适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机

为了有效地利用大数据中的无类别标签样本,将最小二乘支持向量机的思想和方法运用到半监督学习中,利用有类别标签和无类别标签样本构造支持向量机模型,通过Lagrange数乘法将其转化为一个线性规划问题,得到了一种适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机.该算法有效地提高了支持向量机的测试准确率,具有较好的推广能力.     

基于最小二乘支持向量机的机组能耗曲线拟合

电厂能耗曲线的拟合不仅是进行机组优化的前提,而且对于检测机组的稳定性和可靠性都具有重要意义.首先用模糊聚类算法对大量数据进行分类整理,从中找出最能反映机组稳定运行时的一些数据,然后利用最小二乘支持向量机回归理论对能耗曲线进行拟合.通过对贵州某电厂的能耗曲线进行实际拟合,表明此方法速度快,误差小,拟合精度高,可以满足实际...     

基于聚类的鲁棒最小二乘支持向量机

现实数据集通常是呈非线性分布的,虽然很多最小二乘支持向量机算法利用分治策略可以对这一类数据集进行建模,但是由于子模型缺乏鲁棒性,所建的总体模型易受噪声的干扰进而失效。为了对带有噪声的数据集建模,提出了一种基于聚类的鲁棒的最小二乘支持向量机。首先,使用聚类方法将样本分成几个子数据集,每一个子数据集对可以相应地建立一个局部的最小二乘支持向量机来获取对应子数据集的局部动态性。其次,通过在损失函数里加入一个全局正则化因子,使得局部子模型间能够智能地协调,保证建立的全局模型不仅是光滑连续的,同时具有良好的泛化性和鲁棒性。数学和实际例子表明,对于含有噪声的样本集,所提出的方法具有更好的建模效果。     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

基于二次规划的无监督支持向量机

支持向量机在分类中的推广能力是非常显著的.通过构造目标函数和约束条件,借助二次规划模型提出了一种无监督支持向量机,它能在聚类的同时求出最优分类超平面并保证了支持向量机的推广能力.     

最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

基于最小二乘支持向量机的教学质量评价模型

教学质量评价是教育教学中重要的工作,评价工作的核心是建立评价模型。本文利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,建立了教学质量评价模型,并与BP神经网络建模比较,分析表明模型在泛化能力、收敛速度和最优性均优于神经网络模型。将模型用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

基于最小二乘支持向量机的滤波器设计

为了改善传统方法设计滤波器的幅频响应性能,提出了基于最小二乘支持向量机的滤波器设计方法．优化选择最小二乘支持向量机参数,以理想滤波器的幅度响应作为学习样本,通过最小二乘支持向量机训练,使得实际滤波器的幅度响应逼近理想滤波器的幅度响应．仿真结果表明,由该方法设计的一维和二维滤波器性能接近于理想滤波器．     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

直觉模糊最小二乘支持向量机

将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响.     

基于LS-SVM的交通流组合预测模型

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施,而实时准确地交通流量预测则是实现智能交通系统和智能交通诱导控制的重要依据.针对城市交通智能运输系统和交通流的特性,在多元线性回归、支持向量机和改进的BP神经网络等三种预测模型的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机方法的交通流组合预测模型.实验预测结果表明该组合预测模型具有较高的预测精度,为交通流量提供了一个更好的预测模型.     

基于最小二乘支持向量机的压印字符识别方法

将最小二乘支持向量机引入到小字符集压印字符识别中.首先介绍最小二乘支持向量机的基本原理和主要算法,然后在实验中采用最小二乘支持向量机训练软件,针对标牌上的压印字符的数字集进行仿真,同时与神经网络等其他分类方法进行比较.实验结果表明此方法的识别率较高,在小字符集识别中具有较强的实用性.     

A Novel Soft Sensor Modeling Approach Based on Least Squares Support Vector Machines

Artificial Neural Networks (ANNs) such as radial basis function neural networks (RBFNNs) have been successfuUy used in soft sensor modeling. However, the generalization ability of conventional ANNs is not very well. For this reason, we present a novel soft sensor modeling approach based on Support Vector Machines (SVMs). Since standard SVMs have the limitation of speed and size in training large data set, we hereby propose Least Squares Support Vector Machines (IS_ SVMs) and apply it to soft sensor modeling. Systematic analysis is performed and the result indicates that the proposed method provides satisfactory performance with excellent approximation and generalization property. Monte Carlo simulations show that our soft sensor modeling approach achieves performance superior to the conventional method based on RBFNNs.     

模拟电路故障诊断的最小二乘支持向量机方法研究

介绍模拟电路故障诊断的现状及特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断新方法.该方法可以对模拟电路有效地进行故障诊断,有较高的诊断效率.     

贝叶斯证据框架下最小二乘支持向量机的软件老化检测方法

针对当前软件老化的检测、分析和软件再生的不确定性问题,提出了一种基于贝叶斯证据框架的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软件老化检测方法,即:使用最小二乘支持向量机分类器进行数据分类,以此解决数据采集时出现的小样本、高纬度,非线性、局部最小值等问题;通过贝叶斯证据框架来优化LS-SVM的超参数,从而提高分类器的学习精度和泛化能力.实验结果表明,在状态清晰区间,软件老化的概率均在0.7至0.9之间,而高维模型检测出的软件老化的概率为0或1.如果从概率粒度层来描述软件老化,则软件再生的时间点选取效率更高,根据概率值的变化可进一步解析软件老化的不确定性.实验结果及分析显示,概率粒度所描述的软件健康状态更符合软件老化的客观状况.     

基于最小二乘支持向量机的膨胀土判别与分类

膨胀土在我国分布广泛,对工程影响巨大,如何对其进行判别一直是岩土工程中一项重要的工作.现有的膨胀土判别与分类方法,大多仅以简单的双变量分析为依据.所选取的判别指标大多具有相同信息.针对于此,提出两种方法对膨胀土进行分类,第一种是从胀缩机理出发,采用逐步回归分析选取能够表征膨胀土的6项独立指标,再利用最小二乘支持向量机进行分类;第二种是对全部指标进行分类.结果表明最小二乘支持向量机在两种情况下都能对膨胀土进行准确的分类,也证明了最小二乘支持向量机功能的强大性.     

基于最小二乘支持向量机的非线性通用模型自适应控制

将模型参考自适应控制方法应用到基于最小二乘支持向量机的通用模型控制策略中,将非线性过程模型应用逆系统的方法可以在控制算法中直接嵌入过程模型,从而克服了通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,保证了通用模型控制策略的可实现性.另一方面,加入模型参考自适应环节,提高了该控制器的实时性和鲁棒性,其参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真实验结果验证了该控制策略的有效性和更好的鲁棒性.     

基于最小二乘支持向量机的阵列波束优化研究

针对标准支持向量机计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,为改善标准支持向量机的训练效率,快速优化阵列波束,提出了基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的阵列波束优化方法。LSSVM采用二次损失函数取代标准支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束变为等式约束,从而将二次规划问题转化为一个线性矩阵求解问题,具有良好的快速性;与传统的标准支持向量机波束形成相比,所需计算资源更少,训练速度更快,计算效率更高,泛化能力更强。仿真实验结果表明:在保持波束形成的性能指标基本不变的情况下,LSSVM降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了运算速度和收敛精度,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。