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.     

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.     

基于模糊最小二乘支持向量机的发酵过程建模研究

青霉素发酵过程具有时变性和高度非线性,对菌体浓度等的在线测量十分困难。最小二乘支持向量机建模,虽然提高了预测速度,但是预测精度有所欠缺。为提高预测精度,本文在最小二乘支持向量机中引入模糊思想,采用一种基于类中心距离的模糊隶属度函数,为青霉素发酵过程菌体浓度建立预测模型。原理分析与仿真结果表明模糊最小二乘支持向量机建模方法相比于单一的最小二乘支持向量机建模,它的预测精度高,性能更加优越。     

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.     

基于改进的加权最小二乘支持向量机的空间桁架建模

针对空间桁架结构的非线性因素导致其建模困难的问题,利用基于Hilbert变换的动力学系统非线性检测因子作为加权因子,提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机非线性建模方法,不仅使支持向量机的解具有稀疏性和鲁棒性,而且对系统动力学参数变化敏感,从而能比较快速而精确地实现动力学系统的非线性动态建模.数值仿真和桁架结构建模试验结果表明,该方法能较好地模拟结构的非线性特性,适用于动力学系统的非线性动态建模.     

最小二乘支持向量机在API预测中的应用

传统的空气污染指数预测模型大多是以影响空气污染指数的重要气象因子作为输入,使用BP神经网络进行建模,模型的预测精度低且收敛速度慢.针对空气污染指数时间序列的非线性及多分辨率特性,提出了一种空气污染指数的最小二乘支持向量机预测模型.首先利用小波变换对原始的空气污染指数时间序列进行多尺度分解,以各尺度上的小波单支重构序列和重要的气象因子作为输入,然后使用该模型对兰州地区的空气污染指数进行了预测,最后讨论了模型参数的优化方法并使用网格法对两个参数进行了优化.仿真结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度及更好的稳定性.     

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害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

最小二乘支持向量机在信道均衡中的应用

为抵消信道时变多径传播特性引起的码间干扰、准确地识别数字通信系统中的发送信号,满足信道均衡的实时性要求,采用最小二乘支持向量机回归算法对信道进行均衡。首先,分析了最小二乘支持向量机算法应用于信道均衡的机理,与传统的信道均衡方法相比,该算法无需对信道进行估计可直接得到均衡器的参数。其次,与ε-支持向量机算法进行比较,最小二乘支持向量机均衡性能不减,时间复杂度大大降低,可以更好的满足信道更新的实时性要求。同时探讨了2种改善低信噪比下信道均衡性能的方法。结果表明:对于信道环境复杂的通信系统,利用最小二乘支持向量机的非线性均衡速度快、效果良好。在低信噪比情况下,可以通过增加训练序列长度和利用非线性核函数来改善信道均衡的性能。     

基于LS-SVM的海底微地形预测应用研究

为解决传统机器学习中模型选择、过学习与局部极小值问题,针对自然海底微地形强烈的非线性、不确定性特点,提出海底微地形的LS-SVM预测模型.采用等式约束代替不等式约束,将二次规划问题转化为求解一次线性方程组,提高了收敛速度.实验结果表明,该方法预测结果误差较小,且实时性较好,可满足建立钴结壳最佳切削深度模型的需要.     

加权最小二乘支持向量机与最小二乘问题的关系

研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性．     

支持向量机与最小二乘法的关系研究

研究了支持向量机 (SVM)在二次损失函数下的优化问题解的形式 ,并与普通的最小二乘 (L S)估计问题进行了比较 ,得到了几乎完全一致的优化问题形式。由于 SVM在二次损失函数下的优化问题对应于一个欠定问题 ,该问题在最小二乘估计中有最小范数解。如果 SVM的参数选择合适 ,从理论上可以证明采用二次损失函数的 SVM函数拟合问题实际为约束最小二乘估计问题 ,并且该问题的解对应于最小范数最小二乘解。由于最小化范数解实际是 SVM在取某些参数时的一个特例 ,如果能够自动调整这些参数 ,则得到一类最小化范数解。由此提出了采用 SVM解决最小二乘法问题的思想 ,由于 SVM的优点 ,使解更加符合实际情况     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

基于粒子群最小二乘支持向量机的瓦斯含量预测

针对经验模型与确定性模型在应用中受到限制问题,采用基于统计学习理论的支持向量机对经验数据进行学习,建立瓦斯含量与其影响因素之间的映射模型,从而实现煤层瓦斯含量预测.支持向量机的惩罚因子和核参数取值不同将会明显影响其预测的精度,支持向量机本身也没给出解决的办法,引入粒子群算法自动搜索支持向量机参数.该方法克服了神经网络过学习问题和支持向量机人为选取参数的盲目性问题.通过对某矿区样本的学习预测研究,表明该方法可取得良好的预测效果,具有较好的适应性.     

混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测

提出了最小二乘支持向量机混沌时间序列预测方法,并研究了三种混沌信号的预测性能。该方法在优化指标中采用了平方项,且只有等式约束,将传统支持向量机求解二次规划问题转化为求解线性方程组,因而简化了计算复杂性。仿真实验结果表明该方法预测模型参数选择容易、在较大范围内取值时对预测误差影响很小,而且即使在输入维数m小于Takens嵌入定理所确定的维数时,也具有很好的预测性能。     

遗传算法优化最小二乘支持向量机的故障诊断

提出一种基于遗传算法分层优化多类最小二乘支持向量机(least squares supportveotor machine,LS-SVM)的故障诊断模型。首先将故障信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为平稳本征模态(intrinsic mode function,I MF)分量,再选择表征故障调制特征的I MF分量并提取瞬时幅值能量作为故障特征输入到遗传算法分层优化好的采用多项式核的多类LS-SVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值能量矢量的不同表征各类故障的可分性;遗传算法分层优化惩罚因子和多项式核参数可以使LS-SVM摆脱对故障类型与模式编号映射关系先验知识的依赖,提高LS-SVM的故障预测精度和自适应诊断能力,并可以推广应用于线性、径向基、Sigmoid等核条件下的LS-SVM优化。一个深沟球轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。