一个广义三次样条光滑半监督支持向量机

研究半监督支持向量机分类优化模型的非光滑问题。建立了光滑半监督支持向量机模型,采用广义三弯矩法导出零点二阶光滑的广义三次样条函数,并以此逼近半监督支持向量机优化中的非光滑部分。构造出基于上述样条函数的具有一阶光滑的半监督支持向量机,从而可以用优化中的光滑算法来求解该模型。分析了广义三次样条函数逼近对称铰链损失函数的逼近精度,证明了新模型的收敛性。数值实验显示新模型有较好的分类效果。     

线性规划支持向量机在非线性系统辨识中的应用

使用线性规划优化技术代替二次规划优化技术,通过最小化支持向量数来实现支持向量机算法.由于线性规划支持向量机的核函数不需要满足Mercer定理,因此,采用复高斯小波B样条小波作为支持向量机的核函数,建立了线性规划支持向量机模型,并将其用于非线性系统的辨识.仿真结果表明,线性规划支持向量机模型的辨识精度高于二次规划支持向量机模型.     

光滑支持向量机模型及算法比较

光滑支持向量机(SSVM)可以用牛顿法等快速算法求解,典型的光滑函数有sigmoid函数的积分函数、多项式函数、插值函数和样条函数。本文从理论和数值实验两个方面比较研究了这些光滑函数逼近正号函数的精度及SSVM模型的常用求解算法Newton-Armijo法、BFGS-Armijo法和Newton-PCG法的收敛速度。研究表明,光滑函数越逼近正号函数,解的精度越高,而训练时间也明显增加;Newton-Armijo法的收敛速度慢于后两种方法,而Newton-PCG法收敛速度最快。     

一个四次多项式函数的单调性和光滑性分析

光滑函数在支持向量机中起着重要作用。Chen和Mangasarian用Sigmoid函数的积分函数作为光滑函数,提出了一个光滑的支持向量机。袁玉波等人用一个四次多项式函数作为光滑函数,提出了一个多项式光滑的支持向量机,但未对该多项式函数的有关性能进行详细分析。提出分析多项式函数的若干性能。结果表明,该多项式函数具有单调性和二阶光滑性,为研究光滑支持向量机提供了更好的理论支持。     

基于多核对称最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌建模

针对永磁同步电机在一定情况下呈现混沌特性且混沌模型难以精确获得的情况,提出了一种基于多核对称最小二乘支持向量机的回归建模方法.在最小二乘支持向量机模型中增加对称性的约束条件,构成对称最小二乘支持向量机.将多核学习的方法与对称最小二乘支持向量机相结合,构造由多个基本核函数线性组合而成的新的等价核,用于建立永磁同步电机的混沌回归模型.仿真结果表明,与一般最小二乘支持向量机相比,该方法能够降低单个核函数的选择对建模精度的影响,提高混沌建模精度.     

支持向量机的光滑与逼近关系研究

支持向量机是近年来数据挖掘领域发展起来的一个新方法.对现有的四个光滑支持向量机进行了分析,研究了支持向量机的光滑与逼近的关系.数值实验结果表明,支持向量机在具有二阶光滑的条件下,分类效果随逼近精度的提高而改善.     

有一个内网点的多边形区域上的多项式样条函数光滑连接问题

应用光滑余因子方法,从多元样条空间的协调方程出发,研究具有一个内网点的多边形区域内不存在贯穿三角剖分条件下的两个二元二次多项式样条函数的光滑连接问题,给出了这样两个二元二次样条函数自然连接为一个二元二次样条函数的条件.并应用所得结论给出曲面光滑连接的一个例子.     

基于ramp损失函数的原空间支持向量机

针对传统支持向量机对噪声敏感的问题,给出一种基于不对称形式的二次不敏感控制型ramp损失函数的支持向量回归机,采用凹凸过程优化和光滑技术算法,将非凸优化问题转化为连续且二次可微的凸优化问题,利用有限步终止的Amijo-Newton优化算法,求解所建立的优化模型,并分析了算法的收敛性.该算法不仅可以保持支持向量的稀疏性,而且还可以控制训练样本中的异常值.实验结果表明,该模型保持了很好的泛化能力,无论对模拟数据还是标准数据都具有一定的拟合精度,与标准支持向量机模型相比,不仅能够降低噪声和孤立点的影响,而且也具有较强的鲁棒性.     

基于支持向量机和蒙特卡洛的结构可靠性分析方法及应用

将支持向量机作为极限状态函数重构的工具引入结构可靠性分析问题中,并结合蒙特卡洛方法,分别给出了模式识别型和函数回归型两种支持向量机（SVM）模型应用于结构可靠性分析的计算流程图。结合数值算例,对两种支持向量机模型在结构可靠性问题的应用方面进行了对比,并研究了训练样本数目、核函数类型、模型参数的取值以及随机变量数目等因素对可靠性分析结果的影响。最后以某自升式平台为工程对象,进行了考虑多个随机变量的结构可靠性评估。结果表明：在应用支持向量机方法进行极限状态函数重构时,无论是模式识别型SVM模型还是函数回归型SVM模型均可取得良好的效果,前者对模型参数的敏感程度大于后者;支持向量机理论作为极限状态函数重构工具与蒙特卡洛方法相结合,可有效解决大型复杂工程结构可靠性分析精度和效率问题。     

基于支持向量机岩溶塌陷的智能预测模型

在综合分析了各种岩溶塌陷预测方法和介绍支持向量机的基础上,提出基于支持向量机的岩溶塌陷预测方法,运用Matlab语言编程,建立了相应的岩溶塌陷预测模型.以已有的岩溶地面塌陷实例为学习样本,进行学习测试,得到训练效果较佳的预测模型,并用此模型对某市岩溶塌陷进行预测.结果表明,支持向量机预测模型具有较高精度,在岩溶塌陷预测研究中具有广阔的应用前景.     

一类产品需求预测的支持向量机方法

 需求预测是企业生产运营决策的基础,预测精度影响着产品的安全库存量,关系到企业利润和市场竞争力.建立了一类产品（包含多个品牌）基于支持向量机(support vector machine, SVM)的需求预测模型.在该预测模型中考虑了诸如季节性和促销等不确定性因子对产品最终需求的影响.模型的训练数据和测评数据采用的是由该类产品需求函数生成的数据.测试阶段的评价则是通过与其他统计模型（回归预测方法(REG）、双因素指数平滑法(DES)、Winter模型预测方法(WIN)）和径向基神经网络模型(radial basis function neural network, RBFNN)的对比来实现的.实验结果表明,基于SVM的需求预测模型预测精度明显优于其他模型,有效地降低了产品安全库存量,提高了企业利润,为解决这类产品需求预测问题提供了一个有力的工具.     

Training Robust Support Vector Machine Based on a New Loss Function

To reduce the influences of outliers on support vector machine(SVM) classification problem,a new tangent loss function was constructed.Since the tangent loss function was not smooth in some interval,a smoothing function was used to approximate it in this interval.According to this loss function,the corresponding tangent SVM(TSVM) was got.The experimental results show that TSVM is less sensitive to outliers than SVM.So the proposed new loss function and TSVM are both effective.     

求解P0-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法

构建了一个新的光滑价值函数来求解P0-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于P0-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解P0-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明.     

Hyperbolic Tangent Support Vector Machine

By utilizing hyperbolic tangent function,we constructed a novel hyperbolic tangent loss function to reduce the influences of outliers on support vector machine (SVM) classification problem.The new lass fuinction not only limits the maximal loss value of outliers but also is smooth.Hyperbolic tangent SVM (HTSVM) is then proposed based on the new loss function.The experimental results show that HTSVM reduces the effects of outliers and gives better generalization performance than the classical SVM on both artificial data and UCI data sets.Therefore,the proposed hyperbolic tangent loss faction and HTSVM are both effective.     

短肢剪力墙的一种新计算方法

在三次样条函数及分段样条函数等概念的基础上，考虑墙肢截面竖向位移的非均匀性分布，提出了短肢剪力墙的样条有限墙元模型。在建立单元的能量方程后，对方程进行变分得到墙元的常微分方程。通过推导单元特征方程的解及应用虚功原理，建立了墙元的刚度矩阵和荷载向量。应用本文提出的模型，进行了算例分析。通过比较三种模型的计算结果，可以证明，用分段样条函数插值的方法代替线性插值，提高了计算精度，增加了灵活性，比较真实地反映了短肢剪力墙结构的受力和变形特点，并且计算量小，计算结果可靠，因此可以广泛地应用于这种结构的受力分析中。     

各向异性张力有限单元的构造及应用

从二维张力样条出发，利用张量积的方法，构造了一种新的张力可调有限单元，使单元的灵活性大大增加。并进一步从各向异性的观点入手，构造了一类各向异性单元和各向异性张力单元，并用各向异性张力单元进行了两个算例的计算。计算结果表明，这类新单元具有极良好的性能和极大的灵活性，对算法的收敛性、精度有显著的改进，并可推广用于三维计算。     

采用粒子群优化的SVM算法在数据分类中的应用

针对分类数据集合线性不可分的问题,改进了支持向量机(SVM)的分类方法,构建新的分类决策函数和高斯核函数.在支持向量机关键参数的优化环节,采用粒子群算法对惩罚参数和高斯参数进行优化,设计便于操作的优化流程,并针对Iris数据集合展开实验研究.结果表明:相比于基于遗传算法优化的SVM方法,所提出的方法执行速度快、分类准确率高.     

基于SenV-RBF的个人信用评分模型

将基于敏感性分析的RBF(radical basis function)网络应用于个人信用风险评估中,在训练中通过引入最大输出敏感度来度量隐藏神经元的数目及其径向基函数的中心,并构建了用于识别两类模式的基于SenV-RBF网络的个人信用评分模型.该模型对数据分布无任何要求,其在个人信用评分领域的运用,克服了统计等方法对假设较强的要求以及静态反映信用风险的缺点.经过比较分析,基于SenV-RBF网络的个人信用评分模型在分类的准确性和稳健性方面要优于传统的RBF,且精度可以达到支持向量机的水平.     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对支持向量机(support vector machine,SVM)的分类性能受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化SVM的故障诊断方法.利用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚参数(C)与核参数(g)进行优化,并构建SSA-SVM滚动轴承故障诊断模型.结果表明:对于滚动轴承的常见故障,SSA-SVM诊断模型的测试正确率为96.67％,比传统的遗传算法(genetic algorithm,GA)-SVM和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-SVM诊断模型分别提高3.34％和1.67％,且收敛速度更快,可有效应用于故障诊断.