最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

一种新的支持向量回归预测模型

综合最小二乘回归估计和支持向量机回归估计算法的各自在回归理论上的优势,通过理论推导,提出一种改进的支持向量机回归估计算法--SVR-LS方法.然后通过实验对比验证,发现新方法不但在拟合逼近方面有不错的效果,而且在回归估计方面,其学习速度和精度都要优于标准的支持向量机回归估计算法.     

基于最小二乘支持向量机的电力系统混沌振荡控制

电力系统在周期性负荷扰动的作用下会发生混沌振荡,甚至由此而失去稳定.为抑制这种情况下的混沌振荡对电力系统的影响,利用支持向量机良好的非线性函数逼近和泛化能力,提出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力系统混沌振荡控制方法.运用最小二乘支持向量机对电力系统的动力学特性进行学习,得到训练好的电力系统LS-SVM模型,进而实现对电力系统混沌振荡的控制.该方法不需要被控混沌系统的解析模型,数值仿真结果表明该方法的可行性.     

最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

一类非线性系统基于LS-SVM的自适应滑模控制

针对一类具有不确定性和外部扰动的非线性系统,研究了一种基于李雅普诺夫函数和最小二乘支持向量机的自适应滑模控制方案。该方案利用LS-SVM回归的逼近能力设计反馈线性化控制器,并推导出控制器权值参数向量的自适应律。通过滑模控制技术提高系统对外部干扰和逼近误差的鲁棒性。利用李雅普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性。仿真研究验证了所提控制方案的可行性和有效性。     

基于LS-SVM广义逆的三相四桥臂有源滤波器的内模控制

考虑到有源滤波器数学模型的多变量、强耦合、非线性的特点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)广义逆系统的三相四桥臂有源滤波器的内模控制策略.利用LS-SVM运算速度快的特点,动态逼近原系统的广义逆模型,同时引入内模控制和解耦控制,构成了广义伪线性复合系统,将控制转化为最优滤波问题.仿真结果表明,该方法稳态精度高,动态响应速度快.     

基于最小二乘支持向量机的大坝变形预测研究

大坝变形预测是风险评估的关键,而涉及因素存在高度非线性.为达到好的预测效果,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的大坝变形预测方法.在数据预处理方面,针对传统的参数平方、立方这种处理方式,提出变阶次概念;针对LSSVM交叉验证耗时过多,提出了一种简单可行的变参数方法 .为了快速获得优化结果,引入基于十进制的遗传算法.此外,为进一步提高预测精度,引入遗忘因子概念.最后,给出一个实例.     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

一种新的氧化铝质量分数建模与控制策略

针对氧化铝质量分数的建模与控制问题,提出一种新的基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和预测控制的建模与控制策略。首先,针对LS-SVM建模时的参数选取问题,提出一种基于混沌优化的CHAOS LS-SVM算法获得最优氧化铝质量分数预测模型。然后,提出一种基于LS-SVM的氧化铝质量分数预测控制算法,采用混沌优化在线求解最优控制律。仿真结果表明:CHAOS LS-SVM算法建立的氧化铝质量分数预测模型,其泛化能力要比基于神经网络(NN)的氧化铝质量分数预测模型的强;基于LS-SVM的氧化铝质量分数预测控制算法,其控制精度要比基于NN的氧化铝质量分数预测控制算法的高。     

Development and dynamic characteristics of an Organic Rankine Cycle

The design, construction and test of an Organic Rankine Cycle （ORC） with R123 as the working fluid were performed. A scroll expander was integrated in the system. The conductive oil with its temperature of 150 ℃ was used to simulate the low-grade heat source. An AC dynamometer unit measured the expander shaft torque, rotating speed and shaft power. The experiments were conducted in two operating modes： the constant mass flow rate and the constant shaft torque. Under the constant mass flow rate operating mode, the stepped increase of the shaft torque increased the expansion ratios of the expander and decreased the vapor superheats at the expander inlet. Thus, the shaft power and thermal efficiency were increased. Alternatively, the constant shaft torque operating mode involved two different regions, interfaced at the pumping frequency of 9 Hz. By the increase of the mass flow rates, the vapor superheats at the expander inlet was decreased and the shaft power was increased, but the ORC thermal efficiencies were slightly decreased. Both operating modes yielded the saturation shaft powers that were the maximum values one could use. It was found that the measured shaft powers and ORC thermal efficiencies were lower than the enthalpy determined values based on the fluid pressures and temperatures at the expander inlet and outlet. The maximum measured shaft power and thermal efficiency were 2.63 kW and 5.31%, compared with the enthalpy determined values of 3.87 kW and 9.46 %, respectively.     

回热式有机朗肯循环系统热力性能

膨胀机和工质泵作为有机朗肯循环系统的重要动力部件,在不同的热源温度下,合适的膨胀机及工质泵转速能够有效提高有机朗肯循环(organic Rankine cycle, ORC)系统的热效率。基于回热式ORC系统的热力学分析,选用1,1,1,3,3-五氟丙烷(R245fa)为工质研究了膨胀机转速、工质泵转速以及热源温度对系统性能的影响。结果表明:膨胀机转速的增加使得工质质量流量、蒸发器换热量、膨胀机输出功和系统净输出功有所上升,而蒸发压力和热效率下降;工质泵转速的增加使得工质质量流量、蒸发压力、蒸发器换热量及系统净输出功升高,系统热效率先增加后降低;热源温度的升高导致蒸发压力下降,工质质量流量、蒸发器换热量、膨胀机输出功、净输出功及热效率均随之增加。     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型(Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM).首先支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.     

低温有机朗肯循环系统参数的理论与实验优化

着眼于低温热能的发电利用,以R245fa为循环工质、系统比净功最大为目标,针对进口温度为90,℃的热水型热源开展有机朗肯循环参数理论优化与系统参数实验优化研究.理论优化得最优蒸发、冷凝温度分别为62,℃和33,℃.ORC系统实验得最优蒸发温度为69,℃,此时系统实验比净功为4.31,kJ/kg;测得实验所用涡旋式膨胀机的最优转速和最优压比分别在800,r/min和1.9左右,在该转速和压比附近,膨胀机的定熵效率取得最大值82.7%.     

有机朗肯循环径流式汽轮机结构尺寸及等熵效率研究

针对现有的有机朗肯循环(ORC)理论优化研究中指定膨胀部件等熵效率为定值这一分析方法的不足,研究了不同压比和绝热指数对径流式单级汽轮机结构尺寸和等熵效率的影响,为基于该类膨胀部件的ORC理论优化研究提供膨胀部件等熵效率的取值依据.结果表明:汽轮机制造条件限制了高绝热指数的工质实现高压比的循环工况;A类情形(绝热指数1.1~1.5)下,汽轮机无量纲结构尺寸大体相同,等熵效率变化规律相似;B类情形(绝热指数1.6~2.3)下,汽轮机无量纲结构尺寸和等熵效率均随绝热指数的变化而明显变化;间隙损失是影响A类情形下汽轮机等熵效率变化规律的主要因素;更高的二次流损失和间隙损失是造成B类情形汽轮机等熵效率低于A类情形的主要原因;各个工质工况间汽轮机等熵效率值的差别最大可达15%左右.     

基于替代模型的油藏注采参数多目标优化设计

针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题,提出了以净现值和累产油量为目标函数的多目标优化注采参数设计方法。采用基于粒子群算法的最小二乘支持向量机作为替代模型代替数值模拟,并用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法对注采参数进行优化。以某区块两注两采模型为例,选取生产井井底压力和注水井注入量为优化变量,通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机构建替代模型,在优化过程中代替数模,再利用非支配排序遗传算法对注采参数进行优化。对比分析替代模型和数值模拟优化设计的结果,其误差在3%以内,并在注采参数优化时间上得到了明显提升。     

基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型

为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,本文提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些的参考。     

基于差分最小二乘支持向量机的目标识别研究

目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不易实现,且结果不理想;提出一种改进的差分进化算法实现最小二乘支持向量机的参数整定。通过改进变异策略,引入早熟判断机制,遏制了传统算法早熟收敛的问题。通过实验仿真,验证了改进算法可跳出局部最优点,结果比传统算法更优。以SM-TMSSY光电伺服跟踪转台为实验平台进行实例验证,证明了改进算法收敛速度快、精度高,正确识别率可从85%提高到92.5%,验证了算法的优越性。     

基于AT的锅炉燃烧温度场重建算法研究

为了监控燃烧状态,实现炉内温度分布的测量,提出了一种基于声学层析成像法（AT）的三层递进式网格化温度场重建算法. 该算法在最小二乘法（LSM）确定稀疏网格温度信息的基础上,利用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立温度场的细密网格模型描述, 同时为了进一步提高重建精度,LSSVM重建模型的参数通过差分进化算法（DE）进行整定（简称为LLD算法）,从而建立整个待测温度场的细致温度描述. 通过对东方锅炉厂提供的三种不同类型的温度场进行重建,结果及误差分析表明LLD算法可以对待测燃烧区域温度分布信息进行全局性的描述,能实现温度场的高精度重建.     

基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测

为提高网络入侵检测的检测效果,提出一种基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测方法.该方法采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络入侵的特征集进行快速选取,为后续特征提取打下基础;对传统蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的节点选择策略和信息素更新策略进行改进,提出一种改进的蚁群算法,提高对最优特征的选择效果,采用改进的蚁群算法对特征进一步选择;采用支持向量机(support vector machine,SVM)统计机器学习方法建立各类网络入侵的检测分类器.仿真实验结果表明,新的网络入侵检测方法综合GA和改进蚁群算法的优势,能够获得更好的入侵特征,从检测正确率、误报率和漏报率3个方面综合比较,新的网络入侵检测方法具有更好的网络入侵检测效果,且提高了检测速率.