基于PSO的氧化铝粉流量LS-SVM预测模型

针对电解铝厂生产过程中氧化铝输送流量在线测量问题,考虑到样本数据较少的因素,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,建立氧化铝超浓相输送中氧化铝粉流量的软测量模型.以粒子群优化的方法选取最小二乘支持向量机的模型参数,克服交叉验证法耗时与盲目性的问题,同时发挥最小二乘支持向量机的小样本学习能力强和计算简单的特点.通过采用实际数据进行仿真研究,结果表明,所建预测模型估计值与实际分析值吻合较好,从而验证了PSO-LSSVM预测模型对氧化铝粉流量准确估算的有效性.     

电液伺服阀状态在线特征提取和异常检测方法

基于电液伺服阀的动态工作特性,提出一种新的特征提取方法.将一类支持向量机用于电液伺服阀的在线异常检测,通过交叉有效性估计学习方法优化一类向量机参数,并与神经网络的诊断结果进行对比.实验结果表明,所提出的特征提取方法能够有效地提取电液伺服阀的动态特征信息,同时利用一类支持向量机优良的泛化能力能够有效地对电液伺服阀的异常状态进行识别.     

基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.     

基于动柔度矩阵和支持向量机的井架损伤识别技术

动柔度矩阵是结构损伤检测的有力工具.支持向量机是在统计学习理论上发展出的一种学习机器,其针对小样本分类识别性能优越.提出了一套基于支持向量机和动柔度矩阵的损伤识别技术.对JJ160/41-K型石油井架模型进行了损伤实验研究,利用实验数据构建了分类识别支持向量机,并以数值仿真计算,验证了该技术的有效性.     

基于Gabor小波支持向量机的人脸检测

提出了一种基于Gabor小波的支持向量机人脸检测方法.该方法首先提取人脸和非人脸样本库的Gabor小波特征,构造学习样本集,再训练支持向量机,计算出最优分类决策函数.对比实验结果表明,本文提出的方法简单、计算复杂度低、效率高、对正面垂直人脸的检测和定位准确度高.     

一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法

基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性,提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法．算法分为2步：首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机,得到RBF网络较优的初始结构和参数;随后由BP算法调整优化RBF网络参数．混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点．仿真研究表明,混合学习算法学习效率高,网络性能优良,应用于函数逼近时效果优良．     

基于LS-SVM的捷联惯组误差系数预测

针对目前小样本容量的捷联惯组误差系数预测精度不高的问题,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对捷联惯组误差系数进行了预测研究,并以某型捷联惯组的某项陀螺漂移误差系数的历史数据为例进行了预测.结果表明,最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力.     

支持向量机原始问题研究综述

支持向量机学习器往往是通过求解原二次优化问题的对偶问题获得的.诸多研究表明,支持向量机原始问题同样可以适当地处理约束项,同时,突破以前原二次优化问题不能利用核函数的认识误区,通过引入核函数建立一个无约束优化问题,利用传统优化方法进行求解.理论分析和实验表明,支持向量机原始问题也能实现对数据的高效学习,而且在大规模数据学习问题上,较之求解对应的对偶问题获得的近似解更可靠,参数选择也更好进行.     

多类支持向量机算法的研究

支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论的基础上的一种小样本机器学习方法,它是针对二分类问题而提出的,如何将二分类问题有效地推广至多分类问题是支持向量机研究的重要内容之一.介绍了现有提出的一些支持向量机多分类的方法,并比较其优缺点,在模糊支持向量机的基础上提出具有去噪声的模糊支持向量机的多分类的方法.     

基于GEP的支持向量机参数优化

支持向量机(SVM)具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于参数的选取.本文对影响模型分类能力的相关参数(C、σ2)进行了研究,提出了一种基于基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)的支持向量机参数选择算法,即根据参数在分类器中的作用,利用GEP优化参数的两种编码方案分别对C与σ2进行编码,期望改进支持向量机的分类精度和泛化能力.最后实验表明了本文算法的有效性.     

基于最小二乘支持向量机的信号回归

基于支持向量机核函数的条件和Sobolev Hilbert空间H1(R;a,b)的再生核,提出了一种称为最小二乘支持向量机的新的回归模型,并将该回归模型应用于信号回归的仿真实验中.实验表明,最小二乘支持向量机的核函数采用再生核是可行的,它优于常用的高斯核函数.     

基于LS-SVM的边坡稳定性预测研究

针对边坡工程稳定性估计的复杂性,将最小二乘支持向量机引入到边坡稳定性估计的研究中,分别建立了边坡安全系数预测的最小二乘支持向量机模型和边坡稳定状态预测的最小二乘支持向量机模型,以实例数据为学习样本和测试样本,讨论了基于最小二乘支持向量机的边坡稳定性分析方法及其可行性．该方法具有一定的工程参考和实用价值．     

最小二乘支持向量机的点云数据孔洞修补算法

为了获得理想的点云数据孔洞修补结果, 针对当前算法存在的缺陷, 提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的点云数据孔洞修补算法. 首先根据散乱点云边界估计孔洞修补范围, 然后根据孔洞及周围点的信息, 采用最小二乘支持向量机建立一个曲面, 并对曲面点云数据的孔洞进行修补, 最后采用C++语言编程实现仿真实验. 实验结果表明, 最小二乘支持向量机能有效修补各种复杂的孔洞, 且修补效果优于其他算法.     

基于模糊最小二乘支持向量机的发酵过程建模研究

青霉素发酵过程具有时变性和高度非线性,对菌体浓度等的在线测量十分困难。最小二乘支持向量机建模,虽然提高了预测速度,但是预测精度有所欠缺。为提高预测精度,本文在最小二乘支持向量机中引入模糊思想,采用一种基于类中心距离的模糊隶属度函数,为青霉素发酵过程菌体浓度建立预测模型。原理分析与仿真结果表明模糊最小二乘支持向量机建模方法相比于单一的最小二乘支持向量机建模,它的预测精度高,性能更加优越。     

利用蜂群算法优化的区域高程拟合精度分析

针对最小二乘支持向量机拟合法的拟合参数难以选取的问题,提出将人工蜂群算法引入最小二乘支持向量机建立高精度区域拟合模型的方法。人工蜂群算法可对最小二乘支持向量机中的参数进行全局性追踪搜索,模仿蜜蜂的采蜜过程,将参数的初选值作为蜜源,最小二乘支持向量机预测的平均平方误差作为目标函数,在一定范围内经过迭代更新确定最佳参数,最终建立精度较高的全球定位系统(GPS)高程拟合模型。实验结果表明,相比常规最小二乘支持向量机拟合法,ABC-LSSVM组合方法构建的拟合模型精度提高了28%,在此同时,该组合方法比BP神经网络拟合法的收敛效果更高、稳定性更佳,证明了ABC-LSSVM组合方法在GPS高程拟合模型构建中的有效可行性,为GPS高程拟合模型的建立提供一定的参考价值。     

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。     

最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机在发酵过程建模中的应用

针对谷氨酸发酵过程一些关键参数不能在线测量而导致的建模精度不高问题,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)和小波的理论,建立了一种新的模型.首先,选取Littlewood-Paley小波函数作为LS-WSVM的核函数,进而设计出最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM),然后利用该算法对谷氨酸发酵过程进行建模.通过实际应用,实现了对残糖浓度、菌体浓度、谷氨酸浓度等不能在线测量变量的较准确预测,相对于LSSVM建模而言,提高了一个数量级,预测误差也明显得到改善,说明了该建模方法的有效性,具有一定的推广和应用价值.     

组合最小二乘支持向量机与粒子群优化算法研究黄土湿陷性

通过静力触探试验指标结合扰动黄土试样的液限、塑限及含水量等指标用最小二乘支持向量机方法进行建模,提出了静力触探试验指标和湿陷系数的非线性关系模型,并引入粒子群优化算法进行模型反演分析,确定最优参数。通过6个对比勘探点的50组试样实例应用分析,显示了最小二乘支持向量机是一种较为有效的非线性建模方法,粒子群优化算法进行模型参数优化能够保证全局最优。验证结果表明模型的精度较高,有一定的实用价值。     

基于支持向量机的水下运载器平面操纵运动建模

应用卡尔曼滤波器对水下运载器操纵运动仿真试验数据进行预处理,应用最小二乘支持向量机(LS SVM)对水下运载器的平面操纵运动方程进行参数辨识,并与传统的最小二乘法(LSM)的结果进行比较,验证了LS SVM应用于水下运载器操纵运动建模的有效性.     

直觉模糊最小二乘支持向量机

将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响.