基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

基于密度法的模糊支持向量机

针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点，提出了一种基于密度法的模糊支持向量机，在支持向量机中引入样本密度模糊参数，从而减弱了噪音以及孤立点对支持向量机分类的影响．实验结果证明，在抗击孤立点和噪音点的干扰方面，上述方法优于类中心向量方法以及类中心点距离方法，取得了很好的效果．这一方法大大提高了支持向量机分类的泛化能力，从而大大提高了支持向量机的应用范围．     

基于模糊支持向量机的文本分类

为了有效地利用信息技术发展而产生的海量信息,信息检索与数据挖掘得到了快速的发展,通过对传统支持向量机的特点分析,针对其在文本分类中的局限性,采用了一种基于二叉树的模糊支持向量机的多分类算法,通过实验证明该算法有更好的抗干扰能力和更好的分类效果。     

直觉模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机难以区分具有相同隶属度的稀疏样本点和稠密样本点,进而可能降低分类精度.为了解决此类问题,利用直觉模糊集和模糊支持向量机,构建了直觉模糊支持向量机.仿真实验结果表明:与传统的支持向量机和模糊支持向量机相比,直觉模糊支持向量机的分类结果更精确.     

基于Huffman树的模糊多类支持向量机

针对二叉树多类分类方法存在的问题,提出了一种基于Huffman树的构造过程自下而上生成二叉树结构的方法.为降低二叉树方法"误差累积"的影响,使用模糊支持向量机来训练每个结点的两类分类器.针对设计隶属度函数时仅考虑样本与类别关系,而不考虑样本间关系的问题,提出了根据传统支持向量机构造的超平面做切球来确定样本间关系的方法,有效地区分了有效样本和噪音、孤立点样本.实验结果表明:同其他多类支持向量机方法相比,该方法具有更好的分类性能.     

一种具有特征有效度的模糊支持向量机

针对传统支持向量机对噪声或野值样本敏感和忽略样本各个特征对分类精度的不同影响,提出了一种具有特征有效度的模糊支持向量机(FW-FSVM).该方法通过对模糊支持向量机的模糊因子进行改进,将噪声或野值样本与有效样本进行区分.在此基础上根据信息增益计算样本各个特征的特征有效度,消除弱相关特征和冗余特征对分类精度的影响,从而构...     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

基于模糊支持向量机的超光谱遥感图像分类

支持向量机（SVM）应用到超光谱图像分类中有较好的识别效果，但它在解决多分类问题时，存在不可分区域的局限性．为此提出了一种基于一对一SVM的模糊支持向量机，并将该方法应用到超光谱图像分类实验，结果表明该方法不仅改善了不可分区域的存在问题，而且比传统的SVM在分类精度上有明显的提高．     

基于支持向量机的模糊回归估计

支持向量机是在统计学习理论上发展起来的新一代学习方法,该方法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都获得了较好的应用.基于含有不确定性信息的问题,引入了模糊支持向量机.针对回归估计问题,利用支持向量机的基本思想提出单参数约束下的支持向量机模糊线性回归模型,并给出模型的解,实验结果表明,与其它的模糊回归估计相比该方法得到了更加满意的最优解并且缩短了运行时间.     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

On-Line Fast Motor Fault Diagnostics Based on Fuzzy Neural Networks

An on-line method was developed to improve diagnostic accuracy and speed for analyzing running motors on site.On-line pre-measured data was used as the basis for constructing the membership functions used in a fuzzy neural network(FNN)as well as for network training to reduce the effects of various static factors,such as unbalanced input power and asymmetrical motor alignment,to increase accuracy. The preprocessed data and fuzzy logic were used to find the nonlinear mapping relationships between the data...     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

基于形态学小波理论和SVM神经网络的人脸识别

主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.支持向量机神经网络对二类判别具有很强的识别能力.对于N类判别需连续使用N次.该方法识别速度快,且不受发型、头饰、眼镜等的影响.仿真证明了该方法的有效性.     

模糊超球质心聚类神经网络

基于人的大脑进行聚类分析所遵循的基本原则,提出了一种模糊超球质心聚类神经网络学习算法,该方法无需用户事先给定聚类个数K,通过神经网络自组织学习,可以正确识别聚类个数与聚类中心。实验结果表明,该算法是一种全新的聚类方法,具有学习时间短,稳定性强且不依赖于聚类样本的输入顺序等优点。     

基于小波包变换的模糊神经网络小电流接地系统故障选线

根据小波包变换和模糊神经网络的特点，提出了基于小波包变换模糊神经网络的一种小电流接地系统单相接地故障选线方法，即利用经过接地后零序电流训练的小波模糊神经网络来判别接地线路。该方法适用于任何小电流接地系统，并且不受负荷谐波、暂态过程、故障点过渡电阻等因素的影响，从理论上解决了传统方法选线准确率低的问题。EMTP仿真计算结果表明，该方法是准确和可靠的，具有实用潜力。     

模糊集合论和神经网络在油井测试中的应用方法研究

提出了一种基于模糊集合论和人工神经网络处理油井测量问题的方法，首先利用模糊集合论中的模糊聚类方法，将所使用的各种传感器灵敏度特性曲线进行分档归类，然后利用人工神经网络对各档次的传感器进行非线性估计，并在此基础上形成了一套寒带的算法，对于油井测试中测量精度的提高具有一定的实用意义。     

一类基于神经网络的模糊系统建模与控制

将人工神经网络理论和模糊系统理论结合起来,研究并提出了一类基于人工神经网络的模糊系统建模和控制方法。仿真表明该方法能有效地用于多种难以建立数学模型的控制系统。     

基于神经网络的模糊推理预测方法

将模糊推理技术与神经网络结合．利用模糊集理论来处理输入、输出信息，借助神经网络系统来完成推理、判断与知识的记忆存储及学习．从而给出了基于神经网络的模糊推理预测模型。