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.     

基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机的参数选取问题,引入了克隆选择算法,提出了一种基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机。同时根据最小二乘支持向量机的学习能力和泛化能力,在克隆选择算法的目标函数中加入两者的动态调节机制,这样改进的克隆选择算法在寻优过程中能够准确、快速地搜索到最小二乘支持向量机的最优参数。将本文模型用于乙烯裂解炉裂解深度值的学习和预测,经仿真实验表明：该预测模型的训练速度快,预测精度高。     

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.     

基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。     

最小二乘支持向量机的理论及应用研究

介绍了支持向量机(SVM)的数学原理和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的数学原理与应用研究。在支持向量机中采用的是二次规划方法,而最小二乘支持向量机则用最小二乘线性系统作为损失函数从而取代它,这样就利用等式约束的方法取代了不等式约束,最终演变为对线性方程组的求解,使求解的速度得到提高,求解的收敛精度得到提升。将最小二乘支持向量机与偏最小二乘法、标准支持向量机进行了对比。最终表明,LS-SVM计算结果更准确,更简单,内存的占有量也较少,计算时间短,耗时少,是一个很有应用价值的研究方向。     

基于自适应LS-SVM的柴油机进排气系统故障诊断

 提出了应用自适应最小二乘支持向量机和小波包能量特征的柴油机进排气系统故障诊断方法。对气门间隙异常、气阀漏气等几种常见故障和系统正常运行进行小波包分解,提取频带能量作为支持向量机的输入特征向量;然后,利用自适应优化算法对最小二乘支持向量机进行优化;最后,利用基于优化参数和最小输出编码的最小二乘支持向量机进行故障分类和识别。对比实验表明,与BP神经网络和采用交叉验证的传统最小二乘支持向量机相比,该方法可克服训练时间较长、容易陷入局部最小等问题,具有较快的训练速度和较高的分类准确率,提高了传统最小二乘支持向量机算法的寻优速度,在样本数较小时仍可取得较好的效果,能有效诊断柴油机进排气系统故障。     

模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用

为了提高遥感图像分类精度,提出一种模糊均值聚类(FCM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的遥感图像分类方法(FCM-LSSVM).首先对遥感图像样本进行模糊均值聚类,得到隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵选择遥感图像的训练样本,最后将训练样本输入到最小二乘支持向量机进行学习,并采用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,建立遥感图像分类模型.通过仿真实验对算法性能进行测试,结果表明FCM-LSSVM提高了遥感图像分类效率和分类精度.     

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。     

开放存取期刊站点自动分类方法

为了提高OA期刊站点分类识别的准确率,从抽取到的站点标题和正文中提取关键词构建语料库,并将其作为最小二乘支持向量机的输入矢量。针对最小二乘支持向量机参数选取和基本粒子群算法极易陷入局部最优解问题,借鉴遗传算法和自然选择机理,提出了基于混合粒子群的最小二乘支持向量机算法。实验结果表明,该分类方法提高了站点识别精度。     

利用蜂群算法优化的区域高程拟合精度分析

针对最小二乘支持向量机拟合法的拟合参数难以选取的问题,提出将人工蜂群算法引入最小二乘支持向量机建立高精度区域拟合模型的方法。人工蜂群算法可对最小二乘支持向量机中的参数进行全局性追踪搜索,模仿蜜蜂的采蜜过程,将参数的初选值作为蜜源,最小二乘支持向量机预测的平均平方误差作为目标函数,在一定范围内经过迭代更新确定最佳参数,最终建立精度较高的全球定位系统(GPS)高程拟合模型。实验结果表明,相比常规最小二乘支持向量机拟合法,ABC-LSSVM组合方法构建的拟合模型精度提高了28%,在此同时,该组合方法比BP神经网络拟合法的收敛效果更高、稳定性更佳,证明了ABC-LSSVM组合方法在GPS高程拟合模型构建中的有效可行性,为GPS高程拟合模型的建立提供一定的参考价值。