基于小波包和SVM的小麦碰撞声分类研究

采用小波包分析小麦完好粒、虫蛀粒、霉变粒的碰撞钢板声信号,提取3类信号节点能量、奇异值、节点包络信号的功率谱熵和谱熵臂4个特征,使用支持向量机进行分类,对3类小麦颗粒的识别正确率均在92%以上.实验结果表明,不同类型的小麦碰撞声信号特征差异较大,此研究具有较强的实际应用价值,为小麦颗粒的分拣提供了可行方法.     

基于PCA和KICA双空间特征提取的玉米碰撞声信号分类

提出了一种基于主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)双空间特征提取方法,PCA-KICA方法.运用碰撞声装置采集玉米完好粒声信号、虫蛀粒声信号、霉变粒声信号,首先将信号在PCA空间进行特征提取,然后将提取的特征送入到KICA空间提取信号的特征向量,最终送入到粒子群优化的支持向量机分类器中进行分类.实验结果证明,单空间特征提取算法对于3类信号的分类效果不理想,但是采用双空间中特征子空间的互补性可以克服单空间的限制.PCA-KICA双空间特征提取方法的识别率最高,完好粒、虫蛀粒、霉变粒的识别率分别达到95.00%、96.40%、97.80%.     

滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

一种组合导航系统故障检测算法

在研究组合导航系统常用故障检测方法的基础上,将两种χ2故障检验法的检验量相结合,提出了一种针对组合导航系统的二叉树模糊支持向量机故障检测算法.该算法综合应用了Kalman滤波器、二叉树支持向量机等理论,采用模糊因子有效地减弱了噪声样本数据对支持向量机训练结果的影响,采用二叉树支持向量机的多个支持向量机实现对组合导航系统的多级故障进行多级分类和故障检测.最后,针对MINS/GPS组合导航系统,进行了相关仿真研究,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于相似方向的二叉树支持向量机多类分类算法

介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,指出了各自优点和不足之处.在现有的基于二叉树的支持向量机多类分类算法的基础上,提出了一种新的以类间相似方向作为二叉树支持向量机(BT-SVM)生成算法的多类分类方法,实例分析表明该方法具有较高的精度和推广能力.     

用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率.     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.     

航空发动机孔探损伤识别方法

针对目前航空发动机孔探检测不能对损伤类型自动识别现状,将支持向量机与孔探检测技术相结合,提出基于支持向量机（SVM）的损伤图像识别方法。该方法将损伤图像进行二值化分割,利用链码跟踪及灰度共生矩阵分别提取损伤区域的形状特征和纹理特征,组成多维特征向量,输入支持向量机进行分类识别。分类器设计阶段,组建性能优越的二叉树支持向量机以减少训练样本,提高分类效率。CFM56发动机实验结果表明：该方法的识别性能明显优于传统SVM多分类器和BP神经网络方法。     

基于SVM的四类运动想象脑电信号分类方法研究

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器。实验以“BCI Competition 2005”中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

基于特征熵和优化SVM的轴承故障诊断方法

为了对轴承的故障进行有效的识别,提出基于特征熵和优化支持向量机的轴承故障识别新方法.利用EMD分解信号提取分解信号的能量熵,由于这些熵值之间冗余信息较为严重,因此选用主成分分析对这些熵信息进行约简,提取最有效的特征信息,作为支持向量机模型的输入.通过粒子群优化选取最优决策树构造最佳的支持向量机分类模型进行状态的识别和判定,提高了分类的精确度.通过一个滚动轴承的实例说明方法的有效性和准确性.     

基于支持向量机的快速高光谱分类研究

提出了一种基于支持向量机的快速高光谱分类方法.首先采用基于主成分分析和Bhattacharyya距离的方法进行特征降维,然后通过二叉树的支持向量机(Binary tree of SVMs,BTS)来减少一次分类所需的两类支持向量机个数,最后采用简化支持向量技术进一步减少支持向量的数量.实验采用真实高光谱数据,并与4种其他方法进行比较.结果表明,该方法能有效地加快分类速度.     

基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.     

管道漏磁检测信号的支持向量机识别方法

通过对漏磁检测信号的分析,引入支持向量机,给出了特征量、训练集的选择方法以及核函数和支持向量机的分类算法,将漏磁检测信号的根据信号的定性识别和定量分析有机结合起来.可以在漏磁检测样本有限的情况下,获得最优识别结果.     

基于小波变换特征提取的支持向量机心搏分类研究

在对心电信号进行离散小波变换并提取优化特征组合的基础上,利用标准算法(l-a-r算法)和二叉树算法分别构建支持向量机分类器实现心电图的分类,对不同小波下提取不同维特征向量构建的分类器性能进行比较,同时对取自MIT-BIH数据库的4类心电图(正常心搏、左束支传导阻滞心搏、右束支传导阻滞心搏和起搏心搏)进行分类.结果表明,采用标准算法对db2小波下8维特征向量训练的支持向量机分类器分类性能最优,总体分类正确率达98.770/0.     

基于案例推理和SVM-KNN的电能质量扰动分类方法

针对电能质量扰动信号的准确分类识别问题,提出一种基于案例推理(CBR)和支持向量机(SVM)的电能质量扰动分类方法.首先通过原子分解法对电能质量扰动信号进行分解,提取特征向量,并以此建立电能质量扰动信号案例库;在进行分类时借助SVM-KNN算法对案例库进行检索,找出最相似源案例;通过修改或重用最相似案例的结果来确定扰动信号分类结果.算例表明该方法构造的分类器结合了案例推理和支持向量机在模式分类中各自的优点,结构简单,训练样本少,识别准确率高,分类速度快,能够有效地识别常见的6种电能质量扰动.     

改进二叉树支持向量机及其TE过程故障诊断

针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的完全二叉树支持向量机构建方法。基于帕累托原则以核心圈样本最近类间距离和类内计算半径圈样本平均密度建立了类间差异性估计策略,将类间距离大且类内样本分布紧密的类别最先分离出来,并提出了构建完全二叉树的算法步骤。通过在UCI标准数据集上与其他SVM多类分类算法作比较,验证了改进算法的优越性。以TE过程故障诊断为研究对象,基于核主成分分析提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了故障的准确识别。     

基于支持向量机的脑电信号分类方法研究

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

支持向量机在刀具磨损多状态监测中的应用

基于多传感器信号、采用多分类支持向量机(support-vector-machine,SVM)实现了刀具监测的多状态辨识.通过对切削过程中的多向切削力和振动信号等多传感器信息进行分析,分别获得时域、频域和小波域的信息作为磨损分类特征;同时,运用基于一对多(one-versus-all,OVA)的多分类支持向量机对刀具不同磨损状态下的特征数据样本进行训练和识别.对切削过程中不同磨损状态的分类结果表明,多分类支持向量机具有出色的学习能力,能够实现在小样本情况下的不同磨损阶段分类,并具有较高的识别精度.