基于小波包分析和相关向量机的电路故障诊断

针对模拟电路故障变化的复杂性,提出一种小波包分析和相关向量机的电路故障诊断模型,首先采集模拟电路不同故障状态下的输出信号,将输出信号进行小波包分解,提取分解信号的归一化能量特征,然后将特征向量输入相关向量机中进行训练,建立模拟电路故障诊断模型,实现不同的故障状态分类识别;最后通过仿真实例对模型性能进行测试.测试结果表明,相对于其他模拟电路故障诊断模型,该模型不但提高了模拟电路故障诊断的正确率,而且减少了故障诊断时间.     

基于CS-SVM的输电线路雷电过电压识别

准确识别输电线路雷电过电压有利用于防雷设计.为了提高输电线路雷电过电压的识别率,提出一种布谷鸟搜索算法优化支持向量机的输电线路雷电过电压识别模型(CS-SVM).首先提取输电线路雷电过电压的特征,然后采用支持向量机建立输电线路雷电过电压识别的分类器,并采用布谷鸟搜索算法对支持向量机参数进行优化,最后采用仿真实验测试其性能.仿真实验结果表明,CS-SVM不仅提高了输电线路雷电过电压识别率,而且加快了识别速度,获得比其他模型更优的识别结果.     

用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率.     

一种可自适应分组的多输入多输出支持向量机算法

针对不同输出端之间相关程度的差异对多输入多输出回归模型泛化能力的影响,提出了一种基于自适应分组的多输入多输出支持向量机算法.该算法基于相关性强的输出端其模型参数也较相似的假设,首先在多维支持向量机的基础上引入带分组结构的正则项,进而将上述正则化问题转变为混合0-1规划;其次,采用交替优化的方法,使相关性强的输出端在同一个分组内进行独立训练,最终自适应地识别最优分组结构和模型参数.分别采用仿真数据和圆柱壳振动工程数据对所提算法进行测试,结果表明,该算法可有效辨识出输出端的相关度,与传统算法相比,该算法可有效提高支持向量机回归模型的泛化能力.     

基于非平衡数据处理的管道泄漏检测与定位研究

针对管道运行状态数据的非平衡性会造成管道泄漏诊断准确率下降的问题,提出了一种基于非平衡数据的管道泄漏检测与定位方法.首先,将管道各工况非平衡数据采用基于K均值聚类的欠采样方法处理,使其达到数据平衡.然后,将Fischer-Burmeister函数引入到双支持向量机学习过程中,以避免目标函数求解时矩阵的求逆计算,并将平衡数据作为改进双支持向量机算法的输入,识别管道泄漏.采用相关分析法实现泄漏点定位.根据Flowmaster搭建的管道模型,运用该方法识别管道泄漏.仿真实验表明,与经典双支持向量机和拉格朗日双支持向量机相比,该方法能更快速识别管道泄漏孔径及定位.     

基于最小二乘支持向量机的网络控制系统建模

针对网络控制系统实时信号的传输问题,提出一种采用最小二乘支持向量机理论预测和补偿非理想条件下网络传输导致的不良影响,建立一个较通用网络控制系统模型的方法,并对所提出模型的正确性和可应用性进行验证.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机预测模型能在一定程度上提高网络控制系统的动态性和稳定性,弥补了周期性传输采样信号占用大量网络带宽和不必要网络通信的缺陷.     

人工神经网络和支持向量机在剪接位点识别上的应用

将人工神经网络和支持向量机应用于剪接位点的识别中,并用标准测试数据集进行了5倍率交叉验证,测试结果显示人工神经网络和支持向量机对剪接位点的识别效果优于目前广泛使用的权阵列模型.     

滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

相关向量机在光纤预警系统模式识别中的应用

由于传统模式识别方法存在过学习、训练时间长等缺陷,不能满足光纤预警系统实时在线监测的要求.相关向量机能够克服传统方法的缺点,识别精度高,向量机个数需求少,因此,将相关向量机应用于光纤预警系统模式识别中,采用小波能谱和小波信息熵的特征提取方法,在测试阶段采用有向无环图的方法进行多类识别.通过对威胁管道安全的事件进行实验,识别精度达到92.67%,向量机个数只有2个,验证了相关向量机方法应用于光纤预警系统的可行性和有效性.     

基于支持向量机的预应力T梁压浆质量无损检测

利用超声波透射法对预应力T梁束孔管道的压浆质量进行无损检测,并采用以高斯函数为核函数的支持向量机模式识别技术对检测数据进行自动缺陷识别。在检测过程中,首先采用超声波透射法对T梁的压浆质量进行无损检测,接着建立SVM训练和测试样本库,利用该样本库训练得到SVM模型,最后用该模型对检测数据进行缺陷识别,经对识别结果进行开窗验证。研究结果表明:采用支持向量机算法识别结果准确、可靠;与人工神经网络算法相比,支持向量机算法在训练速度、可靠性等方面都表现出了优越的性能。     

基于SVM的刻蚀工艺失效状态识别

针对反应离子刻蚀工艺,研究其状态监测与识别.采用主元分析(PCA)方法对原始数据进行降维,提取出有效的特征子集,再应用SVM建立失效状态的诊断识别模型,分析模型参数对失效状态的分类识别效果.采用主元分析法进行数据降维,从多监控量中提取影响最大的特征子集,再基于支持向量机(SVM)算法建立了失效状态的诊断识别模型,并分析了模型参数对失效状态的分类识别效果.研究结果验证了基于SVM方法的有效性,表明该模型具有高效的模式识别能力,可应用于存在小样本问题的其他半导体工艺状态分类和识别中.     

基于核典型相关分析和支持向量机的语音情感识别模型

为了获得更好的语音情感识别的实时性和正确率,该文提出了基于核典型相关分析和支持向量机的语音情感识别模型。首先提取多种情感识别的特征,采用核典型相关分析对特征进行选择,将选择的特征作为支持向量机的输入向量进行训练,建立情感识别的分类器,最后采用语音情感识别的标准数据库进行验证性和对比实验。实验结果表明,该模型能够准确识别不同类型的语音情感,获得较高的语音情感识别率。核典型相关分析减少了分类器的输入向量数,加快了情感识别速度,获得了理想的实时性。该文语音情感识别结果优于对比模型,具有更高的实际应用价值。     

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.     

粗糙集和支持向量机相融合的Web数据挖掘

提出一种粗糙集和支持向量机相融合的Web数据挖掘模型.首先收集相关Web数据,提取特征,并采用粗糙集对特征进行约简,去除一些无用的特征,然后采用支持向量机对训练样本进行学习,建立Web数据挖掘模型,最后进行性能测试.实验结果表明,粗糙集和支持向量机相融合可以获得令人满意的Web数据挖掘效果,具有更高的实际价值.     

基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.     

基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估

为提高无线传感器网络安全风险评估的准确性, 提出一种基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估模型. 首先建立无线传感器网络安全风险评估的指标体系, 并采用灰色关联分析法选择一些对评估结果有重要贡献的指标; 然后根据关联度对重要的无线传感器网络安全风险评估指标进行加权, 采用支持向量机拟合无线传感器网络安全风险变化特点, 并引入粒子群优化算法优化支持向量机参数; 最后与其他模型进行对比测试, 测试结果表明, 该模型获得了比对比模型更优的无线传感器网络安全风险评估结果, 评估正确率超过95%, 且提升了无线传感器网络安全风险评估效率.     

基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估

为提高无线传感器网络安全风险评估的准确性, 提出一种基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估模型. 首先建立无线传感器网络安全风险评估的指标体系, 并采用灰色关联分析法选择一些对评估结果有重要贡献的指标; 然后根据关联度对重要的无线传感器网络安全风险评估指标进行加权, 采用支持向量机拟合无线传感器网络安全风险变化特点, 并引入粒子群优化算法优化支持向量机参数; 最后与其他模型进行对比测试, 测试结果表明, 该模型获得了比对比模型更优的无线传感器网络安全风险评估结果, 评估正确率超过95%, 且提升了无线传感器网络安全风险评估效率.     

基于价值投资的PCA-SVM股票选择模型研究

为了顺应股市价值回归趋势和引导理性投资,在价值投资理论指导下,采用PCA-SVM方法建立了基于价值投资的股票选择模型.根据股票的价值特征集,采用主成分分析方法实现对股票价值特征的提取.采用多组不同的训练样本对支持向量机进行训练,并对训练成功的支持向量机进行样本内和样本外测试.利用该股票选择模型对上证180指数的成分股票进行识别.结果证明PCA-SVM股票选择模型具有良好的选股能力.     

基于特征熵和优化SVM的轴承故障诊断方法

为了对轴承的故障进行有效的识别,提出基于特征熵和优化支持向量机的轴承故障识别新方法.利用EMD分解信号提取分解信号的能量熵,由于这些熵值之间冗余信息较为严重,因此选用主成分分析对这些熵信息进行约简,提取最有效的特征信息,作为支持向量机模型的输入.通过粒子群优化选取最优决策树构造最佳的支持向量机分类模型进行状态的识别和判定,提高了分类的精确度.通过一个滚动轴承的实例说明方法的有效性和准确性.     

基于脑电的意识活动特征提取与识别

基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.