基于贝叶斯学习的关联向量机及其在软测量中的应用

介绍了一种与支持向量机(SVM)函数形式相同的稀疏概率模型--关联向量机(RVM),其训练是在贝叶斯框架下进行的,在处理具有噪声的函数回归时,RVM具有很出色的性能.与SVM相比不仅解更稀疏,而且无需调整模型参数,核函数选择也不受限制.将RVM应用于PTA装置溶剂脱水塔塔顶塔底组分软测量建模,仿真结果表明:该方法预测精度较高,具有一定的应用价值.     

基于支持向量机的软测量模型及应用

支持向量机(Support Vector machine, 简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法.针对软测量过程中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持向量机的软测量模型及算法.为小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模提供了一种有效的途径.通过对"纸张水分在线测量系统"应用表明,基于SVM的软测量模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性.     

基于支持向量机的软测量建模方法的应用

利用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法,通过工业现场数据来对丁二烯精馏装置建立软测量模型.对于该软测量模型,支持向量机方法比BP神经网络方法具有更好的泛化能力.研究结果表明,基于最小二乘的支持向量机建模方法是一种有效的软测量建模方法.     

基于支持向量机的出水TP软测量

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型建模方法,本文根据活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数TP(总磷)难于在线测量的情况,采用SVM方法建模,并采用粗糙集理论(RS)和主元分析法(PCA)进行数据的预处理。用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,建立了出水TP基于SVM的软测量模型。和未经预处理的支持向量机进行了比较,选择RS-SVM模型作为最终的软测量模型。结果表明,经粗糙集预处理数据后,不仅测量的误差值更小,而且大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能。     

基于支持向量机的曝气池SVI软测量研究

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型建模方法。活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数(曝气池SVI)难于在线测量,为此用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,采用粗糙集理论(RS)和主元分析(PCA)进行数据的预处理,建立了基于SVM的曝气池SVI软测量模型,并进行了比较。综合考虑后,选择RS-PCA-SVM模型。结果表明,经粗糙集和主元分析预处理数据后,大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能。     

基于最小二乘支持向量机的水泥粒度软测量

采用最小二乘支持向量机的方法,利用现场测量的数据,建立水泥粒度软测量模型;通过交叉验证方法优化参数,并用仿真实验验证了该方法的有效性,解决了非线性、小样本、高维数等常规测量方法难以实现的问题,实现了水泥粒度的在线测量。     

基于支持向量机与RBF神经网络的软测量模型比较研究

给出了基于支持向量机(SVMs)和RBF神经网络的软测量建模方法.通过对这两种方法进行理论分析和仿真比较研究,结果表明,SVMs方法跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低,它比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的推广能力.     

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.     

基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模

针对最小二乘向量机的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法.根据输入变量和样本点间欧氏距离的大小,去除回归模型中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大提高计算速度.同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立了青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现了青霉素浓度的在线预估.仿真结果表明,这一方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段.     

基于微粒群优化算法和支持向量机的软测量建模

在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模.仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度.     

基于改进支持向量机的作物叶水势软测量建模

在标准最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LS-SVM)的基础上,利用改进的粒子群算法(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)来优化LS-SVM模型参数,提出了基于IPSO-LS-SVM的软测量建模方法,建立了作物叶水势软测量模型.仿真结果表明,该方法比基本LS-SVM和PSO-LS-SVM模型具有更高的精度,能够很好地预测作物叶水势信息.     

基于相关向量机的协商决策模型

为了进一步提高电子商务中对手协商偏好估计的精度,该文提出了一种基于相关向量机(Relevance vector machine,RVM)算法的对手协商偏好(Preference)学习方法.在该方法中,将协商过程看作是协商议题的报价序列,把报价序列映射到新的特征空间,形成出价轨迹.用相关向量机学习出价轨迹,得到协商对手的协商偏好.以双方协商偏好为基础,通过一个优化过程产生双赢的最优反建议.实验数据表明,新方法能够减少协商回合数,增加协商总效用.     

基于FSVM的马克斯克鲁维酵母菌发酵过程的软测量

针对马克斯克鲁维酵母菌发酵过程存在高度的复杂性和非线性问题,提出采用模糊支持向量机建立马克斯克鲁维酵母菌的发酵预测模型,通过预测在不同温度、时间、PH值、培养基中葡萄糖含量等因素的影响下细胞生物量的含量,从而寻找该酵母菌最佳的生长发酵条件。Matlab仿真实验结果表明,该方法有效地缩短了训练时间,提高了预测精度和模型的抗噪性,其性能优于一般支持向景机预测模型。     

小波相关向量机

将小波分析与相关向量机结合,提出了一种新的机器学习方法——小波相关向量机．在模拟数据和典型数据集上的实验表明,与经典的相关向量机相比,小波相关向量机可以更好地逼近任意函数,训练时间更短,并且在有噪音的情况下具有更好的鲁棒性．     

基于相关向量机的发动机剩余寿命预测

针对民航发动机寿命预测中监测参数较多筛选困难的问题,提出一种基于信息融合与相关向量机的发动机剩余寿命预测方法。首先通过核主元分析方法从发动机多维监测数据中提取退化特征信息;然后利用非线性模型将主元序列融合成反映发动机退化趋势的健康指数序列;最后采用相关向量机以历史失效数据为训练样本建立预测模型,对现有的发动机健康指数序列进行外推预测得到当前样本的寿命预测值。通过NASA Ames研究中心公开的涡轮风扇发动机仿真数据验证了该方法的有效性,其预测性能优于常用的支持向量机模型和过程神经网络模型。     

基于混沌不变量和关联向量机的人体行为识别

提出了一种基于混沌不变量特征和关联向量机（RVM）的人体行为识别方法.提取人体关节点运动产生的轨迹代表人体动作行为的非线性系统,利用 C-C方法估计时延并且得到由每条运动轨迹重构的相空间维数,并从重构的相空间提取代表人体行为的混沌不变量,利用RVM算法识别人体行为.在KTH,Weizmann及ballet 数据库中进行测试,实验结果表明,使用该方法平均正确率达92.1%.     

基于遗传支持向量机流量软测量研究

针对中国石油宁夏石化公司离心式CO2压缩机四段出口动态流量准确测量困难的问题,引入软测量方法对动态流量进行测量,实现了基于支持向量机的软测量技术对流量的间接测量．应用遗传算法对支持向量机的参数进行了优化,并将参数优化后的支持向量机得到的体积流量软测量模型的预测效果与实际测量值进行了对比,取得了良好的效果．