基于小波基的SVM多气体融合

为了提高气体传感器在多气体环境下的检测灵敏度,基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数具备小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,提高了模型的精度和迭代的收敛速度,适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而能在提高支持向量机(SVM:Support Vector Machine)泛化能力的同时,提高辨识效果,减少计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对sin c函数的逼近.该小波核得到的绝对误差不超过0.004;在多气体分析中,比RBF(Radial Base Function)核所得的偏差小18.3%.这些表明SVM小波核具有更好的泛化能力.     

基于小波的支持向量机算法研究

基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度,而且还适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而在提高支持向量机(SVM)泛化能力的同时,提高了辨识效果和减少了计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对SINC函数的逼近,该小波核得到的均方根误差不足高斯径向基核的1/12,对logistic混沌序列预测的均方根误差不超过8×10-6,同时实验表明,预测的长度对预测均方根误差没有显著影响,这表明小波核SVM具有更好的泛化能力.     

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.     

短期电力负荷预测的小波支持向量机方法研究

在充分研究和比较多种负荷预测方法的基础上，提出一种称为小波支持向量机(Wavelet Support Vector Machines，WSVM)的负荷预测新算法．该方法是在研究支持向量机(SVM)核方法与小波框架理论的基础上，引入非线性小波基函数来构造SVM的核函数，从而得到新的SVM模型，并给出了此模型的结构设计与实现算法．通过实例验证，该方法能有效提高预测精度．     

采用WSVM的三维无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络三维节点的定位精度,针对SVM的核函数构建问题,提出一种基于小波支持向量机(WSVM)的定位算法.首先,收集三维传感器锚节点信号强度,构建支持向量机学习样本;然后,将其输入到小波支持向量机进行学习,建立三维传感器节点定位模型;最后,采用仿真实验对模型性能进行测试.研究结果表明:与传统三维定位算法对比,使用小波支持向量机中的三维传感器节点进行定位时,精度水平得到有效提升,获得更加稳定的节点定位结果,可以广泛应用于实际无线传感器网络系统中.     

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.     

粒子群优化支持向量机的交通量预测方法

为了准确预测交通流量,为实施交通疏导提供参考依据,提出了一种基于小生境粒子群优化高斯小波核函数支持向量机的交通流量预测方法。首先将小波思想引入核函数,使用高斯小波核函数取代了经典支持向量机的高斯核函数。同时在支持向量机的学习算法上引入了小生境粒子群优化算法,基于小生境粒子群的多样性的优势,使得支持向量机的参数得到最优解。最后进行了预测仿真,结果表明本文方法的预测精度高于传统方法。为交通流量的预测方法提供了一种参考。     

改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型

将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。     

下肢EMG的小波支持向量机多类识别方法

针对下肢肌电信号(EMG)的多运动模式分类问题,提出了一种基于小波支持向量机(WSVM)的多类识别方法.在小波框架理论和SVM核方法的基础上,构造基于二叉树结构的WSVM多类分类器,采用多尺度分析对下肢EMG进行消噪处理和特征提取,将特征向量输入WSVM多类分类器.以水平行走为例对支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期和摆动末期等5个细分运动模式进行分类,并与传统的神经网络和高斯核SVM分类器进行比较.实验结果验证了所提方法的有效性.     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.     

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.     

支持向量机最优参数选择的研究

支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和y对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的核函数,同时利用二分法对核函数（C,γ）寻优,并将其应用于变压器故障诊断中,仿真结果表明该方法具有较好的性能。     

基于粒子群优化的支持向量机用于直肠感知功能重建

针对临床上肛门失禁导致的直肠感知功能丧失,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的支持向量机(SVM)重建患者直肠感知功能的方法.分析人体直肠压力生理特征,将典型直肠压力收缩波形中的巨大移行性收缩(HAPC)作为产生便意的主要依据,利用小波包分析对直肠压力信号进行特征提取,通过提取的特征向量对基于SVM的直肠感知预测模型进行训练,使用PSO算法对SVM的参数进行优化,并利用训练后的模型进行便意预测,同时对比分析了参数优化后的SVM和不同核函数的SVM便意预测的准确率.实验结果表明,所提出方法切实有效,能够帮助患者重建直肠感知功能.     

基于支持向量机的气液两相流流型识别新方法

为准确识别两相流型，提出了基于小波包多尺度信息熵和支持向量机的流型识别方法．利用小波包变换对采集到的水平管空气-水两相流压差波动信号进行3层小波包分解，得到8个不同频带的信号，提取各频带信号的小波包多尺度信息熵作为流型的特征向量，运用支持向量机进行训练并识别流型．结果表明：与BP神经网络相比，采用支持向量机进行流型识别可以获得更高的识别率，表明该方法是有效、可行的．     

基于混沌粒子群优化小波支持向量机的汇率预测

目前,支持向量机( SVM)常用的参数寻优方法存在易陷入局部极值的缺点,而其常用的核函数的逼近精度也有待提高.基于混沌映射的遍历性与随机性和小波变换的局部分析与特征提取能力,提出了一种混沌粒子群优化小波支持向量机(CPSO-WSVM)的算法,并应用它构建汇率预测模型.实验结果表明,相比传统的粒子群优化高斯核SVM(PSO-GSVM)的算法,CPSO-WSVM算法大大提高了预测的精度和效率,应用效果好.     

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.     

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.