基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于最优LS-SVM的制导工具误差分离与折合

将最小二乘支持向量机方法应用于制导工具误差分离于折合。利用线性核函数获得了工具误差系数的估计,然后利用交叉验证技术推导了最小二乘支持向量机最优参数的选择准则。该准则的计算是基于模型求解的中间参数,所以并没有增加很多的计算量。最后根据六自由度弹道仿真软件进行了特殊弹道与全程弹道的仿真。仿真计算表明,与最小二乘和主成份方法相比,最优最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。     

催化剂粉尘浓度软测量建模研究与应用

采用基于Mie理论的激光散射法测量催化剂粉尘浓度时,催化剂粉尘浓度与监测参数——入射光强、散射光强、出射光强以及烟气流量之间存在着复杂的非线性关系,给粉尘浓度的准确测梁带来困难。利用支持向量机优良的非线性映射和强大的泛化能力,建立了一个基于最小二乘支持向量机的催化剂粉尘浓度软测量模型,给出了相应的系统结构和算法,并通过网格搜索和交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择。采用遗忘因子法和数据滑动时间窗技术对工业软测量模型进行在线校正,克服了工况条件发生改变时的估计偏差,提高了估计精度。仿真和实际运行结果表明基于LS-SVM的软测量模型具有较高的估算精度与泛化能力,为催化剂粉尘浓度的在线测量提供了一种简单、可靠的新方法。     

基于导频的OFDM信道估计小波核SVM算法

针对传统多径衰落下的OFDM导频信道估计性能低下,地板效应的缺陷,提出了基于导频的小波递归最小二乘支持向量机(WRLS-SVM)时变信道频率估计算法。首先讨论了小波成为核函数的条件,构造了小波核。然后将根据结构风险递归二乘最小化准则回归估计支持向量机原理,把导频训练序列映射到高维空间,并在高维空间采用结构小波核函数,达到了将低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计的目的。仿真结果表明,在快衰落信道条件下,小波递归最小二乘支持向量机导频信道估计方法可以获得较好误码性能。该方法优于传统的信道插值方法。     

一种基于最大熵准则的盲解卷积改进算法

独立源信号的卷积混合比线性混合更接近真实情况。利用非参数概率密度估计方法———Parzen窗函数估计法 ,提出了一种具有良好适应性的盲解卷积改进算法。该算法可以在无需知道信号分布形式的情况下 ,较准确地估计出密度函数值 ,且比传统的最大算法中采用固定的概率密度函数估计更接近信号点的真实概率密度。同时 ,此算法还具有无论对规则、单峰分布还是不规则、多峰分布都可以取得较好的估计的优点。因此 ,在理论上 ,改进算法可以获得比传统算法更优越的分离性能且能广泛地应用于具有各种分布的信号。实验结果证实 ,这一算法能有效地从各种分布的信号包括真实语音、图像等构成的卷积混合信号中恢复出原始信号。与最大熵算法相比 ,改进算法具有更好的分离性和更广泛的适用性。     

基于SVM的模糊推理在图像降噪中的建模与仿真

针对图像上的脉冲曝声，用基于支持向量机的模糊推理方法建立噪声检测模型。该建模方法应用支持向量机的学习机制从训练样本中提取支持向量，由支持向量确定模糊基函数，产生相应的模糊规则，建立起模糊推理模型。并依据此设计了一套噪声检测系统。该系统由基于支持向量机的模糊推理子系统和决策子系统组成。其中，推理子系统分别在纵向和横向上检测噪声信息：决策子系统综合纵向横向的信息，做出决策。仿真实验结果表明，所提出的方法可有效地检测并去除噪声，同时保留了图像的细节信息。     

支持向量机在武器系统效能评估中的应用

传统的基于仿真的武器系统效能评估方法一般都需要大量仿真实验结果的统计量。针对仿真实验样本有限的情况,首先分析了统计学习理论和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法;接着在此基础上研究了基于支持向量机的武器系统效能评估方法,并对该评估方法进行算子化,得到基于支持向量机的效能评估预报模型;最后,针对导弹武器系统效能评估问题,给出基于支持向量机的效能评估算子的应用例子,并对评估结果进行了分析。     

直升机旋翼自转着陆过程的支持向量机模型

把支持向量机方法引入到直升机智能化建模领域,用支持向量机建立了直升机自转着陆过程的旋翼转速模型,并采用序列最小优化算法求解.与神经网络模型相比,直升机的支持向量机模型具有结构简单、运算速度快、泛化能力高等特点.理论分析和仿真结果表明,应用支持向量机建立直升机的仿真模型是切实可行的.     

多属性决策的支持向量机方法

为获取和表达决策者的偏好,实现对决策方案的选择,提出了基于支持向量机的多属性决策方法.首先,分析了多属性决策支持向量机方法的原理.其次,提出了基于属性效用函数估计的学习样本构造方法,从决策问题本身抽取学习样本.最后给出了一个算例.     

基于支持向量回归机的红外热像实时仿真

提出了基于支持向量回归机的红外热像仿真方法,该方法使用实测得到的场景红外辐射特性数据组成的训练样本集训练支持向量回归机,使得支持向量回归机具有预测能力,然后使用和物体表面划分面元数目相同的支持向量回归机计算仿真设定条件下的物体表面表观温度场数据,并利用三维可视化技术,将温度场数据和三维模型相结合,最终以运动车辆及建筑物场景为例,实现了对目标与背景构成的场景进行全方位红外热像实时仿真。     

基于PCA和最小二乘支持向量机的软测量建模

软测量技术是解决工业过程中普遍存在的一类难以在线测量变量估计问题的有效方法,支持向量机是基于统计学习理论的一种新的机器学习方法。提出了一种基于主元分析(PCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化支持向量机结构,并通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择。将其用于4-CBA软测量建模的结果表明:该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为4-CBA软测量建模的在线实施提供了方便。     

一种基于“独立性差”的分类学习新算法

从"独立性差"角度出发,提出了ISE准则下的"独立性差"估计新方法(difference of independence estimation,DOIE).从数学模型上证明该算法与单类SVM等价且可用于解决分类问题.当数据集规模较大时,该算法的优势在于可用较少样本点表示两数据集中样本点间的关系,在保证精度的前提下,提高运算速度.该算法还可应用于两数据集独立性判断、检测流数据分布改变点的位置.若退化为单类数据集,可应用于概率密度估计.Benchmark和UCI数据集上的实验表明,该算法具有较好的性能.     

基于数据深度的支撑向量估计

针对支撑向量机分类问题,提出了利用空间秩深度估计两类样本潜在支撑向量的方法。首先计算出样本在相对本类和相对于异类的深度,然后取其比值作为相对深度。注意到样本相对深度在交界面位置较大的特性,我们用相对深度估计样本中的潜在支撑向量。对非线性分类问题,我们给出了特征空间下的深度计算公式,拓宽了算法的适用范围。利用潜在支撑向量信息,我们不仅可以除去大量的计算冗余样本,而且可以利用边界信息通过修正核提高支撑向量机的分类性能。

Abstract：

A method was proposed to estimate the potential support vectors （SVs） in advance based on spatial rank depth （SRD） in binary classification by support vector machine （SVM）. Noting that the ratio of relative-class data depth to inner-class data depth is extra large in the interface of the two datasets,the relative depth was used to estimate the support vectors in the samples. According to the nonlinear classification,the spatial rank depth in the feature space was discussed. By estimating the SVs in advance,the computation not only could be reduced by removing the redundant data while keeping the precision,but also the performance of SVM could be improved by the revised kernel method using the interface information.     

基于贝叶斯理论的日用水量概率预测

为解决城市日用水量的概率预测问题,提出了基于贝叶斯理论的日用水量预测法.引入贝叶斯理论,建立了日用水量概率预测系统.在系统中,利用支持向量机建立日用水量预测模型、似然函数和先验密度,并采用自适应马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法求解日用水量的后验密度,得到日用水量的概率预测值.实例表明,本文提出的预测方法不仅显著提高了日用水量的预测精度,而且通过定量给出预测值的置信区间,为城市供水系统的调度提供了更科学、可靠的决策依据.     

基于模糊C-均值聚类与支持向量机的PMV指标预测系统

为了更好地预测室内热舒适度PMV指标,在分析模糊C-均值聚类方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了二者的结合方法,提出了一种基于模糊C-均值聚类预处理的支持向量机PMV指标预测系统.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合,每个群体采用单一的回归模型进行描述,使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.将该系统应用于PMV指标预测中,与标准支持向量机方法相比, 得到了较高的预测精度,从而说明了基于模糊C-均值聚类方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性.     

利用概率估计和支持矢量机的信号调制分类

提出了一种常用数字通信信号调制分类算法。针对MASK、MFSK和MPSK调制,选取截获接收机输出信号的瞬时幅度、时频脊线和差分基带信号作为分类特征,利用概率密度估计算法求取分类特征的分布函数,通过构造支持矢量机分类器确定分布函数的峰值个数,从而在多种噪声背景下实现了信号调制类型的自动分类。仿真实验表明,当信噪比大于5 dB时识别率可达80%以上。     

基于支持向量机的智能决策方法

分析多属性决策问题及现有方法,提出了基于支持向量机的智能多属性决策方法.首先,介绍了支持向量回归估计的学习算法.其次,探讨了基于支持向量机的智能决策原理.然后,提出了多属性决策支持向量机方法的实现算法.最后给出了一个算例.     

基于最小二乘支持向量机的软测量建模

软测量技术在工业过程控制中得到了广泛的应用，对保证产品质量和安全生产有很重要的作用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型。支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法，它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。本文研究了基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法，并用交叉验证的方法进行支持向量机参数选择。将基于最小二乘支持向量机的软测量模型应用于轻柴油凝固点的预估。结果表明最小二乘支持向量机是软测量建模的一种非常有效的方法。     

仿真实验与SVM相结合的数据分类方法研究

首先提出了仿真实验与SVM相结合的数据分类方法;其次,利用该方法成功地进行了若干数据分类实验,证明了该方法能够高效、优质地完成体系规划与优化过程中的数据分类任务。此外,还探讨了二分类支持向量机的推导过程,研究了利用仿真实验为二分类支持向量机准备实验样本的具体方法。