基于SVM的表面肌电信号动作模式识别*

为更好地将表面肌电信号应用于智能轮椅的人机接口,提出了一种基于SVM的表面肌电信号动作模式的识别算法。采用一对一的方式构造SVM多值分类器,按照投票原则确定测试样本的类别归属,并与动作模式识别的核fisher算法和RBF神经网络算法进行了对比分析。实验结果表明,支持向量机(SVM)算法识别率更高,可以取得理想的学习效果和泛化性能,很好地解决小样本、非线性及局部极小值问题。     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

基于支持向量机免疫集成预测的电信网络性能监控

为实现持续有效的电信网络性能监控,提出一种改进的支持向量机预测基线法.利用人工免疫网络优化支持向量机参数、核函数参数、嵌入维数和样本规模等回归分析的自由参数,提出支持向量机免疫集成预测算法.根据电信网络性能的周期性特点构建同点时间序列模型,以预测的置信区间为基线对电信网络性能进行监控,通过对某软交换服务器的CPU负荷进行实验分析.研究结果表明:与经验自由参数相比,支持向量机免疫集成预测算法能取得更加精确的回归模式,其误差平方和减少55.4％,同点时间序列模型能有效克服连续时间序列中存在的异常输入敏感问题,准确发现多个连续的异常点.     

基于支持向量机的烧结能耗及性能指标预测模型

针对烧结过程中能耗和性能指标预测方法精度不高、训练时间长的问题,首先,在总结当前预测建模方法的基础上,将回归型支持向量机(support vector machine for regression,SVR)引入烧结生产系统,分析了2种建模模式;然后,给出基于SVR预测建模一般流程;最后,以某大型钢铁企业为例进行验证,并与传统的多元线性回归、反向传播(back propagation,BP)神经网络、径向基函数(radical basis function,RBF)网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)等预测方法在相同模式内和不同模式间进行比较.结果表明,SVR方法可快速获得理想的预测结果,在预测精度和时间效率上具有优势.     

支持向量机在表面肌电信号模式分类中的应用

采用小波变换的方法对实验采集的原始四通道表面肌电信号(sEMG)进行了分析,并提取小波分解系数的奇异值构建特征矢量,利用“一对一”分类策略和二叉树设计的多类支持向量机(SVM)分类器,很好地实现了对前臂8种运动表面肌电信号的模式分类,8种运动模式的平均识别率为98.75%.研究表明SVM分类准确率明显优于传统的BP神经网络、Elman神经网络和RBF神经网络分类器,且识别精度高,鲁棒性好,对肌电信号及其他非平稳生理电信号的模式识别,提供了一种具有良好应用前景的新方法.     

基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。     

基于SVM的沙尘暴预测模型

根据沙尘暴天气的特点和支持向量机（support vector machine，SVM）方法在解决小样本学习问题中的优势，提出基于SVM的沙尘暴预测模型．首先利用主成分分析法进行数据预处理，然后选择了径向基核函数，并通过分析惩罚参数和核参数对SVM分类器性能的影响，确定了参数的搜索空间，继而利用网格搜索法对其进行优化．在此基础上，构建并实现了基于SVM的沙尘暴预测模型．该模型与BP神经网络模型的运行结果对比表明，基于SVM的沙尘暴预报模型稳定性好，运行速度快，预报准确率提高了71．2％．     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

互信息和核熵成分分析的油中溶解气体浓度建模

针对变压器油中溶解气体浓度的预测问题,提出了一种基于互信息和核熵成分分析(KECA)的油中溶解气体浓度预测建模方法。首先,用标准互信息变量选择方法确定模型的输入变量并对选取的输入变量进行相重构;然后,利用Renyi熵信息测度确定KECA核参数并采用KECA对相空间进行特征提取;最后,以核熵成分作为机器学习极限学习机(ELM)的输入,建立变压器油中溶解气体浓度的预测模型。实验结果表明,与灰色模型、支持向量机、BP神经网络建模方法相比,本文提出的方法能够充分利用油中溶解气体浓度信息,因而具有较优的预测精度和泛化能力。     

基于SVM多类分类算法的模拟电路软故障诊断

给出了基于支持向量机(SVM)1-v-1和决策导向无环图(decision directed acyclic graph,DDAG)多类分类算法的模拟电路软故障诊断新方法.DDAG是在1-v-1算法基础上构建的新的学习架构,在对多个SVM子分类器进行组合的过程中,引入了图论中有向无环图的思想.比较了采用不同核函数时支持向量机的分类结果.实验结果表明采用DDAG支持向量机(DAGSVM))多类分类算法时,诊断准确率为99%.因此,DAGSVM算法具有较高的诊断准确率.     

基于支持向量机的石油需求预测

支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题.利用支持向量回归机对我国石油需求量进行预测,并通过实验与神经网络的预测结果进行比较,表明支持向量机具有更高的预测精度.     

基于两种模式识别技术的盐酸左氧氟沙星注射液近红外光谱定量分析

测定同一厂家生产的53个不同批次盐酸左氧氟沙星注射液的近红外光谱. 先利用小波变换技术对光谱变量进行去噪, 并对其有效的压缩, 以提高建模效率, 再分别利用神经网络及支持向量机技术建立盐酸左氧氟沙星注射液样品的定量分析模型, 并讨论了建模过程中相关参数的优化选择. 仿真实验表明, 建立的SVM定量分析模型的相关性要优于BP网, 同时SVM定量分析模型的RMSECV及RME两个指标值也显示其预测效果良好, 泛化能力强.     

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。     

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.     

一种基于支持向量机的PCA分析方法

提出一种更简洁的用于主要成分分析 (PCA)及其非线性分析的公式 .给出一个含有规则化项的原始权空间的约束最大优化问题 ,应用核技巧来解决其对偶问题 .该公式同最小二乘支持向量机 (LS SVM )分类器相似 .遵循常规的SVM方法 ,将输入空间的数据映射到高维特征空间 ,然后使用核技巧 ,利用主对偶约束最大优化来解释线性和非线性PCA分析问题 .其优点在于对偶问题适用于高维输入空间 ,而原始问题在N很大时能被更好地解决 .     

A Kernel Clustering Algorithm for Fast Training of Support Vector Machines

A new algorithm named kernel bisecting k-means and sample removal(KBK-SR) is proposed as sampling preprocessing for support vector machine(SVM) training to improve the efficiency.The proposed algorithm tends to quickly produce balanced clusters of similar sizes in the kernel feature space,which makes it efficient and effective for reducing training samples.Theoretical analysis and experimental results on three UCI real data benchmarks both show that,with very short sampling time,the proposed algorithm drama...     

基于支持向量机的武器装备研制项目风险评价方法

针对武器装备研制项目风险评价方法在实际应用中存在的问题,对支持向量机在武器装备研制项目风险评价中应用的可行性进行了分析,提出了基于支持向量机的武器装备风险评价模型.应用收集相关项目的数据资料进行了实证研究,并与神经网络和模糊综合评价法进行了比较分析.结果表明,基于支持向量机的评价模型具有良好的自学习性和特征提取能力,可为武器装备研制项目风险评价提供有益的参考.     

基于循环谱特征的楼宇室内频谱感知算法

针对目前楼宇室内环境中,信道多径衰落和噪声不确定性等低信噪比情况下主用户信号检测性能较低的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的主用户信号频谱感知算法.该算法融合了循环平稳特征检测和SVM算法的特点,对信号循环平稳特征参数进行特征提取,作为训练样本和待测样本,再采用SVM算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测.仿真实验表明与人工神经网络(ANN)和最大最小特征值法(MME)相比较,所提算法可在低信噪比情况下,有效地实现对主用户信号的感知,具有较好的稳健性.     

基于偏最小二乘回归与支持向量机耦合的咸潮预报模型

利用偏最小二乘回归对影响咸潮的因素进行分析,提取出对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题;同时利用支持向量机在解决小样本非线性问题上的优势,采用将偏最小二乘回归与支持向量机耦合的方法,建立了咸潮预报模型(PLS-SVM),并应用该模型对珠海市平岗站盐度的变化进行了模拟和预测,研究结果表明,所提出的PLS-SVM模型模拟和预测精度明显优于常用的BP人工神经网络、多元回归模型,可更好地应用于咸潮预报。