基于支持向量回归机的气象观测站优化模型

在保证足够信息量的前提下,针对合理减少气象观测站的实际问题,首先利用主成分分析(PCA) 降低样本数据的维数,其次利用支持向量回归机(SVR)对样本进行有效的回归,然后结合优化软件lingo对凸二次规划问题(与支持向量回归机相对应)进行求解,最终得出基于主成分分析-支持向量机回归预测优化模型。     

ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用

针对化工领域数据建模小样本、不适定性等问题 ,提出了一种用ε不敏感支持向量回归 (ε SVR)方法进行实际过程建模的想法 ,以解决人工神经网络等方法在数据建模中的“过拟合”、泛化性差等问题 .在分析ε SVR特性的基础上 ,用一个非线性函数逼近例子验证了ε SVR在小样本情况下比BP前馈神经网络具有更优良的建模能力 .将ε SVR应用到丙烯腈聚合反应过程质量指标软测量混合模型中 ,仿真和现场运行结果表明ε SVR是一种非常有效的化工数据建模方法 .     

基于PLS-SVR的三组分混合气体定量分析

为了进一步提高多组分气体分析的准确度,对采用AOTF-NIR光谱仪采集甲烷、乙烷和丙烷多组分混合气体的近红外光谱数据建立了新的分析模型。首先对光谱数据采用偏最小二乘法(以下简称PLS)进行特征提取,随后将提取得到的潜变量作为支持向量回归机(以下简称SVR)的输入建立多组分混合气体的定量分析模型。结果显示,PLS特征提取耦合SVR对近红外光谱的定量分析取得了很好的分析效果。     

Boosting集成支持向量回归机的滑坡位移预测

支持向量回归机(SVR)在实际的学习应用中,由于数据时空的复杂性和算法本身的参数选择,学习模型难以达到预期的效果.针对这个问题,提出了基于Boosting集成的支持向量回归机方法.通过在原始数据集加权采样的基础上,进行多次迭代子SVR机器学习,不断调整样本权值再采样,优化机器学习模型,然后对迭代所得的每级支持向量回归结果按某种组合方法进行集成,得到最终的回归函数形式.应用该方法进行了仿真试验和滑坡变形时序预测研究.结果表明:使用集成的SVR进行回归预测较之单一的SVR具有更高的准确性和更好的泛化性.对Boosting与Bagging 2种不同的集成SVR,进行了比较研究,试验结果表明,2种算法性能相差不大,总体上前者强于后者.     

基于支持向量机的烧结能耗及性能指标预测模型

针对烧结过程中能耗和性能指标预测方法精度不高、训练时间长的问题,首先,在总结当前预测建模方法的基础上,将回归型支持向量机(support vector machine for regression,SVR)引入烧结生产系统,分析了2种建模模式;然后,给出基于SVR预测建模一般流程;最后,以某大型钢铁企业为例进行验证,并与传统的多元线性回归、反向传播(back propagation,BP)神经网络、径向基函数(radical basis function,RBF)网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)等预测方法在相同模式内和不同模式间进行比较.结果表明,SVR方法可快速获得理想的预测结果,在预测精度和时间效率上具有优势.     

一种基于ICA-SVM的故障诊断方法

提出了一种基于独立分量分析和支撑向量机(ICA SVM)对系统性能进行监控的整体框架.这一框架包括特征提取和故障识别两部分.独立分量分析被用于从当前工况的数据矩阵中提取出代表当前工况特征的投影系数矩阵,而这些投影系数矩阵则被用于训练多个支撑向量机,以实现故障类型的识别.TennesseeEastman过程的仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种SAR图像空间域自适应滤波算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制问题,提出了一种基于支持向量回归(SVR)分析的空间域自适应滤波方法.将SAR图像看作连续二维函数,利用SVR方法对其进行逼近.基于图像的逼近结果描述像素关联性,并基于关联性破坏程度对噪声进行类型分析,对不同类型的噪声采取确定性的抑制算法.为了保证精度,选择小波核函数构建支持向量回归机.实验结果表明该方法是有效的并对经典方法进行了改进.     

基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法

为了有效提高支持向量机(SVM)算法的故障检测和监视性能,提出一种新的基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法.首先,对训练数据进行标准化,运用独立元分析(ICA)获取数据的独立元矩阵,提取隐藏的非高斯信息.其次,运用杜宾-瓦特森(Durbin-Watson,DW)准则计算独立元(ICs)的DW值,通过DW方法有...     

集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法

基于粗糙集(RS)理论和支持向量回归(SVR)方法,提出一种电力系统短期负荷预测方法.采用粗糙集理论对影响负荷预测的各因素进行约简,将约简后得到的最小条件属性集,以此确定输入样本的维数并构造训练样本,作为支持向量回归机的输入进行训练预测.在此基础上,利用已知历史负荷数据构造训练样本群,作为SVR的输入进行训练,采用训练完毕后的SVR模型进行负荷预测.实验结果表明,与神经网络方法和标准SVR方法相比,集成粗糙集和支持向量回归的负荷预测方法,可以在缩短训练时间的前提下获得较高的预测精度.     

新型非平行平面支持向量回归机及其应用

支持向量回归机(SVR)和孪生支持向量回归机(TSVR)是机器学习中的常用算法.受TSVR启发,针对SVR训练速度和预测精度问题,提出一种新型非平行平面支持向量回归机(NNHSVR).NNHSVR的优势如下:(1)NNHSVR模型构造的是两个较小规模的二次规划问题,最终求解得到2个非平行平面,训练速度较SVR快;(2)NNHS-VR在目标函数中加入调节参数u,对边界函数进行约束,使得模型对离群点更加鲁棒.人工数据集和UCI数据集上的实验表明:NNHSVR算法不仅有较好的泛化性能,而且训练速度快.将NNHSVR算法应用于传染病预测问题,取得了比传统传染病预测模型BP神经网络更好的效果.     

独立分量分析及其在诱发电位提取中的应用

独立分量分析能够在各信号频率混迭的情况下,从它们的线性混合信号中有效分离出原始信号,这为微弱电生理信号的提取提供了途径,受到生物信号处理研究人员的关注.作者研究分析了独立分量分析模型和一种基于负熵判据的定点快速ICA算法的实现,并将该算法运用于仿真诱发电位的提取中,从观测信号(混合信号)中有效地提取出视觉诱发电位.     

一种非线性非平稳时间序列预测建模方法

提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向量回归建立相应的平稳时间序列预测模型;最后,再一次利用支持向量回归对这些预测模型进行非线性组合,得到非线性、非平稳时间序列的预测模型.仿真实验和工程应用均表明,所提的预测建模方法与传统的基于支持向量回归的建模方法相比,具有较高的精度,说明该方法对于非线性、非平稳时间序列的预测是有效的.     

Eliminate indeterminacies of independent component analysis for chemometrics

An improved method has been proposed to eliminate the indeterminacies of independent component analysis （ICA） for chemometrics. Following the arrangement of principal components analysis （PCA）, the ICA mixing matrix is selected as signal content indexes, and ICA output are sorted and directed. After many times reputations, independent components （ICs） are paired according to the maximum correlation coefficient, and then the mean values of each IC substitutes the original ICs. This indicates that the ICA indeterminacies are eliminated. A simulation example is tested to validate this improvement. Finally, a set of experimental LC MS data is processed without any prior knowledge or specific limitation and the results show that the improved ICA can directly separate the mixed signals in chemometrics, and it is simpler and more reasonable than the simple to use interactive self-modeling mixture analysis （SIMPLISMA）.     

Automatic removal of eye movement artifacts from the EEG using ICA and the dipole model

In this study, we proposed and evaluated the use of Independent Component Analysis (ICA) combining the EEG dipole model to automatically remove eye movement artifacts from the EEG without needing EOG as a reference. We separated the EEG data into independent components using the ICA method, and determined the source localization of these independent components with a single dipole model. The EEG signal was reconstructed by automatically excluding those components localized within a preset eye model. EEGs from 12 patients were analyzed. The experimental results indicate that ICA with the dipole model is very efficient at automatically subtracting the eye movement artifacts, while retaining the EEG slow waves and making their interpretation easier.     

基于优化SVR模型的大跨度样本疲劳寿命预测

针对传统方法在大跨度、小样本情况下的疲劳寿命预测准确率不高的问题,研究基于优化SVR模型的寿命预测方法.根据大跨度样本的特点,提出有效的预处理方法、SVR模型的训练方法及参数优化准则.以LY12CZ(2A12)铝合金疲劳寿命预测为实例,分析了高斯核函数、多项式核函数及多层感知核函数对SVR模型训练误差的影响.结果表明高斯核函数更适用于SVR模型的训练,并通过细菌觅食算法对核参数γ及惩罚因子C进行优化选取,LY12CZ(2A12)铝合金疲劳寿命预测结果验证了该方法的有效性.     

多尺度分解和主成分法在近红外光谱分析中的应用

改进近红外光谱分析的传统方法，采取光谱信息二次提取，在利用数学模型进行定量分析之前，先采用小波多尺度分解和主成分分析两种方法对光谱进行两次信息提取，用特征向量表征原光谱，大量缩减建立数学模型的数据量，并建立可靠实用的数学模型。在进行近红外光谱特征提取之前还进行样品聚类分析和光谱去噪处理，避免样品选择和环境因素的影响，为信息提取提供可靠的基础。研究中提出用特征向量表示近红外光谱的方法并在模型应用中验证该向量的有效性。     

近红外光谱在印刷品颜色检测中的应用

为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术(NIR)并结合偏最小二乘法(PLS)建立印刷品颜色检测模型.对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行降维,维数为5.选取的主成分作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后,将144个样本数据随机分为定标集和预测集,利用偏最小二乘法在103个定标集样本数据基础上建立印刷品颜色预测模型,应用此模型对41个预测集样本颜色进行预测.研究结果表明:利用PLS模型得到样本的实测值和预测值之间的预测决定系数(R~2)为99.74%,预测平均相对误差为0.636%,表明利用近红外光谱技术检测印刷品颜色是可行的.     

基于ICA与PSD的ERD／ERS信号检测

介绍一种基于独立分量分析（ICA）空间滤波结合功率谱密度（PSD）曲线分析法用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步／同步（ERD／ERS）信号的方法．其检测流程为：先对想象动作诱发的脑电（EEG）信号进行ICA分解得到独立分量与相应的解混矩阵,再按特征频段取其主要分量得到滤波后数据,然后采用短时傅里叶变换计算相关导联EEG信号在特征时段与频段的PSD曲线,引入ERD／ERS系数作为量化指标以进行想象动作的识别．计算结果表明,上述方法能够显著增强运动想象脑电信号的ERD／ERS特征信息,且通过实际分类验证,采用该方法可以获得更高的识别正确率,较传统信息检测方法平均提高8％以上．     

近红外光谱和支持向量机用于凌霄花产地鉴别

收集6个产地凌霄花样品的近红外光谱,构建支持向量机(SVM)模型进行产地鉴别.运用竞争自适应重加权采样(CARS)算法提取特征波长变量,在此基础上建立CARS-SVM产地判别模型.将该判别模型与线性判别分析、偏最小二乘判别分析和簇类独立软模式法3种模型进行比较.结果表明,SVM模型对不同产地凌霄花样品的鉴别结果良好,经CARS提取特征波长后,波长变量数从1 557减小至52,所构建的CARS-SVM模型对6个产地样品的判别准确率较高,明显优于上述3种模型.因此,近红外光谱技术可快速准确判别凌霄花的产地,为凌霄花的产地鉴别与质量评价提供一种新的方法.     

近红外光谱分析磷酸缓冲溶液中的血糖含量

测定了溶解于磷酸缓冲溶液中血糖在8000～5000cm^-1波数范围的近红外光谱,用偏最小二乘法建立了测定血糖含量的模型,根据数据特点,提出了按浓度大小选择预测集样本的方法。用来进行最佳模型隐变量个数的选择,结果显示,利用近红外光谱并结合化学计量学方法能够成功地进行血糖的定量分析,方法的测定误差为0.197g／L。