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.     

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.     

基于模型可靠性检查的QGA-SVM岩爆倾向性分类研究

岩爆是高地应力地区影响地下工程施工的主要地质灾害,岩爆预测已成为地下工程的世界性难题之一.为改善支持向量机(SVM)在岩爆分类中的精度,提出了一种模型可靠性检查的方法,其采用评价指标对评价等级的影响趋势对模型的可靠性进行检查,该模型可靠性检查法为一种通用方法,可用于任何基于先知经验方法的模型可靠性检查.在支持向量机核函数参数初步取值时,引入量子遗传算法(QGA)在解空间里进行全局搜索,最后建立了基于模型可行性检查的量子遗传算法-支持向量机的岩爆分类模型,并将其应用于实际工程中,结果表明,改进后的支持向量机在岩爆分类识别中具有较高的泛化能力和预测精度.     

PSO-SVR在果酒生物活性物质预测中的应用

针对BP神经网络和遗传算法对果酒生物活性物质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了基于支持向量回归机(SVR)的果酒生物活性物质预测模型。鉴于支持向量机模型的精度和泛化能力很大程度取决于不敏感损失系数ε、惩罚系数C和RBF核函数的宽度系数γ三个参数,模型采用粒子群算法对三个参数同时进行优化,实现了果酒生物活性物质的非线性预测。仿真结果表明:基于PSOSVR算法的果酒生物活性物质预测模型性能优于所比较的BP神经网络模型和支持向量回归机模型,能有效提高果酒生物活性物质的预测精度和稳定性。     

利用单类支持向量机分割血细胞图像

为了提高白细胞自动识别算法的性能，提出了基于均值移动和单类支持向量机的血细胞图像分割新方法．该方法的原理是将图像中颜色相对稳定的背景和红细胞部分像素作为正训练样本，将颜色复杂多样的白细胞像素作为异常数据检测．均值移动过程用来在红、绿、兰(RGB)颜色空间寻找正训练样本集，通过均匀抽样和颜色量化措施，实现单类支持向量机(SVM)在线实时训练，最终图像像素经过单类SVM分类来实现分割．实验表明，新方法对涂片制备和光照变化导致的图像颜色改变有很好的适应性，图像分割精度优于常用流域算法，而耗时只是后者的1／4。     

基于核的多超球面一类支持向量机分类算法

为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法.算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决.实验结果表明,算法有效地提高了分类精度.     

基于GA-SVM算法永磁同步直线电机变载荷进给位置误差预测

针对永磁同步直线电机精密进给过程中,受到齿槽效应、端部效应及摩擦力扰动等非线性因素的影响,位置误差难以预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)算法永磁直线电机变载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁直线电机在运动过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化支持向量机算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,经过遗传算法优化支持向量机建立的位置误差预测模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的位置误差预测模型。     

基于改进量子遗传优化支持向量机的配电网故障分类

针对传统方法在解决现代配电网故障分类时存在的求解速度慢、分类精度差的问题,提出一种结合量子遗传算法的支持向量机配电网故障分类方法。首先采集故障信号并进行S变换处理,将处理结果的均方根与均值作为特征量,以提高特征量辨识度;其次在量子遗传算法的种群更新策略中引入自适应动态旋转角,避免算法在早期陷入局部收敛,增加算法的调参精度。以IEEE33节点配电网模型为研究对象的实验结果表明,所提的特征量提取方法有效提高了支持向量机的故障分类精度,改进后的量子遗传算法通过为支持向量机寻到更优参数从而进一步提高了故障的判别精度和分类速度,验证了方法的有效性与准确性。     

支持向量机描述的无线传感网数据融合协议

采用支持向量机数据描述方法,提出了一种无线传感器网络数据融合异常值检测的隐私保护协议.首先使用聚类算法对感知数据进行过滤,再对清洗后的数据使用支持向量机算法进行网络异常数据检测;其次分析异常数据检测结果、簇内的能耗与完整性检验结果,对分片-混合-融合算法在数据分片过程中的数量进行优化;最后根据网络的剩余能量和传输时延等资源度量指标确定安全策略,实现基于安全程度与资源消耗的动态调整.实验结果表明:该协议可以有效过滤并识别出异常数据,与经典算法相比,在提高隐私保护效果的同时节省更多的计算开销,达到网络安全、能耗和性能平衡的目标.     

多跳D2D组网下基于数据驱动的配电网在线异常检测

随着配电网数据信息的急剧增长,为了保证配电网供电可靠性,在配电网和基站间建立多跳D2D网络进行数据传输,提出多跳D2D组网下基于数据驱动的配电网在线异常检测方法。因配电网中每个时刻都会产生新的测量数据,提出一种基于一类支持向量机的配电网运行状态在线检测算法,该算法可根据每个时间周期智能电表上报的用电数据更新模型参数,实时推测配电网当前的运行状态。为了保证用电数据的正常传输,提出基于双边主成分分析的在线流量监测方法监督多跳D2D组网的流量状态。通过仿真实例验证,证明了提出的基于数据驱动的配电网在线异常检测算法可在提高检测速率和精确度的同时节约大量的计算时间和存储空间。     

基于相异性表示的民机液压系统健康评估

 为了实现对民航飞机液压系统的健康评估,基于相异性表示的方法,利用单类线性规划分类器模型进行健康评估,确定了影响模型评估准确率的参数,定义了健康指数,得到总体测试样本以及非正常样本的评估结果,且与支持向量机超球模型的评估结果进行比较。结果表明,在已选择相应参数的情况下,采用基于相异性表示的单类线性规划分类器模型可以对民机液压系统进行健康评估。     

基于替代模型的油藏注采参数多目标优化设计

针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题,提出了以净现值和累产油量为目标函数的多目标优化注采参数设计方法。采用基于粒子群算法的最小二乘支持向量机作为替代模型代替数值模拟,并用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法对注采参数进行优化。以某区块两注两采模型为例,选取生产井井底压力和注水井注入量为优化变量,通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机构建替代模型,在优化过程中代替数模,再利用非支配排序遗传算法对注采参数进行优化。对比分析替代模型和数值模拟优化设计的结果,其误差在3%以内,并在注采参数优化时间上得到了明显提升。     

基于1类支持向量机的入侵检测模型研究

入侵检测由于其在网络安全中的重要地位得到迅速发展，同时也对其提出更高的要求．SVM由于其优良的泛化性能，近几年来得到很好的发展和利用．本文在对入侵检测技术和SVM的研究基础上提出了基于1类支持向量机的入侵检测模型．     

基于支持向量机方法的网络入侵检测实验研究

网络信息不断增加和攻击手段日益复杂,给网络安全领域带来了日益严峻的挑战.为了改善网络入侵检测技术现状,提出了一种基于支持向量机和决策集合理论融合的网络入侵检测方法,通过对规则信息、攻击信息、边界信息的准确界定完成检测过程.选取了基于神经网络的入侵检测方法、基于遗传算法的入侵检测方法、基于传统支持向量机的入侵检测方法作为对比算法,在K-Cup测试数据集下展开实验研究.实验结果表明,该文提出的方法具有更高的召回率、精确率、查准率和更低的误检率,其性能明显优于其他3种方法,可应用于入侵检测领域.     

基于形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法

提出一种利用形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法。用该方法计算路域范围内两时相高分辨率遥感影像的形态学属性剖面, 将得到的形态学属性剖面与光谱特征叠加, 采用改进的单类随机森林分类方法直接提取新增建筑物。以北京市稻香湖地区两时相高分辨率影像作为实验数据, 对比分析该方法与经典两时相直接分类及分类后比较方法的新增建筑物提取精度。结果表明, 综合利用形态学属性剖面和光谱特征提取得到的新增建筑物提取精度比仅使用光谱特征的提取精度显著提高, 其中Kappa系数提高15.11%。此外, 该方法提取结果的Kappa系数比两时相直接分类方法提高1.78%, 比分类后比较方法提高25.15%, 验证了所提方法的有效性。所采用的单类随机森林方法能够有效地处理高维数据, 并可以度量不同特征对分类结果的重要性。     

基于SSA-SVM的航空电弧故障检测

针对航空线路系统电弧故障隐蔽性高和难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机（Sparrow Search Algorithm Optimization Support Vector Machine,SSA-SVM）的航空电弧故障检测方法。首先采用小波分解对电弧故障电流数据进行分解,小波分解能有效克服经验模态分解时存在的模态混叠问题。再从信号无序度的角度对电流分量提取能量熵、模糊熵与近似熵,并构造特征向量。然后,使用麻雀搜索算法对支持向量机的权值进行优化,得到最优的权值,最后用训练好的支持向量机对测试样本进行分类。为了验证所提方法的有效性,搭建电弧实验平台,模拟航空线路系统电弧故障的产生,分别采集交流串联正常和电弧故障电流数据,应用本文提出的SSA-SVM算法进行电弧故障检测,结果表明,该方法能较好地识别出电弧故障,检测准确率达到99.5%,相比于粒子群算法或遗传算法优化的支持向量机对电弧故障的检测准确率分别高出2.5%和2%。     

基于相空间重构的支持向量机方法在径流中长期预报中应用

水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空阃重构,采用基于结构风险最小化的SVM进行径流预报.对于SVM的参数优选问题.以径向基核函数作为核函数,采用混沌交尺度优化方法进行参数寻优.实例表明.该方法优于SVM和人工神经网络(ANN)预报方法.且具有良好的泛化推广能力.     

人工冻土单轴抗压强度GA-SVM预测模型

为了预计冻结法凿井中井壁结构设计中的人工冻土单轴抗压强度,利用支持向量机在处理小样本分类学习的独到优越性及遗传算法全局并行搜索优化的特点,结合影响人工冻土单轴抗压强度因素,提出了人工冻土单轴抗压强度不同核函数的遗传支持向量机计算模型,并运用该模型预计了两淮地区第四系人工冻土单轴抗压强度。结果表明,多项式核函数的遗传支持向量机模型较高斯径向基核函数及Sigmoid核函数的遗传支持向量机模型较准确地预计人工冻土单轴抗压强度。该模型为人工冻土单轴抗压强度的预计提供了一条新途径。     

基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法

为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径PDC钻头的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。