积分时滞过程的非线性比例控制

对积分时滞过程提出一种非线性比例控制算法,该算法只有一个可调参数,简单且实现容易。仿真结果显示该控制结构具有良好的设定值跟踪特性,并且对时滞偏差具有很强的鲁棒性能。最后简要讨论了抗负载干扰的性能。     

基于误差修正的混合无线移动定位算法

为了提高无线移动定位精度,提出一种基于最小二乘支持向量机修改误差的TDOA-AOA定位算法。该方法首先通过非线性学习能力强的最小二乘支持向量机对测量误差和NLOS误差进行修正,然后利用TDOA-AOA算法对移动端点位置进行估计,最后通过仿真实验测试LSSVM-TDOA-AOA的定位性能。仿真结果表明,LSSVM-TDOA-AOA提高了移动端点位置估计精度,定位误差明显低于对比算法,可以较好地满足实际无线移动通信定位要求。     

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。     

制造系统重组过程中设备选择方法的研究

为探索在制造系统重组过程中,如何根据生产任务选择合适的设备,该文首先结合实际情况,提出了1套设备选择评价体系.考虑到判断信息的模糊性,应用模糊层次分析法确定各指标的权重系数,针对定性指标和定量指标,采用不同的方法确定其属于合适评价等级的隶属度.在模糊综合评价过程中,由于模糊算子对信息的取舍均带有一定的倾向性,为抑制其偏激,首先分别采用5种模糊算子进行综合评价,然后根据评价的结果,将可信度较高的3种模糊算子所得的结果加权平均,作为最终评价结果,以提高评价结果的可靠性.实例研究证实:该文所提出的方法能够有效简化决策过程.     

基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测

针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mer...     

一种基于群体智能聚类的设备性能横向比较算法

提出了一种基于群体智能的设备性能横向比较算法,该算法将设备模式投影于二维平面上,然后依据群体智能聚类,实现设备性能的自组织聚类分析.为了提高群体智能聚类算法的运行效率,提出了利用主成分分析改善模式投影时的随机性.此外,为了减小参数选取对算法的影响,提出了一种更简单的相似度衡量公式.将改进后的算法与原算法进行比较,结果显示,改进算法的运行效率更高.利用改进算法对某中央空调的数据进行分析,验证了算法能满足设备性能自组织聚类的要求.     

带修正因子模糊PID控制的PMSM交流伺服系统

为了克服永磁同步电机(PM SM)伺服系统的非线性和不确定性因素的影响,提高伺服系统的控制精度和性能特性,提出了带修正因子的模糊比例、积分和微分(PID)控制。它是集PID控制和模糊控制的优点于一体的控制系统,根据转速偏差来决定速度控制器采用模糊控制算法还是PID控制算法,并且根据控制系统的转速偏差和速度误差率,利用修正因子对模糊控制器的参数进行在线修改。仿真结果表明:带修正因子的模糊-PID控制优化了系统的动静态特性,满足系统的高性能要求,验证了该控制策略的优越性和可靠性。     

离子液体的无限稀释活度系数测量过程分析

摘要：离子液体受到结构上不对称性、静电作用等多种作用影响,系数特征容易发生形变,传统的测量方法在干扰状态下,很难准确测量。提出一种新的无限稀释活度系数测量模型(MCS-SVM)。通过实验测量与无限稀释活度系数相关的溶质参数,并将它们分成为训练集和测试集;然后将训练集输入到一种最小二乘支持向量机分类模型,并进行的活度系数,完成最优的无限稀释活度系数测量消除测量误差。仿真结果表明,相对于传统测量方法,该模型可以准确描述无限稀释活度系数与溶质参数的非线性关系,提高了无限稀释活度系数的测量精度。     

基于双向协商机制的机加与装配混合调度

针对允许子系统可重入的机加与装配混合柔性制造系统的调度问题,提出一种新颖的协商框架,并基于讨价还价的双向协商机制,提出一种柔性路径下的机加与装配交替混合调度算法. 不同代理具有各自的决策目标,作业代理的目标是使自己能以低价购买合适的服务,而机器代理的目标是使自己成功出售服务,同时获得最大收益. 通过代理间的双向协商避免各自决策的局限性. 实验表明,提出的方法与常用复合规则的启发式算法相比总费用的标准差降低了24%~207%,表明提出的方法无论在性能还是鲁棒性上都有更优越的表现.      

Hybrid Optimization of Support Vector Machine for Intrusion Detection

Support vector machine （SVM） technique has recently become a research focus in intrusion detection field for its better generalization performance when given less priori knowledge than other soft-computing techniques. But the randomicity of parameter selection in its implement often prevents it achieving expected performance. By utilizing genetic algorithm （GA） to optimize the parameters in data preprocessing and the training model of SVM simultaneously, a hybrid optimization algorithm is proposed in the paper to address this problem. The experimental results demonstrate that it＇s an effective method and can improve the performance of SVM-based intrusion detection system further.     

基于SVM的表面肌电信号动作模式识别*

为更好地将表面肌电信号应用于智能轮椅的人机接口,提出了一种基于SVM的表面肌电信号动作模式的识别算法。采用一对一的方式构造SVM多值分类器,按照投票原则确定测试样本的类别归属,并与动作模式识别的核fisher算法和RBF神经网络算法进行了对比分析。实验结果表明,支持向量机(SVM)算法识别率更高,可以取得理想的学习效果和泛化性能,很好地解决小样本、非线性及局部极小值问题。     

Seasonal Least Squares Support Vector Machine with Fruit Fly Optimization Algorithm in Electricity Consumption Forecasting

Electricity is the guarantee of economic development and daily life. Thus, accurate monthly electricity consumption forecasting can provide reliable guidance for power construction planning. In this paper, a hybrid model in combination of least squares support vector machine(LSSVM) model with fruit fly optimization algorithm(FOA) and the seasonal index adjustment is constructed to predict monthly electricity consumption. The monthly electricity consumption demonstrates a nonlinear characteristic and seasonal tendency. The LSSVM has a good fit for nonlinear data, so it has been widely applied to handling nonlinear time series prediction. However, there is no unified selection method for key parameters and no unified method to deal with the effect of seasonal tendency. Therefore, the FOA was hybridized with the LSSVM and the seasonal index adjustment to solve this problem. In order to evaluate the forecasting performance of hybrid model, two samples of monthly electricity consumption of China and the United States were employed, besides several different models were applied to forecast the two empirical time series. The results of the two samples all show that, for seasonal data, the adjusted model with seasonal indexes has better forecasting performance. The forecasting performance is better than the models without seasonal indexes. The fruit fly optimized LSSVM model outperforms other alternative models. In other words, the proposed hybrid model is a feasible method for the electricity consumption forecasting.     

前馈网络的一种高精度鲁棒在线贯序学习算法

基于离散傅里叶变换-极限学习机(DFT-ELM)提出了一种新的单隐层前馈神经网络在线贯序学习算法,命名为"在线贯序-离散傅里叶变换-极限学习机"(OS-DFT-ELM).该算法能够逐个或逐段学习数据,随着新数据的逐渐到达,单隐层前馈神经网络的内权矩阵和外权矩阵得到逐步调整.该算法与在线贯序-极限学习机(OS-ELM)相比,具有更高的精度和鲁棒性.同时,通过实验和分析,表明OS-DFT-ELM具有优良性能.     

基于多层自动编码机的fisher判别分析

在常见的特征提取方法中,Fisher判别分析（Fisher Discriminant Analysis,FDA）只能提取线性特征,基于核的方法具有提取非线性特征的能力,但对核函数类型及其参数十分敏感. 文中研究如何有效提取数据特征,提出了一种基于多层自动编码机（Stacked AutoEncoders,SAE）和Fisher标准的特征提取算法,该算法中所使用的深度学习网络模型在训练过程中结合无监督特征提取SAE以及有监督的特征提取FDA. 通过与多层自动编码机、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）等模型提取的特征进行对比,在数据集Pendigits、mnist、ORL和AR上利用支持向量机对数据特征进行分类,结果表明基于SAE的Fisher变换（FDA-SAE）在分类结果准确率以及分类时间上都有较好的效果. 特别是在小数据集AR上,当样本特征较少的情况下效果非常明显.     

基于遗传算法的最小一乘回归新算法

最小一乘在稳健性上比最小二乘好,使得最小一乘在工程中得到广泛的应用,但求解最小一乘的算法并不理想;本文根据最小一乘的性质,把最小一乘问题变为组合优化问题.将遗传算法用在最小一乘模型的求解上,在后面的仿真实验中得到了较好的效果.     

基于非线性IRWLS-SVM短期电价预测的改进方法

本文提出了一种基于非线性IRWLS-SVM的短期电价预测的模型．首先对不同的损失函数进行仿真,选出具有一定鲁棒性的Huber损失函数来适应模型小的变化．然后比较线性、径向基、多项式3种核函数．仿真结果表明,多项式核函数的预测效果最好．最后提出了一种改进的非线性IRWLS-SVM算法,仿真结果表明改进后的算法提高了局部预测精度．     

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题，提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法．该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数，导出了其自适应迭代公式，并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正，提高了算法的噪声鲁棒性，而且使得算法简单，稳定性好，收敛精度高．将该算法应用于Volterra滤波器，可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB，在学习因子为0．01时，算法仍然能够保持良好的收敛性．仿真结果表明，即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下，该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法．     

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.