分布式环境中基于核函数的极限学习机

针对海量数据规模下的集中式核函数极限学习机的性能问题,将基于核函数的极限学习机扩展到云计算技术框架下,提出了基于MapReduce的分布式核函数极限学习机MR-KELM.该算法将分布式径向基核函数计算出的核函数矩阵进行分布式矩阵分解,并通过分布式矩阵向量乘法得到分类器输出权重,减小了网络通讯和数据交换代价.实验结果表明,MR-KELM算法能够在不影响基于核函数的极限学习机的计算理论的前提下,具有较好的可扩展性和分类训练性能.     

一种基于粒子群优化和核极限学习机的入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的问题,本文提出了一种基于粒子群优化和极限学习机的入侵检测算法。粒子群优化算法(PSO)是一种群智能算法,核极限学习机(KELM)是一种学习速度快、泛化能力强的经典核机器学习的方法,但是极限学习机对核函数及参数的选择直接影响它的分类性能。本文算法中利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力强且线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成了多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机（ELM）分类器的性能。最后通过实验对算法性能做了对比分析,实验结果验证了本文算法的有效性。     

KPCA-KPLS方法在pH中和过程建模中的应用

针对化工过程中的具有严重非线性、不确定性、时变性的复杂pH中和过程系统建模问题,提出一种基于核主元分析(KPCA)与核偏最小二乘(KPLS)相结合的建模方法.在高维特征空间内,该方法通过KPCA有效地提取输入数据的非线性主元,利用KPLS方法将输入变量投影在潜在变量上,再用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征建立pH中和过程模型.为验证其有效性,将KPCA-KPLS方法应用到弱酸强碱中和过程、强酸强碱中和过程实例中,并与核偏最小二乘、核主元分析_支持向量机(KPCA-SVM)、核极限学习机(KELM)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、SVM等方法进行比较.实验结果表明:KPCA-KPLS方法具有很高的动态建模精度.     

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

基于Learn++的软测量建模新方法

针对现有软测量建模方法中存在的不足,将修改后的适用于回归问题的Learn++算法应用到软测量建模中.Learn++算法不但保留了常用集成算法能够提高单一学习机性能的特点,还能够克服现有软测量学习方法中容易遗忘已学信息和由于重复使用原始训练数据造成时间和资源浪费的缺点,并具有增量学习能力.在建模过程中根据ELM学习速度快、简单易行、泛化能力强等特点将其选择为基本弱学习机.将基于Learn++的方法应用到LF炉钢水温度软测量建模中,实验结果表明该软测量模型具有较高的精度,可以满足实际生产的需要.     

基于IPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

针对混合核函数支持向量机(SVM)在建模中的重要参数值选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的改进粒子群优化算法,对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,给出应用该方法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性.该方法用于谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高建模精度.     

基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用

为有效克服线性建模方法在非线性建模方面的不足,将核函数思想引入到主元分析方法(PCA)中,有效提取实验数据中的非线性特征信息,并将其作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立工业过程软测量模型。该方法应用于丙烯腈聚合过程中转化率的预报,结果表明:该方法的预测精度优于PCA-SVM方法和KPCA-NN方法。     

基于小波核函数极限学习机的模型预测控制模拟

针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制(KMPC)策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机(KELM)算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。     

基于粒子群优化算法的最优极限学习机

针对极限学习机隐含层神经元个数选取的问题,提出以粒子群优化算法搜索最佳隐含层神经元个数,用极限学习机模型的测试准确率作为粒子群优化算法适应值的方法(PSO-ELM)。基于手写数字数据集digits分别对比了随机设置隐含层神经元个数的极限学习机、用粒子群算法优化的极限学习机输入权重和隐层偏置的极限学习机(PSO-ELM)、传统的BP算法以及SVM算法对手写数字的识别率,对比结果表明,粒子群优化算法得到的隐含层神经元个数在极限学习机中拥有较高的准确率。     

基于归一化核极限学习机的复杂岩性储层的岩性识别方法

<正>确识别岩性对储层参数的精确计算及流体识别工作具有重要意义。针对复杂岩性储层岩性难以准确判别,考虑到核极限学习机可收敛到全局最优解,将核极限学习机进行改进,提出基于归一化核极限学习机的岩性识别方法。通过对中东伊拉克M油田复杂岩性储层579块岩样进行建模,然后对未参与建模的井进行岩性识别,核极限学习机模型预测准确率达到80.03%,归一化核极限学习机模型不仅在预测准确率达到81.85%,且预测速度仅有0.001 1s,在预测准确率与速度上均优于传统主流模型。     

基于批次加权正则极限学习机的发酵过程软测量

为实现发酵过程重要变量的预测,提出基于批次加权正则极限学习机的软测量模型。结合发酵过程中各批次变量变化轨迹与发酵初始条件密切相关的特点,采用欧式距离描述各训练批次初始条件与预测对象初始条件之间的相似度,设计了一种新的相似度量化函数求解各训练批次的惩罚权值,实现了批次加权正则极限学习机建模;另外,针对正则极限学习机中的超参数估计问题,采用贝叶斯方法对超参数进行估计,降低了计算代价且实现了参数自适应估计。将其应用于青霉素发酵过程产物质量浓度的软测量中,仿真结果表明该方法预测精度高,效果好。     

优化的混合核函数相关向量机在发酵过程建模中的应用

针对相关向量机中核函数选择问题进行研究,提出一种局部性高斯核函数和全局性sigmoid核函数结合的相关向量机建模方法.采用差分进化算法对混合核函数构成的相关向量机的参数进行优化,提高了模型的预测精度.将参数优化后的混合核函数相关向量机用于青霉素发酵过程的软测量建模,得到比单一核函数所建模型更优的预测精度.     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

ELM岭回归软测量建模方法

ELM(极限学习机)是一种新型的前馈神经网络,可有效处理函数的回归问题.针对ELM学习算法隐含层输出可能存在的复共线性问题,提出了ELM岭回归(ELMRR)软测量建模方法.该算法利用岭回归方法代替原有的线性回归算法,以误差平方和均值为性能指标,采用粒子群优化算法确定最佳岭参数,克服了传统岭回归算法最佳岭参数难以确定的缺...     

支持向量机中核函数及其参数选择研究

将SVM应用于解决实际问题中时,选择核函数及其参数是一个关键,核函数及其参数选择的好坏直接影响SVM分类器性能的优劣,因此如何选择核函数及其参数就成为研究SVM的一个重要分支。本文分析了常用核函数性质,为核函数选择提供指导。对近年来新的核参数选择算法进行了归纳,并分析了它们的优缺点,最后对其进行总结与展望。     

利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机分类器的性能.通过仿真实验对其性能进行了对比分析,结果验证了该算法的有效性.     

基于奇异值分解极限学习机的维修等级决策

为降低航空发动机维修成本,增强维修等级决策的客观性,提出一种基于奇异值分解的极限学习机(SVD-ELM)算法,推导基于奇异值分解(SVD)的极限学习机(ELM)输出权重计算公式,从而有效地避免普通ELM在求解输出权重时因矩阵奇异而导致无法求逆的问题。将SVD-ELM应用于决策建模过程,提高决策模型的稳定性。研究结果表明:相比于SVM,SVD-ELM和ELM的决策准确率相同,且均比SVM的高,但SVD-ELM的模型稳定性高于ELM,且SVD-ELM和ELM的测试耗时相差不大,说明这2种方法的计算量相当。     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。