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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.   相似文献   

2.
针对基于支持向量机的瓶盖装配检测算法准确度不高、调参难度大的问题,提出通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的关键参数寻找最优解.采集瓶盖部位图像,包括标准、歪斜、铝塑分离、胶塞缺失、高盖5种类型.提取6个典型特征构建数据集,采用二分类支持向量机分类,分别通过遗传算法、粒子群算法和麻雀搜索算法对支持向量机参数进行调节.训练结果表明,麻雀搜索算法优化后的支持向量机模型测试准确率达到98.33%,高于其他几种算法.基于SSA-SVM的瓶盖装配检测模型识别精度高,调参速度快,泛化能力强.  相似文献   

3.
使用基于粒子群算法优化支持向量机识别算法实现对普米语语音的识别.首先通过傅立叶变换绘制出每条普米语语料的语谱图;再次,提取每张语谱图的图像特征构建特征向量;最后,运用支持向量机实现对普米语孤立词的分类.在运用支持向量机进行分类时,为了能够找到全局最优解,使用粒子群算法对支持向量机中的惩罚参数c和核函数参数g进行了优化,基于最优参数的分类准确率达到了89. 8%.  相似文献   

4.
提出一种基于改进粒子群算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先分析基本粒子群算法的不足及其关键参数,提出多方面改进的粒子群算法,利用10种基准测试函数对比多种粒子群算法,证明该改进算法的优势.然后结合支持向量机,建立滚动轴承故障诊断模型,并提取滚动轴承振动信号的时域、频域、小波包节点能量和CEEMDAN分量排列熵四种特征,构成单一特征和组合特征作为诊断模型的输入特征向量.最后利用凯斯西储大学滚动轴承数据进行验证,并与网格算法、遗传算法和多种不同粒子群算法进行对比.试验证明,本改进粒子群算法优化支持向量机模型在滚动轴承故障诊断中更具优势.  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口已广泛应用于外骨骼领域,但脑电信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,本文采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。本文提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。  相似文献   

7.
相空间重构和支持向量机参数联合优化研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
在混沌时间序列预测过程中,相空间重构和支持向量机参数是影响混沌时间序列预测性能的两个重要方面,传统上两者是分开单独进行的.利用相空间重构和支持向量机参数之间的互相依赖关系,提出了一种基于粒子群算法的相空间重构和支持向量机参数联合优化方法.参数联合优化核心思想是在相空间重构的同时选择最优支持向量机参数,通过粒子群算法对参数联合优化来实现.通过采用参数联合优化算法对混沌时间序列Mackey-Glass和太阳黑子年平均数时间序列进行了仿真实验,结果表明,相对于传统的分开单独优化方法,参数联合优化方法提高了混沌时间序列模型的预测精度,泛化能力更好.  相似文献   

8.
提出一种基于小波分解和支持向量机相结合的模型,将其应用于预测商业建筑电力负荷.首先,基于商业建筑配电系统的数据采集系统实时监测数据,分析商业负荷用电特性,指出商业负荷的随机特性造成单一预测模型精度难以满足要求.其次,提出了一种基于小波分解和粒子群支持向量机的商业电力负荷预测算法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用不同的粒子群支持向量机模型进行预测,引入粒子群算法对支持向量机模型参数进行寻优.最后,将各分量预测值重构得到最终预测值.实验结果证明:小波分解后和粒子群支持向量机相结合的模型精度明显优于单一支持向量机模型.  相似文献   

9.
针对信用评价数据存在离群点和噪声问题,提出一种基于离群点剔除的支持向量机(SVM)信用风险评价模型.该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点,采用粒子群算法优化支持向量机分类参数,进而提高支持向量机的分类性能.将该方法应用于信用风险评价中的结果表明,相比于其他模型,该方法分类精度更高.  相似文献   

10.
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.  相似文献   

11.
为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的支持向量机(SVM)多元控制图均值偏移诊断模型.模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差.协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型.结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型(SVM.PSO)比基于SVM和基于神经网络(ANN)模型的分类能力更强,分类准确率超过85%.  相似文献   

12.
为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然后利用主成分分析法(PCA)进行数据降维,用降维后的样本进行支持向量机回归建模.采用粒子群算法(PSO)对支持向量机模型进行参数优化,以获得最优性能退化模型.将该模型应用于主轴实验台主轴性能退化评估,实验结果表明该方法原理正确,可以准确评价主轴性能.   相似文献   

13.
The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent. A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed. A multifault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines. The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trained by chaos particle swarm optimization and least squares support vector machine, and the precision and reliability of the fault classification results can meet the requirement of practical application. It indicates that chaos particle swarm optimization is a suitable method for searching the optimal parameters of support vector machine.  相似文献   

14.
针对短期负荷预测方法中传统的模糊C均值(FCM)聚类容易陷入局部最优和对初始聚类中心敏感的问题,提出利用粒子群优化(PSO)算法的全局搜索特性来优化此缺点.通过优化的FCM聚类来选取与预测日相似的日期作为支持向量机的训练样本,既强化了训练样本的数据规律,又保证数据特征的一致性.实验结果表明,优化预测模型的预测精度优于BP神经网络和支持向量机算法.  相似文献   

15.
提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的优化混合核支持向量机(SVM)算法(ILPSO),解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题.该算法通过限定粒子的速度、搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性,得到了参数的最佳组合.仿真实验表明,该算法能更快速、有效地获得参数的最优值.  相似文献   

16.
针对滚动轴承故障诊断的问题,提出了一种基于概率盒理论和粒子群优化支持向量机的故障诊断新方法.在分析故障信号的概率统计特性基础上,利用概率盒直接建模方法获得概率盒,利用证据理论实现了概率盒的融合.不同故障状态下的概率盒特征也不同,采用不同的累积不确定性测量方法提取了概率盒的特征,并构建出用于模式识别的特征向量集,将特征集代入利用粒子群算法优化后的支持向量机中实现故障诊断.通过对滚动轴承振动信号的实验测试与对比分析表明:该方法可以实现对滚动轴承准确的诊断,与传统特征提取方法对比,证明了方法的有效性.  相似文献   

17.
廖淑娇 《科学技术与工程》2012,12(11):2660-2664
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.  相似文献   

18.
The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent.A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed.A multi-fault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines.The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trai...  相似文献   

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