极限学习机优化方法在蛋白质折叠类型识别中的应用

传统的机器学习方法在处理蛋白质折叠类型识别问题时需要花费大量的时间来调节最佳的参数。利用一种新的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类优化方法(Extreme Learning Machine for Classification,ELMC)对蛋白质折叠进行识别,仅需调节很少的参数值就可达到很好的测试精度。与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和推荐相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)相比,ELMC能获得更好的泛化性能,而且在寻找最优解的训练时间比较上,ELMC比SVM平均要快35倍,比RVM要快12倍。     

相关向量机及其在铜锍吹炼中的应用研究

相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种新的在稀疏贝叶斯概率模型的基础上发展起来的基于统计学习理论的机器学习方法,它比支持向量机( Support Vector Machine,SVM)有更多优点,已成为数据挖掘的又一高效有力工具.本文研究了RVM在铜锍吹炼中的应用.用RVM对某冶炼...     

基于贝叶斯学习的关联向量机及其在软测量中的应用

介绍了一种与支持向量机(SVM)函数形式相同的稀疏概率模型--关联向量机(RVM),其训练是在贝叶斯框架下进行的,在处理具有噪声的函数回归时,RVM具有很出色的性能.与SVM相比不仅解更稀疏,而且无需调整模型参数,核函数选择也不受限制.将RVM应用于PTA装置溶剂脱水塔塔顶塔底组分软测量建模,仿真结果表明:该方法预测精度较高,具有一定的应用价值.     

一种基于改进RVM变压器故障诊断新方法

对比于支持向量机(SVM),相关向量机(RVM)在分类性能方面优势明显.引入核主成分分析(KPCA)和量子粒子群算法(QPSO)对RVM电力变压器故障诊断模型进行优化.设定标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,以二叉树的分类方法建立基于KPCA-QPSO-RVM的变压器故障诊断模型.通过实例分析,并且与SVM、RVM方法对比,证明该方法可以取得更优秀的故障诊断精确率,相关向量个数明显少于支持向量个数,诊断速度显著提高.     

基于SVM一对一分类的语种识别方法

语种识别系统通常采用支持向量机(support vectormachine,SVM)一对多分类加Gauss后端分类器的方法进行分类。传统的SVM一对一分类在进行线性鉴别性分析(linear discriminant analysis,LDA)时特征值矩阵往往为奇异的,识别性能很低。该文提出一种改进的一对一分类方法,对SVM一对一分类得分重新建模,识别性能明显提高。在美国国家标准技术署(National Institute of Standardsand Technology,NIST)2011年语种识别评测(languagerecognition evaluation,LRE)30s数据集上的实验结果表明:在采用SVM的全变化量因子分析(total variability,iVector)和支持向量机-Gaussn超向量(support vectormachine-Gaussian super vector,SVM-GSV)语种识别系统上,该方法比SVM一对多分类方法性能更好,并且两种方法线性融合可明显提升识别性能,在iVector系统上各指标相对提升7.7%～15.9%,在SVM-GSV系统上各指标相对提升11.2%～33.9%。     

应用于蛋白质折叠模拟的三种新蒙特卡罗方法的比较

新蒙特卡罗方法是一类随机算法的统称．这类算法已被应用于蛋白质折叠的模拟计算，并取得了较好的结果．该文将并行回火与遗传算法的混合算法、群体模拟退火方法以及群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法这3种改进的蒙特卡罗方法应用到蛋白质折叠模拟计算，并就二维网格模型比较了这3种方法搜索最小能量构象的能力以及计算了得到最小能量构象所花费的时间．计算机模拟计算的结果表明，3种方法对于短序列蛋白质折叠结构的预测都较为有效，而群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法则比其它两种算法所花费的计算时间要少，也就更为有效．     

支持向量机方法在线条痕迹检验中的应用

应用支持向量机的基本原理和信息融合思想，经对两种不同类型枪支所发射同一型号子弹上磨损线条状痕迹数据提取特征后，用特征小波包维数和磨损痕迹中坡膛痕迹尺度参数作为样本数据的因子分量，建立了较为理想的SVM分类模型，以此SVM分类模型实现了对磨损线条状痕迹的分类识别。研究表明：采用参数融合要比使用单一参数更有利于分类识别，并能提高分类识别率。     

神经网络与DTW两种识别方法的比较

在非特定人小字表场合下,比较了人工神经网络方法(ANN),动态规划方法(DTW)以及直接比较方法(DC).对汉语10个孤立数字测试结果表明:用多遍样本进行训练时,训练时间ANN至少是DTW的100倍,DTW是DC的5倍以上;识别速度ANN比DC快300倍,DC比DTW快5倍;存储量ANN比DTW和DC需要的都少;识别率ANN比DTW高2.3％,DTW比DC高6.7％;用单遍样本训练时,DTW比DC高3.6％,DC比ANN高8.1％.说明在小字表情况下ANN的总体性能优于DTW,DTW优于DC。     

基于支持向量机的皮肤显微图像识别

该文针对皮肤显微图像症状识别过程中样本采集困难、数量偏少的实际情况,在皮肤症状识别中引入了一种新的模式识别方法——支持向量机(Support Vector Machines,SVM)．该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的分类问题．文中采用“一对一”的策略解决多类别的SVM分类问题,使用留一法进行交叉验证,并比较了SVM与人工神经网络算法的识别结果．结果表明,SVM算法识别率高(89．35％),且速度快．根据该算法,建立了皮肤症状显微图像识别系统软件的原型．     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类

提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组, 对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化, 然后组合不同的核函数来综合不同的数据组, 得到最终的分类结果。利用华盛顿地区 HYDICE 高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证, 结果表明, 基于合成核支持向量机的高光谱图像分类, 可获得比传统支持向量机更高的分类精度。     

基于支持向量机的地基单站GPS反演大气剖面

提出基于支持向量机的地基单站GPS遥感大气剖面的反演方法,主要包括经典支持向量机、最小二乘支持向量机、相关向量机3种方法,利用青岛地区的历史数据进行了仿真反演对比研究,并与神经网络反演方法进行比较,结果表明支持向量机能够有效地应用于地基单站GPS大气遥感领域.     

相关向量机模型在边坡稳定性预测中的应用

近年来,边坡稳定性预测得到了广泛的研究,及时、准确的预测可以有效的预防边坡破坏灾害的发生。本文提出了一种基于相关向量机(RVM)的边坡稳定性预测模型,结合京-新高速公路高堑边坡工程实例,通过对比支持向量机（RVM）模型、RBF神经网络模型和支持向量机(SVM)模型的拟合及预测结果来分析其可行性。结果表明:相较于SVM模型和RBF神经网络模型,RVM模型的三种预测指标值均是最小的。其中,平均绝对误差（MAE）分别降低了86.02%和22.11%,均方根误差（RMSE）分别降低了72.05%和1.09%,相对均方误差（RRMSE）也分别降低了75.89%和21.13%,表明RVM是一种预测边坡稳定性的稳健工具,该方法能较为准确地预测出不同指标下的边坡安全系数。     

基于相关向量机的发动机剩余寿命预测

针对民航发动机寿命预测中监测参数较多筛选困难的问题,提出一种基于信息融合与相关向量机的发动机剩余寿命预测方法。首先通过核主元分析方法从发动机多维监测数据中提取退化特征信息;然后利用非线性模型将主元序列融合成反映发动机退化趋势的健康指数序列;最后采用相关向量机以历史失效数据为训练样本建立预测模型,对现有的发动机健康指数序列进行外推预测得到当前样本的寿命预测值。通过NASA Ames研究中心公开的涡轮风扇发动机仿真数据验证了该方法的有效性,其预测性能优于常用的支持向量机模型和过程神经网络模型。     

基于状态空间方程的油纸绝缘系统等效电路参数辨识

合理地辨识油纸绝缘系统等效电路的参数是绝缘老化特性分析的基础.根据回复电压测试原理,提出建立回复电压时域响应的状态空间模型,并利用控制理论中状态空间方程的求解方法结合自适应粒子群算法搜索出最优解,从而得到等效电路的未知参数值.利用国外学者所提供的一组300 MV·A油纸绝缘变压器不同充电时间下的回复电压响应曲线进行辨识,并将辨识结果所对应的回复电压曲线与测量曲线对比,二者重合度高,验证了计算模型及辨识方法的有效性.同时,分析了模型支路数不同时对辨识结果的影响,初步得出该台变压器选择6条支路辨识拟合效果最佳的结论.为油纸绝缘系统等值电路参数的辨识提供了一种新思路.     

基于支持向量机的信号滤波研究

提出了基于支持向量机（SVM）的信号滤波方法．由于利用了SVM泛化能力强、全局最优等特点，因此该方法与传统方法相比，能更有效地抑制随机加性噪声．在时域和频域分别讨论了参数对核函数的影响，通过对基于SVM的函数回归形式的变换，得出了一种能描述滤波原理的表达式．从该表达式中可以看出，核函数的作用相当于低通滤波，而其参数决定了滤波器的截止频率，从而可以通过对核函数参数进行优化，以取得最佳的滤波效果，达到抑制随机加性噪声的目的．仿真结果表明，基于SVM的滤波方法有效地抑制了随机加性噪声，为信号滤波提供了一种以结构风险最小化为理论框架的新手段．     

一种基于ELM与LDA的音频信号分类算法

针对多媒体信息中的音频信号,提出一种基于线性判别分析（LDA）与极限学习机（ELM）的分类方法．首先,使用傅里叶变换等方法从每一段音频中提取特征,并将它们按比例组成一个高维向量;其次,应用LDA对高维向量进行降维,使其成为用于分类的最优特征,作为ELM的训练和测试样本;最后,分别采用ELM,SVM,BP分类器对4种音频信号进行分类,并进行性能对比与分析．实验表明：提出的算法对于较难分的类也具有较好的分类效果,平均正确率为90％,同时运算速度比SVM快一千多倍．     

一种基于GSA SVM网络安全态势预测模型

针对支持向量机的参数选择问题,结合引力搜索算法(GSA)需要设置的参数少以及全局优化能力强的特点,提出了一种GSA优化SVM参数的网络安全态势预测模型(GSA-SVM)。首先把SVM的参数视作在空间中的物体,并将SVM在该参数下预测产生的预测值和实际值之间的均方误差mse作为目标优化函数,然后GSA通过模拟万有引力规律影响下物体的运动规律不断变化参数,最终找到SVM最优参数。最后根据最优参数建立网络安全态势预测模型。在Matlab平台采用MIT Lincoln实验室提供的DARPA1999数据集进行仿真测试,仿真结果表明:相对于其它预测算法,GSA-SVM提高了网络安全态势预测的准确度,加快了网络安全态势预测的速度,为网络安全态势预测提供了一种新的解决途径。     

超高压带电清扫机器人可变半径清扫手爪设计及优化

由于变电站各种高电压设备外绝缘瓷瓶的形状及尺寸不一样,为了提高绝缘子带电清扫的效率和质量,设计了一种环抱半径可连续变化的清扫手爪,用于清扫220/330 kV变电站除主变套管外的所有绝缘瓷瓶.该清扫手爪采用8杆机构,具有一个自由度,清扫锥形绝缘子时可连续改变清扫半径;并且在整个动作过程中,所有毛刷盘的中心始终可近似位于同一圆周上.该清扫手爪拓展了超高压绝缘子清扫机器人的作业范围,实际应用表明,使用这种手爪提高了工作效率.