基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对支持向量机(support vector machine,SVM)的分类性能受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化SVM的故障诊断方法.利用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚参数(C)与核参数(g)进行优化,并构建SSA-SVM滚动...     

基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割

为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,提出精英反向学习-莱维飞行策略的麻雀搜索算法,并将其有效地应用到指数熵多阈值图像的分割中进行寻优,通过研究最佳阈值对森林火灾图像进行合理的分割,并与其他三种指数熵多阈值图像分割算法进行了对比分析。结果表明:改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割技术能够及时获得火灾图像分割的最佳阈值,其分割的准确性、实时性和抗噪性均明显优于现有的灰狼算法、粒子群算法和鲸鱼算法,能够为图像处理的工程应用提供一种较好的阈值分割技术。     

基于改进麻雀搜索算法和支持向量机的边坡稳定性

边坡失稳是由多种因素共同作用的结果,常规的数学模型难以准确预测。为提高边坡稳定性预测精度,采用多策略融合改进麻雀搜索算法（improved sparrow search algorithm,ISSA）优化支持向量机（support vector machine,SVM）,进而建立边坡稳定性预测模型（ISSA-SVM模型）。将重度、粘聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高、孔隙压力比6项因素作为输入特征,将边坡稳定性状态作为输出结果,进而预测边坡稳定性。选取国内外工程实例建立边坡数据库,将ISSA-SVM模型与SSA-SVM模型进行对比分析,通过灰色关联度分析法（grey relation analysis,GRA）进行敏感性分析。结果表明：ISSA-SVM模型预测精度更高、泛化能力更强,粘聚力和内摩擦角是对边坡稳定性最为敏感的因子。所提ISSA-SVM模型不仅能够准确地预测边坡稳定状态,还可以为其他领域相关问题提供参考。     

改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测

在钻井过程中,受地质环境、钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重,提高算法全局搜索能力;其次,在警戒者位置更新公式中引入莱维(Levy)飞行策略,减少算法陷入局部最优的风险。为验证改进算法的寻优能力,将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)、遗传算法(genetic algorithm, GA)、灰狼算法(grey wolf algorithm, GWO)以及改进的麻雀搜索算法(ISSA)在8个基准测试函数上做了对比实验。实验结果表明,改进的麻雀搜索算法(ISSA)在寻优精度、稳定性等方面都较其他算法更为优异。最后,将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机(ISSA-SVM)的惩罚参数C和核参数g,进行井漏事故的预测。结果表明,ISSA-SVM预测准确率为97.765 4%,相比于麻雀算法(SSA)-SV...     

基于改进麻雀搜索算法的最大指数熵分割方法

为了解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA) 依赖初始种群和求解精度不高的问题,提出一种基于Circle混沌映射和随机游走的改进的麻雀优化算法(improved sparrow optimization algorithm,CRSSA) 。该算法为了增强麻雀种群的多样性,在麻雀初始阶段引入混沌Circle 映射; 采用随机游走对最优麻雀进行扰动,使其在麻雀寻优后期,增强算法全局搜索能力,跳出局部最优。同时选取15个测试函数对其算法进行性能测试。结果表明：与原始的SSA 、蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA) 、粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO) 、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA) 和灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm,GWO) 相比,改进的麻雀搜索算法具有寻优速度快、求解准确度高和鲁棒性强等优点。将该方法应用在多阈值图像分割中,通过对比不同算法的峰值信噪比(peak-to-signal ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)、适应度函数值和运行时间性能指标,可有效解决多阈值分割问题,具有一定的工程应用价值。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的刀具磨损识别

针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法.根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs),通...     

多策略改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代收敛时易陷入局部最优的问题,提出多策略改进的麻雀搜索算法（NLSSA）。利用邻域重心反向学习策略优化麻雀算法的初始种群,提高初始个体质量。通过Levy飞行策略的长短距离跳跃更新麻雀生产者位置,从而提升麻雀算法的局部极值逃逸能力。在跟随者位置更新机制中引入自适应权重,从而平衡麻雀算法的局部挖掘和全局寻优能力。为了验证所提NLSSA算法的性能,利用8个基准测试函数进行测验,测试结果与Wilcoxon符号秩检验结果表明,与麻雀搜索算法、粒子群优化算法、灰狼优化算法和其他改进的麻雀搜索算法相比,NLSSA算法在寻优精度、稳定性能和收敛速度方面的效果更佳。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量回归的装配式建筑施工安全投入优化

为提高装配式建筑施工安全水平,减少社会经济损失,对施工安全资源投入的合理分配进行研究。选取20组装配式建筑施工安全投入与事故经济损失数据作为样本,通过基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归模型对样本进行非线性拟合,以事故经济损失最小化为目标函数,安全投入资源为约束条件,构建安全投入优化模型。以某装配式建设项目为例进行实证分析,结果表明:基于麻雀搜索算法-支持向量回归的施工安全投入优化方法能有效降低安全事故损失、节约投入资金,具有良好的优化效果,可为装配式建筑施工安全投入决策提供科学有效的依据。     

基于SVM的虚拟人彩色切片图像自动分割

为实现对数字虚拟人彩色连续切片的自动分割,提出了一种基于支持向量机的自动分割方法.该方法首先利用虚拟人连续切片图像间在颜色、纹理等特征的相似性,使用支持向量机分类方法对相邻图像进行分割.在分割结果达不到预定允许最小相似度条件或一次训练结果用于连续分割切片次数达到给定的最大允许次数时,则再利用相邻切片在空间上的相似性,自动对当前切片进行重新采样,然后继续训练、分割.使用虚拟中国人女性一号(VCH-F1)数据集中切片图像进行实验,对比研究了允许的最小相似度测度及允许最大连续分割次数对分割质量和分割时间的影响,并给出了受噪声污染图像的自动分割结果.该方法能有效实现对虚拟人连续切片图像的自动分割,能在保证一定分割质量的同时,兼顾分割速度,并能较好地克服噪声影响.     

基于引力搜索算法的SVM参数优化及应用

为了提高支持向量机(SVM)模型的拟合精度和泛化能力,以最小化输出量的均方误差为目标,采用基于万有引力定律的优化机制,提出了一种基于引力搜索算法的SVM参数优化方法。通过仿真实验验证,基于引力搜索算法的SVM回归模型不但精度高且泛化能力强。将该方法应用于谷氨酸发酵过程的建模研究,仿真结果表明,该方法可以提高谷氨酸质量浓度的预测精度。     

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.     

基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断

针对光纤陀螺输出信号噪声成分复杂、故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断方法.首先,对光纤陀螺正常信号和故障信号进行3层小波包分解以提取特征向量;其次,通过引入改进Logistic混沌映射和自适应t分布策略,加入边界探索和警戒解除机制,改进麻雀搜索算法并用于支持向量机参数寻优;最后,建立支持向量机模型进行光纤陀螺故障的识别和诊断.经实例分析,提出的方法可有效用于光纤陀螺故障诊断,与麻雀搜索算法、灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法和天牛须算法对比,可有效提高光纤陀螺故障诊断准确率.     

基于MARMA模型的SAR图像SVM分割

在分析SAR图像特征的基础上,提出一种新的基于多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average,MARMA)模型的SAR图像分割方法.首先建立多尺度序列,然后通过研究SAR纹理图像的MARMA模型,建立适合SAR图像的多尺度特征矢量,最后采用提出的广义加权支持向量机进行特征分类.实验结果表明,采用此分割方法可以获得很好的分割结果.     

基于SVM的藏文古籍版面分割

古籍图像版面分割是古籍数字化保护过程中非常重要的一步,藏文古籍版面分割是藏文版面分析的基础.针对藏文古籍版面分割问题,把图像切分为150×150的图像块,提取图像块的灰度特征、颜色特征、纹理特征组合成18维的特征向量,用图像块样本训练SVM,得到每个图像块的分类结果,以获取粗略古籍版面分割结果,然后结合投影法得到精确的...     

基于支持向量机的红细胞彩色图像分割算法

针对细胞图像分割中红细胞目标提取和重叠红细胞分割两个难点,提出一种基于支持向量机(SVM)的红细胞彩色图像分割算法,并通过实验对算法进行验证.该算法利用SVM对原始图像进行红细胞提取,把原始细胞分割成红细胞和背景两类目标区域,然后使用改进距离标记的分水岭算法对红细胞区域进行重叠分割.算法选择线性不可分的SVM模型和核函数RBF(C=1,ξi=0.2)时能够较好的分割红细胞彩色图像.     

基于改进麻雀搜索算法的空气质量指数预测

为更准确地预测空气质量指数(Air Quality Index, AQI),提出一种基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)的AQI预测模型(ISSA-BP)。利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)的全局搜索性能对BP神经网络的权值和阈值进行优化,解决传统BP神经网络在预测AQI过程中出现的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。同时,针对SSA在优化过程中的缺陷,引入立方映射和优化策略增强算法的全局搜索及收敛能力,进一步提高预测性能。应用ISSA-BP模型预测杭州市AQI,实验结果表明,与其他模型相比,该模型的预测精度有显著提升。本研究为大气污染防治提供了新的预测方法。     

基于SVM图像分割方法的自动导盲系统

传统的自动导盲系统直接将图像映射为声音模式,使得声音模式中包含很多背景信息,干扰了盲人对图像的理解.针对这一问题,提出了一种基于SVM图像分割方法的自动导盲系统.首先使用SVM算法将摄像头采集到的环境图像分割为目标和背景两部分,并用灰度变换增强目标消除背景.然后将目标映射为声音模式.实验表明,经过训练,盲人能够理解系统合成的声音模式,从而形成对目标形状、尺寸以及位置的感知.     

基于支持向量机的图像分割算法设计

信息的来源多种多样,其中图像是比较重要的一种。随着信息中越来越多地出现数字图像,如何对其进行处理成为国际上的研究热点。图像处理过程包含有图像编码、图像增强、图像压缩和图像分割等许多环节。近年来,学者们对图像分割问题给予了极大关注。介绍了支持向量机的概念,将图像分割看做像素分类,将支持向量机用于图像的分割,包括样本的选择、特征的提取,训练支持向量机,最终实现了基于支持向量机的图像分割算法。结果表明,支持向量机能够很好地将图像目标分割出来。     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.     

基于改进麻雀搜索算法及动态窗口法的路径规划

对于麻雀搜索算法收敛中期局部探索能力不足、在路径规划方面路径不平滑且动态避障能力差的缺点。首先针对麻雀搜索算法局部探索能力的不足,利用混沌映射初始化种群,并且利用上一代全局最优解与动态自适应权重优化发现者位置更新方式;然后,使用一种线性路径策略,减少折点与节点数量;最后,针对其路径不平滑,动态避障能力差的缺点,将优化后的麻雀搜索算法与动态窗口法融合。实验结果表明改进的麻雀搜索算法与动态窗口法融合算法平衡了全局与局部发掘能力,加快了寻路过程的收敛速度,优化了路径且避障能力显著提高。