基于粗糙集融合支持向量机的水质预警模型

为解决因水质预警耦合因素多,预警模式复杂以及信息不完整所引起的水质预警精度低问题,提出了粗糙集融合支持向量机(RS-SVM)的水质预警模型.首先采用粗糙集对14个初始预警指标进行属性约简,去除冗余或干扰特征,得到基于5个核心预警指标的数据集,以此数据集对支持向量机进行训练优化,构建RS-SVM水质预警模型.运用该模型对江苏宜兴市集约化河蟹养殖池塘水质进行预警,实证对比分析,对于不同的警度级别,预警精度都在91%以上,与标准支持向量机和BP神经网络模型相比,该模型不仅具有计算效率高、预警性能好,且预警结果与实际情况比较吻合,为集约化水产养殖水质预警提供了一种新思路.     

基于支持向量机的中文文本自动分类研究

提出了一种基于支持向量机的文本自动分类方法,并进行了实验研究。在详细介绍了进行文本分类的实验过程和在实验中使用支持向量机的方法的基础上,通过实验比较了支持向量机算法和传统的KNN算法应用于文本分类的效果,并针对支持向量机算法的缺点,提出了进行文本预处理时的改进方法。实验结果表明了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。     

支持向量机的新分类器算法研究

提出了基于支持向量机(SVM)和决策树(DT)的几种新分类器算法.首先对支持向量机和模糊支持向量机(FSVM)处理多类分类问题的传统算法进行介绍,然后在DT-FSVM和最近邻分类器的基础之上,提出基于样本区域分析(SRA)的混合分类器算法(SRA-DT-FSVM),该算法中样本区域分析的概念被提出.在线性鉴别分析(LDA)的人脸特征空间中,分别对算法FSVM,DT-FSVM,SRA-DT-FSVM以及Binary-DT-SVM进行了全面的性能比较.通过在ORL人脸库上的实验结果表明,提出的新方法是有效的.此外,基于DT的SVM的分类速度获得了较大提高.     

基于核主元分析与多支持向量机的监控诊断方法及其应用

为保证密闭鼓风炉冶炼过程的正常运行,构造了一种基于核主元分析(KPCA)和多支持向量机(MSVM)的监控模型.该监控模型首先用核主元分析方法对过程数据进行特征提取,然后将代表过程特征的核主元送入到多支持向量机分类器中进行故障诊断与分类.仿真研究显示, 该监控模型具有较好的泛化能力,能有效地应用于鼓风炉的监控诊断,可用于鼓风炉熔炼过程的现场操作指导.     

支持向量机的多分类算法

系统介绍了统计学习理论(statistical learning theory,SLT)与支持向量机(support vector machine,SVM)的基本思想和算法,总结和比较了二分类和多分类两种情况下支持向量机的主要训练算法。与人工神经网络相比,分析了支持向量机算法的优点。归纳了支持向量机在诸如模式识别、函数逼近、时间序列预测、故障预测和识别、信息安全、电力系统以及电力电子领域中的应用。最后对SVM前景作了展望。     

基于可拒识SVM的并行增长图像分割算法

针对经典区域增长算法中生长规则以及特征选取困难的问题,提出基于可拒识双层支持向量机模型的多目标并行区域增长图像分割算法。首先交互选择多个不同区域的种子点,并交互选择属于每个目标区域的子块和非目标区域的子块形成双层支持向量机训练样本;然后利用这些已知的训练样本训练双层支持向量分类器;在区域增长过程中,首先利用第一层的最大间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决,对属于该区域的点再利用第二层的支持向量域数据选择器(SVDD)进行拒识或接受处理,最后利用两层分类器的结果进行综合判决。为避免初始种子点位置选择对算法性能的影响,采用了多区域并行竞争增长策略。仿真实验获得了较好的分割效果,实验结果表明,提出的算法是合理可行的。     

突发事件的网络情绪传播机制及仿真研究

互联网快速发展及其应用的日益普及,给突发事件的应急管理带来许多新的挑战.在网络空间,突发事件的信息传播往往伴随着强烈的情绪传播,极易引发网民的群体情绪,并由此可能导致极端和对立行为以及群体性事件等严重的次生社会问题.论文从信息传播所引发的网民群体情绪传播及其群体行为出发,研究了突发事件网络信息传播过程中网民群体的情绪传播机制,提出了突发事件中网民群体间的情绪传播模型,并以著名社会特大事件为例进行了仿真分析.实验结果表明,上述模型能够较准确地反映突发事件信息传播过程中的网民群体情绪传播特征及其演化规律.     

供水管网爆管故障诊断的PSO-SVM方法

根据供水管网的实际水压监测数据, 采用粒子群算法优化反演管道的海曾-威廉斯系数, 并通过在管道中间加入虚节点来模拟爆管故障, 进而基于节点水压法建立了管网在爆管故障情况下的水力计算模型. 由计算模型计算出一组不同爆点、不同爆管程度组合下的监测点处的水压值, 以此反向训练支持向量机(SVM)模型, 并通过粒子群算法(PSO)对优化支持向量机模型的核参数, 建立了基于PSO-SVM方法的供水管网爆管诊断模型. 最后, 通过一个供水管网的室内实验模型验证了上述诊断模型的有效性.     

支持向量机在车辆目标识别中的应用

提出了利用支持向量机对战场侦察雷达目标回波信号进行处理,以实现对卡车、坦克等在地面运动的车辆目标进行分类识别的一种新算法。首先对雷达接收到的目标回波信号作频域分析,从中提取待分类目标信号的特征向量,然后利用所建立的支持向量机模型对目标信号作训练和识别,最后与经典谱分析和神经网络的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别方法的有效性。     

基于云-支持向量机的道路交通拥挤预警模型

支持向量机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,为小样本、非线性、高维数一类信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。鉴于拥挤预警中的信息具有随机性和模糊性,并且大部分采集的交通数据包含噪声,本文利用云模型对交通路况信息进行分析和处理,通过云-支持向量机模型对交通路况进行判别,同时对交通预警进行了讨论,为进一步采取交通控制措施建立了良好的基础。     

基于新的决策规则的球形支持向量机分类算法

球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来实现对训练样本空间的划分.在此基础上,提出了一种基于新的决策规则的球形支持向量机算法,并在七个UCI数据集上进行了实验,实验结果表明提出的算法可以取得比标准的支持向量机算法更好的分类效果.     

基于多分类GA-SVM的高速公路AID模型

智能检测系统已为高速公路交通事件检测提供了有效的途径.为了更加细致地了解高速公路交通运行状态,为突发事件的应急处理提供更加高效、可靠的决策支持, 将支持向量机两分类问题延伸到多分类上来.根据交通事件的发生过程,将其分为自由流状态,交通拥堵加剧状态,交通拥堵消散状态.采集VISSIM对交通事件各阶段进行仿真的原始数据集,运用主成分分析方法对交通输入特性进行降维处理,构建支持向量机多分类事件检测模型,最后用遗传算法选择支持向量机模型参数,获得了满意的检测效果.     

改进的渐进直推式支持向量机算法

针对半监督学习中渐进直推支持向量机(Progressive Transductive Support Vector Machines, PTSVM)算法存在训练速度慢, 回溯式学习多,学习性能不稳定的问题,提出一种改进的渐进直推支持向量机算法---IPTSVM.该算法利用支持向量的信息选择新标注的无标签的样本点,结合增量支持向量机的迭代更新算法, 继承渐进直推支持向量机渐进赋值和动态调整的规则, 与PTSVM相比,不仅在一般情况下提高了分类的精度,而且大大提高了算法的速度.在人工模拟数据和真实数据上的实验结果表明了该算法的有效性.     

基于模糊C均值的支持向量机数据分类识别

提出一种基于模糊C均值的支持向量机分类算法，通过模糊C均值算法对未知类别数据进行划分，然后再利用支持向量行对划分后的数据机进训练。解决了以往人们应用支持向量机进行数据分类识别前必须采用已知类别的数据对支持向量机进行训练的弊端，提高了数据分类的效率。     

不平衡最小二乘支持向量机

针对标准的最小二乘支持向量机(LSSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题提出一种称为不平衡最小二乘支持向量机的算法.首先用标准的最小二乘支持向量机对原始数据进行初步训练,产生一个分离超平面的法向量.然后把高雏样本投影到该法向量上得到一维数据.最后由该一维数据的标准差以及样本数量差异所提供的信息,给出两类数据惩罚因子比例,再用标准的最小二乘支持向量机进行第二次训练,对分离超平面进行调整.该方法克服传统方法只考虑数量的不平衡的不足,将原有样本集中具有的分类信息充分提取出来,提高了最小二乘支持向量机的泛化能力.实验结果表明,所提方法可以有效提高不平衡数据的分类性能.     

多支持向量机融合建模的直线电机设计研究

主要研究多支持向量机融合建模方法,并使用差分进化算法对模型进行优化。以圆筒直线电机为研究对象,采用有限元法、正交实验设计与随机实验设计结合方法获得直线电机非参数建模的样本空间,建立直线电机的快速计算模型,并验证模型的精度和效率;采用差分进化算法对直线电机结构进行优化设计,并采用有限元模型验证优化结果的可靠性。为多支持向量机融合算法提供了实际验证。     

基于自由搜索的LS-SVM在墒情预测中的应用

为有效地利用墒情监测资料预测未来墒情,考虑支持向量机的结构风险最小化准则和自由搜索算法良好的全局优化特点,应用最小二乘支持向量机方法,构造了优化目标函数,引入自由搜索算法对该目标函数寻优从而辨识模型参数,建立了预测墒情的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型.实例分析表明,支持向量机方法对墒情序列的平稳性要求不高,且模型易于实现,与传统的时间序列模型以及基于粒子群算法和鱼群算法的LS-SVM模型相比,基于自由搜索算法的LS-SVM模型具有较好的模拟及预测精度,相对误差小于15%的模拟值及预测值分别达到了100%和94.4%.     

SVM方法及其在客户流失预测中的应用研究

客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容.针对客户流失问题,建立了支持向量机预测模型.针对实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,提出带有不同类权重参数的支持向量机算法CW-SVM,通过调整类权重参数改变分类面位置,提高算法分类准确性;将标准支持向量机训练问题转化为运算效率更高的核向量机问题,提出处理不平衡海量数据集的CWC-SVM算法.通过实际银行信贷客户数据集测试,该算法与传统预测算法比较,更适合解决大数据集和不平衡数据,取得较好的客户流失预测效果.     

基于相异度核空间的支持向量机算法

提出基于相异度核空间的混合流形学习与支持向量机(SVMs)算法用于解决高维数据分类问题. 该算法使用SVMs对流形学习降维后的低维嵌入做分类.通过加常数方法构造了衡量数据点相异度的特征空间. 证明了该特征空间不仅能够衡量数据点之间的相异度,还满足Mercer条件对于支持向量机分类核空间的半正定性的要求. 在仿真实验中,采用UCI机器学习数据库上标准分类数据集为样本. 对比构造的相异度核空间与常用核函数如线性核、多项式核、高斯核在支持向量机分类时的 分类精度来验证有效性和优越性.     

基于压缩感知的多核稀疏最小二乘支持向量机

为了提高稀疏最小二乘支持向量机对高维、异构数据的泛化性能,提出新型的基于压缩感知的稀疏多核最小二乘支持向量机算法。首先根据压缩感知理论,用正交匹配追踪算法对最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,再利用线性多核扩展法求出新的核函数矩阵。将新的核矩阵应用到最小二乘支持向量机,得到稀疏多核最小二乘支持向量机的解,用稀疏的支持向量实现函数回归。理论分析与数据实验对比结果表明该模型对于高维、异构数据能够更快更准确地进行训练,大大提高了模型的泛化能力和运算速度。