直觉模糊最小二乘支持向量机

将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响.     

一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型

对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数;然后,根据"一对一"算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100%.     

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.     

移动最小二乘增量式多视点云数据融合算法

在散乱数据点移动最小二乘曲面拟合的基础上,提出了一种增量式多视点云数据融合算法.将算法中多视点云数据作为对同一物体表面二维流形的一次采样,采样数据中包含匹配误差、冗余和畸变,把多视点云数据融合问题转换为由包含误差的散乱数据点恢复二维流形的过程.对每一幅当前处理的点云,寻找当前点云与已增量式融合的点云数据的重叠部分,在重叠部分数据集上构造移动最小二乘曲面,将重叠部分的每一个在移动最小二乘曲面上的对应点合并到当前已增量式融合的点云数据集中,从而实现了增量式多视点云数据的融合.实验证明,该算法是一种有效的多视点云数据融合算法,并且可从较大匹配误差、噪声、畸变的多视点云数据中获得较好的融合效果.     

基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法

室内定位是普适计算应用中的关键技术,针对最小二乘支持向量机参数优化的难题,提出一种优化最小二乘支持向量机的室内定位算法。首先采用主成分分析提取重要定位特征,然后采用最小二乘支持向量机建立室内定位模型,并采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后采用仿真实验测试定位性能。结果表明,文中算法提高了室内定位的精度且定位时间少于其它室内定位算法,具有一定的实际应用价值。     

LS-WTSVM的遥感多光谱影像云检测

研究基于最小二乘小波孪生支持向量机(least squares wavelet twin support vector machines,简称LS-WTSVM)的遥感多光谱影像云检测.首先根据云在不同波段中大气的辐射特点,结合Landsat7 ETM+影像数据的光谱特性获得云像元的光谱特征,再通过提取每个图像块的灰度共生矩阵得到相应像元的纹理结构特征,根据像元的光谱特性和纹理结构特征构造特征向量,最后利用最小二乘小波孪生支持向量机多分类算法进行Landsat7 ETM+影像像元的云检测,实现不同类型云区的多分类识别.仿真实验结果表明,该算法能准确地检测出多光谱影像中的厚云和薄云.     

基于混沌遗传算法的模糊LS-SVM分类器及其应用

为克服支持向量机算法对噪声点和异常点的敏感性,采用清晰集合构造模糊集合法确定隶属度,采用混沌遗传算法优化参数的模糊最小二乘支持向量机分类器(FLS-SVMBCGA),并用著名的Ripley数据集、MONK数据集和PIMA数据集进行了数值实验,对油气输送管道的TPD检测信号进行了诊断.结果表明,FLS-SVMBCGA分类...     

基于最小二乘支持向量机的压印字符识别方法

将最小二乘支持向量机引入到小字符集压印字符识别中.首先介绍最小二乘支持向量机的基本原理和主要算法,然后在实验中采用最小二乘支持向量机训练软件,针对标牌上的压印字符的数字集进行仿真,同时与神经网络等其他分类方法进行比较.实验结果表明此方法的识别率较高,在小字符集识别中具有较强的实用性.     

一种改进的最小二乘支持向量机算法

最小二乘支持向量机是标准支持向量机的一种扩展,它是支持向量机在二次损失函数下的一种形式.它用等式约束代替不等式约束,求解过程变为解一组等式方程,避免了求解耗时的二次规划问题,但同时也丧失了标准支持向量机的稀疏性,影响了二次学习的效率.针对上述问题,本文提出了一种改进的最小二乘支持向量机增量学习方法.改进的最小二乘支持向量机算法采用自适应剪枝方法对解进行稀疏,根据每次训练得到的分类器性能来设定剪枝阚值和样本增量的大小,如果得到的分类器性能好,剪枝阈值和样本增量就大,反之,剪枝阚值和样本增量就小,从而提高了最小二乘支持向量机训练效率,解决了稀疏性问题.最后,仿真实验表明该算法方案可行.     

RBF函数的孔洞修复技术研究

提出了一种利用RBF函数对具有“孔洞”的散乱点云进行修复的算法,该算法是通过给散乱点云数据建立隐式曲面方程,隐式曲面方程是通过一个连续的函数来描述重建的实体模型,在曲面重建的过程中可以自动实现数据缺损处的孔洞修补.通过编程实现了孔洞的修复,该算法在MATLAB 7.0上进行实验.实验的结果表明,该算法在孔洞修复方面具有很好的效果.     

基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机的参数选取问题,引入了克隆选择算法,提出了一种基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机。同时根据最小二乘支持向量机的学习能力和泛化能力,在克隆选择算法的目标函数中加入两者的动态调节机制,这样改进的克隆选择算法在寻优过程中能够准确、快速地搜索到最小二乘支持向量机的最优参数。将本文模型用于乙烯裂解炉裂解深度值的学习和预测,经仿真实验表明：该预测模型的训练速度快,预测精度高。     

Fisher正则化的最小二乘孪生支持向量机

最小二乘孪生支持向量机是一种有效的模式分类算法,然而每一个训练样本都对最终的决策平面有影响。如果训练集含有噪声或异常点,其会过度关注这些点,这可能导致最小二乘孪生支持向量机的判别能力较差。为了解决这个问题,受Fisher准则思想的启发,本文引入了双Fisher正则化项,并在此基础上提出了Fisher正则化的最小二乘孪生支持向量机。同时,在人工数据集和UCI数据集上验证了所提算法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

基于最小二乘支持向量机的铁路客运量预测研究

基于2002年1月—2008年6月铁路客运量数据,建立了铁路客运量的最小二乘支持向量机预测模型.实验表明,最小二乘支持向量机适合铁路客运量预测,且具有较高的精度.     

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.     

基于自适应LS-SVM的柴油机进排气系统故障诊断

 提出了应用自适应最小二乘支持向量机和小波包能量特征的柴油机进排气系统故障诊断方法。对气门间隙异常、气阀漏气等几种常见故障和系统正常运行进行小波包分解,提取频带能量作为支持向量机的输入特征向量;然后,利用自适应优化算法对最小二乘支持向量机进行优化;最后,利用基于优化参数和最小输出编码的最小二乘支持向量机进行故障分类和识别。对比实验表明,与BP神经网络和采用交叉验证的传统最小二乘支持向量机相比,该方法可克服训练时间较长、容易陷入局部最小等问题,具有较快的训练速度和较高的分类准确率,提高了传统最小二乘支持向量机算法的寻优速度,在样本数较小时仍可取得较好的效果,能有效诊断柴油机进排气系统故障。     

基于LS-SVR的回归曲线建模

在分析标准支持向量回归算法和最小二乘支持向量分类机的基础上,将最小二乘支持向量机用于解决回归问题,建立回归曲线模型,并进行了实验仿真研究。     

最小二乘支持向量机的研究与应用

支持向量机是近年来机器学习领域出现的新的分类方法。在介绍支持向量机的基本原理及基于最小二乘支持向量机算法的基础上,结合一个实例阐述了最小二乘支持向量机在预测方面的应用,通过MATLAB仿真实验,结果表明该方法是有效的。     

采用局部凸性和八叉树的点云分割算法

针对粗糙点云分割效果差的问题,提出了一种采用八叉树和局部凸性的点云分割算法.该算法首先通过仪器扫描得到仅包含坐标信息的点云数据,然后对点云进行法向量估算,并根据点云的法向量信息进行八叉树初始分割得到面片,最后根据面片之间的局部凸性特征进行融合,得到最终的分割结果.与其他同类算法相比,采用八叉树和局部凸性的点云分割算法不仅能有效地减少曲面数量,而且在曲面质量上也优于同类算法.采用塔身震落石块的点云数据进行的实验表明,该算法在处理分布较均匀的闭合点云数据时,能够有效减少最终的曲面个数,且面片的质量与手工分割拟合度达到90 ％以上.     

适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机

为了有效地利用大数据中的无类别标签样本,将最小二乘支持向量机的思想和方法运用到半监督学习中,利用有类别标签和无类别标签样本构造支持向量机模型,通过Lagrange数乘法将其转化为一个线性规划问题,得到了一种适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机.该算法有效地提高了支持向量机的测试准确率,具有较好的推广能力.