基于测地线距离的核主元分析在齿轮泵故障识别中应用

针对传统的高斯径向基核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映非线性振动数据样本点与点之间位置关系的问题,提出了改进的核主元分析方法.在高斯径向基核函数中使用测地线距离代替欧氏距离,建立基于样本类内散度和类间距的评价函数,运用遗传算法优化测地线距离中邻近点参数k以及高斯径向基核函数中参数σ.对采集的齿轮泵不同状态的振动数据进行经验模态分解,从分解的各阶本征模态分量和残余分量中提取10个无量纲参数构成原始特征参数集;运用优化后的核函数对原始特征参数集进行核主元分析.实验结果表明,改进的核主元分析方法取得了较好的识别效果.     

基于粒子群优化的核主元分析的故障检测方法

目的提出使用粒子群优化(PSO)方法进行核参数优化,获得混合核KPCA的故障检测方法.方法引入多项式核函数和高斯径向基核函数的混合核方法,使用PSO对各参数同时进行优化,得到最优的混合核函数,再与PCA相结合,得到基于PSO优化的KPCA.结果根据混合非线性主元特征计算出的T2和SPE统计量,实现故障检测.并且其故障检测率高于径向基KPCA,时间成本低于多项式KPCA.结论通过田纳西-伊斯曼(TE)测试过程以及电主轴系统的应用实例说明了KPCA方法的可行性与实用性.     

应用支持向量机预测绞股蓝茶浸提液中药用成分的含量

通过支持向量机数学模型预测了绞股蓝茶浸提液中的总酚含量、总黄酮含量及其自由基清除能力,其中浸提条件包括11个浸提温度、5个浸提时间及3个料液比．在4个涉及的支持向量机基本核函数中,径向基核函数表现出最佳的预测效果．在径向基核函数下,用3种参数优化方法：网格参数优化法、遗传优化算法和粒子群优化算法,分别对其模型进行了参数优化．通过比较发现,用粒子群优化算法的径向基核函数支持向量机模型达到了最佳的预测效果,其测试集的相关系数分别达到了0．9628（预测总酚含量）,0．9797（预测总黄酮含量）和0．9513（预测自由基清除能力）．     

径向基函数插值逼近若干问题研究

针对径向基函数插值逼近的问题,研究了径向基函数中参数c的选取策略,通过数值算例研究了参数c对径向基函数插值逼近优化效果的影响.     

一类新的支持向量机核函数——埃尔米特核函数

基于埃尔米特正交多项式,文章提出了向量形式的广义埃尔米特多项式,并由此衍生出一类新的核函数——埃尔米特核函数.该类核函数最大的优势在于其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间.在鲁棒性与泛化性能方面,文章在双螺旋集和标准UCI数据集上与常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)做了对比试验.     

承载式车身结构局部改型的快速耦合参数化优化设计

针对局部改型结构建立参数化模型,并与其余有限元模型耦合,生成车身结构局部参数化耦合模型.根据性能验证该快速耦合参数化建模的可靠性以及基于该方法所建立模型优化设计的合理性.车身局部参数化耦合模型的建模准确度较高,通过试验设计及径向基函数建立的近似模型能够较好地预测车身耦合模型的性能,利用混合方法多目标优化算法求解设计变量,可实现多目标的优化设计.故快速耦合参数化优化方法在满足设计有效性同时可节省建模时间、提高优化效率.     

不同准则下的线性支持向量机回归模型

由于标准的支持向量机算法需要解一个二次规划问题,当训练样本较多时,其运算速度一般很慢,为了提高运算速度,根据不同的准则,提出了基于核函数的3种支持向量回归模型.基于使残差的平方和为最小准测的模型转化为解线性方程组运算,只需要矩阵乘积与求逆运算;基于使残差的最大绝对值为最小准则和使残差的绝对值之和为最小准则的2个模型转化为线性规划问题,并给出了线性规划的对偶问题.实验结果表明了该方法的有效性,且计算量明显降低.通过实例,对高斯径向基核函数和多项式基核函数进行了比较与分析,高斯径向基核函数的精度比多项式基核函数高.对高斯径向基核函数和多项式基核函数的不同参数也进行了比较和分析.     

复杂背景下植物叶片病害的图像特征提取与识别技术研究

为了减少植物病害给农业生产者带来的损失,提高植物病害的识别率和识别精度,对复杂背景下植物叶部病害的图像特征提取和识别方法进行了研究.采用基于超像素和形状上下文的方法对复杂背景下的黄瓜病害叶片图像进行分割.通过局部二值模式(LBP)、区域平均方差和区域平均熵值等方法,分别从颜色、形状和纹理三个方面提取了植物病害图像的11个典型特征.在对病斑检测器训练时主要使用了两种核函数,分别是线性核函数和高斯径向基核函数.在使用两种核函数进行训练时,需要进行参数优化,采用k-folder交叉验证和网格搜索法来选择最优的参数,并对采用基于径向基核函数和线性核函数的SVM方法的识别结果进行对比分析.结果表明:对于黄瓜白粉病的识别,采用基于径向基核函数的SVM病斑检测器的结果进行黄瓜叶片白粉病的检测的平均正确识别率为98.3%,而采用基于线性核函数SVM病斑检测器的结果进行黄瓜叶片白粉病的检测的平均正确识别率为96.7%,基于径向基核函数的SVM方法要优于基于线性核函数的SVM方法,更适合对黄瓜白粉病的识别研究.说明提出的植物叶部病害的图像特征提取和识别方法能对植物病害进行有效地识别.     

带多个核函数的多尺度径向基函数网络

构造了一种带多个核函数的多尺度径向基函数网络.这种网络结构同时使用多个核函数,能根据不同的数据分布特点,自适应地选取核函数的尺度与其他参数.利用k均值聚类方法得到核函数中心参数备选项,用经验确定核函数的尺度,用高斯函数与小波函数构造原子库,最后利用正交最小二乘算法训练网络.实验结果表明,与传统的单核径向基函数网络相比,新网络模型结构更稀疏、泛化能力更强.     

基于蚁群算法的支持向量机参数优化

针对支持向量机的参数对分类性能的影响,探讨了基于蚁群算法的支持向量机参数优化方法,建立了支持向量机参数优化模型,给出了基于网格划分策略的连续蚁群算法,并将其用于优化模型求解,通过对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化,使支持向量机的分类性能最优.通过仿真和应用实例,验证了方法的有效性,得到了95%以上的分类正确率.     

基于离散样本的一种最优化方法研究

探索一种解决结构优化设计问题的新思路.以一种新型直线电机的结构参数优化为例,通过建立电机的有限元计算模型及试验验证,获得了用于支持向量机回归建模的离散样本空间,建立了SVM回归模型,进一步采用遗传算法和混沌优化方法,对直线电机的结构参数进行了优化,获得了直线电机的较优结构参数.为最优化设计问题提供了一种新的思路,实践应用证实了该方法是有效可行的.     

基于混沌粒子群优化小波支持向量机的汇率预测

目前,支持向量机( SVM)常用的参数寻优方法存在易陷入局部极值的缺点,而其常用的核函数的逼近精度也有待提高.基于混沌映射的遍历性与随机性和小波变换的局部分析与特征提取能力,提出了一种混沌粒子群优化小波支持向量机(CPSO-WSVM)的算法,并应用它构建汇率预测模型.实验结果表明,相比传统的粒子群优化高斯核SVM(PSO-GSVM)的算法,CPSO-WSVM算法大大提高了预测的精度和效率,应用效果好.     

Support vector machine based on chaos particle swarm optimization for fault diagnosis of rotating machine

The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent. A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed. A multifault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines. The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trained by chaos particle swarm optimization and least squares support vector machine, and the precision and reliability of the fault classification results can meet the requirement of practical application. It indicates that chaos particle swarm optimization is a suitable method for searching the optimal parameters of support vector machine.     

Support vector machine based on chaos particle swarm optimization for fault diagnosis of rotating machine

The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent.A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed.A multi-fault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines.The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trai...     

基于CPSO和SVM的混沌时间序列预测

提出了一种改进的支持向量机（SVM）混沌时间序列预测精度的方法。对于模型参数估计,引入混沌粒子群优化算法（CPSO）实现全局寻优,利用支持向量回归实现非线性系统的建模和预测。对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测实验的结果表明,本文方法能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测。     

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.     

一种基于凸包稀疏化与遗传算法优化的SVM算法

SVM(support vector machine)算法求解支持向量的过程涉及到N阶矩阵的计算,N为样本的个数,当样本数量很大时,高阶矩阵的计算将需要消耗大量运算时间;同时,SVM模型性能依赖于惩罚参数与核参数的优化,传统的循环验证参数优化法,时间复杂度高.为了解决上面两方面的问题,笔者采用凸包算法对训练样本进行稀疏化,同时通过遗传算法优化选择惩罚参数与核参数,提出了一种高性能的SVM模型训练算法.     

基于支持向量机的图像语义提取研究

通过研究自然景观图案的语义分类,分析了不同的核函数和参数优化算法对图像语义分类性能的影响,并用自然景观图片进行了验证。实验结果表明:当核函数为RBF且参数采用网格搜索优化时,SVM的分类效果最优,可实现对自然景观图像的准确分类。此结论对SVM在图像语义分类中的推广应用具有指导意义。     

基于混沌人工蜂群算法优化的SVM 齿轮故障诊断

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响, 提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC鄄SVM: Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic 混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略, 对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI 标准数据集实验证明, CABC 具有较强的局部和全局搜索能力, 其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点, 从而获取更高的分类准确率, 并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中, 采用小波相对能量作为特征输入支持向量机, 分类准确率达到99. 4%, 验证了该方法的可行性和有效性。     

基于PSOGWO-SVM的网络入侵检测方法

针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题,提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法,利用PSOGWO算法优化SVM的参数,确定SVM分类器的最优检测模型,并基于NSL KDD数据集进行对比实验。结果表明：基于PSOGWO SVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化,而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升,该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。