基于SAM和GA／SVM的肿瘤基因表达谱分类算法

基因芯片技术在肿瘤分型分类的研究中得到了广泛的应用．为了处理肿瘤基因表达谱数据,建立肿瘤分类预测模型,文中采用基因表达差异显著性分析方法,支持向量机,遗传算法相结合的多步骤降维分类方法．采用该方法处理大肠癌和白血病数据集,筛选到基因数量较少并且分类准确度较高的特征基因子集．实验结果表明,文中的方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因,获得更好的分类效果．     

基于遗传算法的最小平方支持向量机

支持向量机和最小平方支持向量机的分类中,采用人工方法选取特征子集和参数,需要付出较高的时间代价.为此,本文提出基于遗传算法的最小平方支持向量机,借助于遗传算法的全局随机搜索能力,自动确定特征子集、参数,为特征子集、参数的优化选择提供了一条有效途径.     

基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法

通过研究参数选择和支持向量机预测能力的影响,建立利用遗传算法优化参数的支持向量机负荷预测系统.通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,然后,代入支持向量机SVM预测模型中,得基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)模型,利用此模型对短期电力负荷进行预测研究.通过实例验证,选择河北某地区2005-03-02至2007-05-22每天各个时点的数据进行分析,并且选择SVM模型与BP(Back propagation)神经网络进行对比.研究结果表明:用GA-SVM算法得到的均方根相对误差仅为2.25%,比用SVM模型和BP神经网络所得的均方根相对误差比分别低0.58%和1.93%.所提出的测试方法克服了传统参数选择方法存在的缺点(如研究者往往凭经验和有限的实验给定一组参数,而不讨论参数制定的合理性),提高了支持向量机的预测精度.     

基于遗传算法优化支持向量回归机的网格负载预测模型

提出一种基于遗传算法优化支持向量回归机的模型进行网格负载预测,使用遗传算法和交叉验证技术解决了支持向量回归机参数难以确定的问题.标准数据集仿真实验结果表明,该模型与试验法定参的支持向量回归机和BP神经网络相比具有更优的预测性能.     

基于支持向量机和遗传算法的变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶解气体分析方法的20种不同输入建立初始特征集合,采用二进制方式将支持向量机惩罚因子、核参数及特征子集编码至遗传算法染色体,建立基于5折交叉验证正确率的适应度函数,联合优化最优特征子集和支持向量机参数组合。然后依据最优特征子集和参数组合训练诊断模型,并利用测试集和故障实例验证诊断性能。实例分析结果表明:该方法能准确、有效地诊断变压器故障,比基于传统特征子集的支持向量机-遗传算法模型、IEC三比值法、反向传播神经网络和朴素Bayes等方法具有更高的诊断准确率。     

基于遗传算法优化的支持向量机品位插值模型

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性.     

支持向量机参数选择中加速混沌搜索策略及其应用

为解决支持向量机(SVM)参数选择问题,采用Cheby-shev映射、改变优化搜索公式和增加3次载波,提出一种改进的加速混沌优化算法(ISCOA).应用人工数据集和实际数据集进行论证,并与常规的交叉验证法(CV)进行比较.结果证明了该改进算法在支持向量机参数选择中的有效性和实用性.     

基于支持向量机与遗传算法的发酵过程软测量建模

提出了基于支持向量机的生物量浓度在线估计软测量建模方法,采用遗传算法进行模型输入的选择与支持向量机参数的选取,目的是找到对模型估计结果贡献最大的输入特征变量,降低了输入空间维数,缩小了求解问题的规模,从而减低计算方面的难度,减少了训练实际,同时又通过参数的调整,得到更好的决策函数,提高支持向量机的性能.模型的训练与验证数据都是取自实际的实验过程——诺西肽发酵.结果表明采用遗传算法进行优化的支持向量机软测量模型对生物量质量浓度具有好的预估性能.     

遗传支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

针对支持向量机中的参数通常靠交叉试验来确定的状况,提出了遗传支持向量机,即使用遗传算法来优化支持向量机中的参数,并将之进一步应用在基于溶解气体分析的变压器故障诊断中.以变压器油中5种主要特征气体作为支持向量机的输入,以7种变压器状态作为相应的输出,选用径向基核,使用遗传算法得到优化参数,充分发挥了支持向量机具有较高泛化能力的优势.实验表明,本文方法能够在较大范围内准确地找到相应的优化参数,并能有效地进行变压器的故障诊断.     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的瓶盖装配检测研究

针对基于支持向量机的瓶盖装配检测算法准确度不高、调参难度大的问题,提出通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的关键参数寻找最优解.采集瓶盖部位图像,包括标准、歪斜、铝塑分离、胶塞缺失、高盖5种类型.提取6个典型特征构建数据集,采用二分类支持向量机分类,分别通过遗传算法、粒子群算法和麻雀搜索算法对支持向量机参数进行调节.训练结果表明,麻雀搜索算法优化后的支持向量机模型测试准确率达到98.33%,高于其他几种算法.基于SSA-SVM的瓶盖装配检测模型识别精度高,调参速度快,泛化能力强.     

改进蚁群算法优化SVM参数的网络入侵检测模型研究收

基于支持向量机（support vector machine, SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此 SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法（modified ant colony optimization algorithm-support vector machine, MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优 参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数, 建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM不仅提高了网络入侵的检测效率,而且获得了更高的检测率。     

基于Fisher准则的SVM参数选择算法

支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能主要受到SVM模型选择(包括核函数的选择和参数的选取)的影响,目前SVM模型参数选择的方法并不能较好地确定模型参数。为此基于Fisher准则提出了SVM参数选择算法。该算法利用样本在特征空间中的类别间的线性可分离性,结合梯度下降算法进行参数寻优,并基于Matlab实现选择算法。实验结果表明参数选择算法既提高了SVM训练性能,又大大减少了训练时间。     

受限空间细水雾作用下烟气温度变化规律研究

利用热电偶测量细水雾作用下烟气层不同高度温度,研究雾滴粒径、雾通量和喷头与火源的水平距离等因素对平均细水雾降温速率（V）的影响规律．揭示了细水雾抑制火灾烟气温度的主导机理．利用实验数据推导V与雾通量之间的数学关系,建立V空间分布的三维数学模型,为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供理论基础和必要的设计参数．     

基于粒子群优化的支持向量机用于直肠感知功能重建

针对临床上肛门失禁导致的直肠感知功能丧失,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的支持向量机(SVM)重建患者直肠感知功能的方法.分析人体直肠压力生理特征,将典型直肠压力收缩波形中的巨大移行性收缩(HAPC)作为产生便意的主要依据,利用小波包分析对直肠压力信号进行特征提取,通过提取的特征向量对基于SVM的直肠感知预测模型进行训练,使用PSO算法对SVM的参数进行优化,并利用训练后的模型进行便意预测,同时对比分析了参数优化后的SVM和不同核函数的SVM便意预测的准确率.实验结果表明,所提出方法切实有效,能够帮助患者重建直肠感知功能.     

组合核支持向量机个人信用评估模型

针对支持向量机模型在分类问题中的广泛应用,提出了一种新的基于支持向量机的个人信用评估模型,通过对支持向量机直方图交叉核、热核特征核、杰卡德距离核和余弦广义距离核4种核函数的组合处理,构造了投票矩阵;通过实际数据实验,获得了良好的分类结果,同时证明了支持向量机自适应组合核加权模型在信用评分系统中具有良好的性能;因此,这种基于支持向量机的个人信用评估模型可以帮助银行或贷款人做出正确的决策。     

基于支持向量机的武器装备研制项目风险评价方法

针对武器装备研制项目风险评价方法在实际应用中存在的问题,对支持向量机在武器装备研制项目风险评价中应用的可行性进行了分析,提出了基于支持向量机的武器装备风险评价模型.应用收集相关项目的数据资料进行了实证研究,并与神经网络和模糊综合评价法进行了比较分析.结果表明,基于支持向量机的评价模型具有良好的自学习性和特征提取能力,可为武器装备研制项目风险评价提供有益的参考.     

模拟退火算法与支持向量机在机械故障诊断中的应用

为提高支持向量机在机械故障诊断测试中的分类正确率,将模拟退火算法与支持向量机相结合,用模拟退火算法优化支持向量机核函数及其参数,再将故障特征输入支持向量机进行故障识别.诊断实例表明,该方法与传统支持向量机方法相比能得到较高的诊断精度.     

基于育种算法的SVM参数优化

支持向量机(SVM)的学习性能主要取决于参数选择.论文基于育种算法提出了混合算法的支持向量机参数优化模型,即将种子或者粒子所对应的适应度取作交叉验证方法中的测试样本集数据的识别率,构成基于混合算法的支持向量机,并通过数值试验验证了该方法的可行性。     

机器学习技术在胸癌诊断中的应用

为了提高胸癌诊断的识别精度,提出了应用机器学习方法建立胸癌诊断模型。其中描述细胞特征的参量作为模型的输入,细胞的类别对应模型的输出。选取三种机器学习方法作为建立模型的训练算法,分别为反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、学习矢量量化网络(Learning Vector Quantity,LVQ)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。仿真结果显示三种机器学习方法所见的诊断模型均具有较高的识别率(BP:97.28%,LVQ:98.06%,SVM:98.45%),可作为有效地识别方法用于其他医学诊断研究。     

基于Adaboost算法结合DEGWO-SVM的财务困境预测

针对支持向量机(SVM)在企业财务困境预测研究中存在参数选择困难、分类准确率低的问题,提出了一种新的Adaboost-DEGWO-SVM组合模型.首先,通过对2017年全部A股上市公司的财务数据进行数据预处理,提取1∶1的困境公司(ST)和正常公司组成建模数据集;然后,利用差分进化算法(DE)改进灰狼优化算法(GWO)来提高其全局搜索能力,以解决灰狼算法易陷入局部最优的问题,从而实现对SVM参数c和γ的寻优;最后,通过Adaboost算法提高了DEGWO-SVM模型的分类能力.实验结果表明,Adaboost-DEGWO-SVM组合预测模型具有明显的困境预测优势,与DEGWO-SVM相比,分类准确率提高了4.34%,Ⅰ类错误和Ⅱ类错误分别降低了0.043 5;与单一SVM相比,分类准确率提高了13.04%,Ⅰ类错误、Ⅱ类错误分别降低了0.130 4、0.130 5,是一种潜在的企业财务困境预测方法.