球结构支持向量机。传统支持向量机需要求解二次凸规划问题,在处理大规模数据时会消耗大量存储空间和计算时间,特别是在多分类问题上更加困难。利用球结构支持向量机进行多类别分类,大大缩短了训练时间,降低了算法复杂度。球结构支持向量机在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目较小的类别,通过权值的引入,降低了球结构支持向量机对样本不均衡的敏感性,补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响。在人工数据集和UCI(university of california irvine)数据集上的实验结果表明,该方法对有标记样本的鲁棒性较好,不仅能够提高效率,且分类精度也有显著提高。     

一种基于支持向量机的并行训练策略

针对基于支持向量机的分类器训练时间过长问题,提出一种并行训练策略.该策略在并行程序设计上采用主从模式,将训练任务划分成若干个子任务,分配到多个从节点上计算,最后由主节点将各从节点上的训练结果收集,生成分类器模型.采用这种算法,使用了多组稀疏型和连续型的数据集,经过在自强3000高性能计算机上测试,实验结果表明该算法不仅能够保证多分类的高准确率,而且缩短了训练时间.     

支持向量回归机训练集的并行预处理方法

为加快支持向量回归机在求解大样本集问题时的训练速度,提出了并行支持向量回归机。该方法根据核矩阵把数据集分成k个子集,通过并行预处理过滤掉非支持向量,再对剩余的支持向量进行训练得到决策函数。实验表明,本算法不仅预测准确度跟标准的分解算法基本一致,而且大大缩减训练时间,具有很高的加速比,同时需要的训练时间大大少于Graf等人提出的级联结构的算法,另外,算法还可有效地缩减支持向量的数目。     

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FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

交叉验证KNN支持向量预选取算法在说话人识别上的应用

针对传统支持向量机算法时空复杂度较高的不足,提出了一种基于交叉验证KNN的支持向量预选取算法。该算法首先对原始样本求k个的邻近样本,然后计算邻近样本中异类样本的比例p1,最后选取满足p1大于阈值p的原始样本作为支持向量。通过交叉验证方法确定k与p的最合适的数值。在UCI标准数据集和说话人识别数据集上的仿真实验显示算法可有效地降低支持向量机分类器的运行时间,同时又具有较好的分类性能。     

改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型

将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法

为了提高中心距离比值法预选取支撑矢量的效率,降低支撑矢量机的训练时间,引入自适应动态克隆算法对中心距离比值法的阈值进行优化,并将该算法应用于入侵检测中,提出了基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法.算法首先利用自适应动态克隆算法对中心距离比值法中的阈值进行优化,获得理想的阈值,从而可以提取出包含全部支撑矢量的边界矢量集,然后使用边界矢量集代替训练样本集进行支持矢量机的训练,大幅度减少了训练样本的数量,使支持矢量机的训练速度显著提高.同时,由于边界矢量集中包含了支撑矢量,因此,支撑矢量机的分类能力没有受到影响.采用KDDCUP 99数据集进行试验,试验结果表明:与传统方法相比,在保证性能的情况下,所提算法能够有效地降低支持向量机的训练时间.     

关于支持向量机DirectSVM算法的探讨

DirectSVM算法是求解支持向量机的一种简单快速迭代算法,具有最好的几何直观性.算法将线性可分的两类样本中距离最近的两个异类样本点作为支持向量,以该两点连线的垂直平分面作为初始分类超平面,然后根据分类情况逐步确定新的支持向量,即逐步优化出最优分类超平面.对该算法进行了测试,发现该算法具有局限性,并对算法局限性产生的根源进行了分析,对如何合理使用DirectSVM算法进行了讨论.结论是:用DirectSVM算法直接求解最优分类面是不可靠的,但可以作为支持向量机的一种近似算法,也可以作为求解候选支持向量集的方法,再与其他经典算法结合使用.