小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率.     

基于混合核函数的PSO-SVM分类算法

在数据挖掘中,支持向量机是被广泛应用的一种分类算法,其核函数的选择及参数的设定没有有效的标准。本文采用混合核函数构造兼顾学习能力和泛化性能的支持向量机算法,并利用粒子群算法来确定支持向量机的参数。应用基于混合核函数的PSO-SVM算法对一个经典的分类测试数据集进行分类,将该算法与单一核函数支持向量机算法的分类结果进行比较,结果表明所提出的算法的分类性能有明显提升。     

基于改进的最小二乘支持向量机的高光谱遥感图像分类

支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法.核函数是支持向量机的核心,核函数分为局部核函数与全局核函数两大类,不同的核函数将产生不同的分类效果.核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分.在基本核函数中引入光谱匹配识别中的典型方法--光谱角度匹配法(SAM法),兼顾到光谱亮度与光谱向量方向的距离测度,结合最小二乘支持向量机,通过与传统SVM分类方法的比较,证明这种方法的有效性.     

基于分形理论的支持向量机核函数选择

核方法是机器学习领域内的研究热点之一,在处理非线性和高维数据问题中表现出许多优势,已被广泛应用于分类、回归等领域.支持向量机是最具代表性的核方法,而不同的核函数具有各异的度量特征,故核函数的选择对支持向量机泛化能力有着重要的影响.而目前核函数的选择仍是一个开放性的问题,存在着一系列的偶然性和局限性.该文利用分形几何分析数据蕴含的特征信息来有指导性地选择核函数,以提高支持向量机的泛化能力,并通过实例仿真验证该方法是有效可行的.     

一种针对稀有类支持向量机的新算法

支持向量机方法是流行的数据分类方法,但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.针对稀有类数据的多超平面支持向量机是一种基于支持向量机方法的稀有点类分类方法,与支持向量机相似,使用超平面进行分类.与支持向量机不同的是,SVM_MH要求稀有类点在所有超平面正侧的交集中.SVM_MH对稀有类的分类要求更严格,而对非稀有类的条件相对宽松.支持向量机方法可以看作是一个特殊的SVM_MH.核函数在稀有类支持向量机中仍然适用.     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法。这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理,因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性,其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性,得出在某些特殊的情况下,基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。      

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.     

核PCA支持向量机算法研究

在核函数基础上,提出了一种融合支持向量机和核主元分析的核PCA支持向量机综合集成分类方法,给出了算法实现步骤。仿真实验表明了该算法具有很好的分类性能,特别适合于消除噪声情形的模式识别问题。     

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。     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法：这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理，因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性，其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性，得出在某些特殊的情况下，基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。     

基于支持向量机的抗噪语音识别

阐述了支持向量机的分类机理,采用改进的MFCC语音特征参数,用基于不同核函数的支持向量机(SVM)作为语识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。通过实验,得到了不同核函数下的识别结果;分析了核参数和误差惩罚参数对SVM推广能力的影响,并将实验结果同基于RBF神经网络的识别结果进行了比较。     

关于支持向量机参数选择方法分析

在分析支持向量机(SVM)原理基础上,分析了SVM中核函数、核参数及惩罚参数C的影响。介绍了两种SVM参数选择方法,作了深入比较,并提出了一种改进的最优化方法。     

模拟退火算法与支持向量机在机械故障诊断中的应用

为提高支持向量机在机械故障诊断测试中的分类正确率,将模拟退火算法与支持向量机相结合,用模拟退火算法优化支持向量机核函数及其参数,再将故障特征输入支持向量机进行故障识别.诊断实例表明,该方法与传统支持向量机方法相比能得到较高的诊断精度.     

一种近似于支持向量机的分类模型

针对线性可分与非线性可分问题,讨论了支持向量机分类模型及核函数的选择.为避免支持向量机的核函数及参数选择的不确定性,提出一种近似于支持向量机的分类模型,并通过心脏病预测实例对两种模型进行了比较.     

一种多核加权支持向量机的水质预测方法

提出一种基于多核加权支持向量机的水质预测方法.核函数及其参数选择与数据分布的情况密切相关,采用单一的核函数应对水资源质量评价指标的整个数据分布难以达到很好的预测结果.采用多核加权学习的核函数避免了核函数设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题.实例表明,该方法的预测结果是合理可行的,且与以往同类预测方法相比,有着更为客观...     

受限空间细水雾作用下烟气温度变化规律研究

利用热电偶测量细水雾作用下烟气层不同高度温度,研究雾滴粒径、雾通量和喷头与火源的水平距离等因素对平均细水雾降温速率（V）的影响规律．揭示了细水雾抑制火灾烟气温度的主导机理．利用实验数据推导V与雾通量之间的数学关系,建立V空间分布的三维数学模型,为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供理论基础和必要的设计参数．     

Quantum-inspired evolutionary tuning of SVM parameters

The most commonly used parameters selection method for support vector machines （SVM） is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm （QEA）. QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines （LS-SVM） can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision.     

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.     

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．     

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.