基于混沌最小二乘支持向量机的软测量建模

提出一种改进算法,用来解决现有最小二乘支持向量机方法在处理大规模样本软测量建模问题时出现的模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定等问题.对样本集进行预处理,通过计算样本间欧氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中1/3的样本以简化支持向量机模型结构并提高计算速度.定义了一种混沌映射构成混沌系统并分析了其遍历性.应用改进的混沌优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力.将改进算法用于丙烯腈收率软测量建模中,仿真实验结果表明:模型精度较高,泛化性能好,满足现场测量要求.     

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.     

固定尺度最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在进行回归预测时存在的稀疏性缺陷问题,采用固定尺度最小二乘支持向量机,即固定支持向量数量进行改进。仿真结果表明:固定尺度最小二乘支持向量机在训练各种样本数据集时,有效地避开了LS-SVM中的稀疏性问题,且训练速度快,同时具有良好的预测精度。     

基于多核对称最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌建模

针对永磁同步电机在一定情况下呈现混沌特性且混沌模型难以精确获得的情况,提出了一种基于多核对称最小二乘支持向量机的回归建模方法.在最小二乘支持向量机模型中增加对称性的约束条件,构成对称最小二乘支持向量机.将多核学习的方法与对称最小二乘支持向量机相结合,构造由多个基本核函数线性组合而成的新的等价核,用于建立永磁同步电机的混沌回归模型.仿真结果表明,与一般最小二乘支持向量机相比,该方法能够降低单个核函数的选择对建模精度的影响,提高混沌建模精度.     

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.     

基于LS-SVM的无人机费用预测

无人机费用预测是在装备研制设计阶段就必须考虑的重要问题。针对无人机费用预测小样本、具有不确定性等特点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machines)的无人机费用预测模型,并应用于研制费用、维修保障费用预测。应用结果表明,LS-SVM具有较高的费用预测精度。     

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.     

基于混合PLS-SVM方法的双酚A软测量建模

在对复杂生产过程的软测量建模中,为了有效地处理其生产过程的非线性、多输入和数据相关性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了一种兼备偏最小二乘和支持向量机优点的混合偏最小二乘-支持向量机方法.在对双酚A结晶塔工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶塔软测量建模.应用结果表明,该方法在模型精度、推广能力等方面都明显优于一些传统软测量建模方法.     

组合最小二乘支持向量机与粒子群优化算法研究黄土湿陷性

通过静力触探试验指标结合扰动黄土试样的液限、塑限及含水量等指标用最小二乘支持向量机方法进行建模,提出了静力触探试验指标和湿陷系数的非线性关系模型,并引入粒子群优化算法进行模型反演分析,确定最优参数。通过6个对比勘探点的50组试样实例应用分析,显示了最小二乘支持向量机是一种较为有效的非线性建模方法,粒子群优化算法进行模型参数优化能够保证全局最优。验证结果表明模型的精度较高,有一定的实用价值。     

基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模

针对最小二乘向量机的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法.根据输入变量和样本点间欧氏距离的大小,去除回归模型中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大提高计算速度.同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立了青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现了青霉素浓度的在线预估.仿真结果表明,这一方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段.     

基于鲁棒最小二乘支持向量机的聚丙烯熔融指数预报

可靠地预报熔融指数在聚丙烯生产过程中至关重要。在最小二乘支持向量机采用的误差平方和惩罚函数可能会导致不稳健的预报值基础上,进一步提出了基于鲁棒最小二乘支持向量机的聚丙烯熔融指数软测量模型。工业实例研究表明该方法拟合精度高、泛化能力强,具有广阔的应用前景。     

尺度核函数在最小二乘支持向量机信号逼近中的应用

针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%.     

最小二乘小波支持向量机在非线性系统辨识中的应用

基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小二乘小波支持向量机(LS WSVM)并将LS WSVM用于非线性系统的辨识,提高了辨识效果,减少了计算量.仿真结果表明:LS WSVM在同等条件下比传统支持向量机的辨识精度提高约13 1%,因而更适合于工程应用.     

基于最小二乘法的无监督支持向量机

将最小二乘支持向量机的思想引入无监督学习,提出一个最小二乘无监督支持向量机.首先假设超平面过样本中心点,再给出线性可分的条件构造目标函数和约束条件,从而得到一个线性规划问题去求解聚类问题.     

基于正反馈的支持向量机

在分析现有的基于高斯核的支持向量机(包括基于K-邻域法的支持向量机)的优缺点的基础上,通过对支持向量机之所以能够描述数据集的分布特征的本质进行分析,突破目前在构造支持向量机中存在的"所有支持向量与样本之间的在特征空间中的内积所对应的核函数参数一定要相等"的这一苛刻要求,提出了用于模式识别的基于正反馈的支持向量机.给出了基于正反馈的支持向量机的算法.通过对人工数据和现实数据的仿真实验,表明基于正反馈的支持向量机在推广性能方面明显优于现有的支持向量机.     

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.     

MCFC/燃气轮机联合发电系统的最小二乘支持向量机方法建模

分析了影响熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)/燃气轮机(GT)联合发电系统工作温度的重要因素,在多个变量中选择了燃料气和空气流量作为MCFC工作温度的控制量;选择燃料气利用率和燃烧室附加燃料流量作为燃气轮机透平初温的控制量.在此基础上,推导了最小二乘支持向量机(LS-SVM)用于函数估计的算法,并将该算法用于建立联合发电系统的工作温度控制模型.实验结果表明,LS-SVM建模方法具有建模精度高、计算速度快的优点,适合于实时控制的情况.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

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.