基于小波包负荷特征提取和径向基网络的短期负荷预测新方法

准确的负荷预测是电力系统做出合理调度的重要依据.提出基于小波包能量和神经网络理论的短期负荷预测新方法,将负荷序列进行小波包分解,提取小波包能量作为径向基神经网络负荷序列的输入特征量.大量的预测实例分析表明,所提出的预测方法具有稳定性和准确性.     

基于融合特征提取与 LLE 方法的表情识别

为保证所提取特征表征作用的全面性, 提出一种基于几何特征和局部纹理特征相结合的特征提取方法。 将基于主动表观模型(AAM: Active Appearance Model)特征点标记提取的几何特征和基于局部二值模式(LBP: Local Binary Pattern)提取的眼部和嘴部纹理特征进行融合, 融合后的特征经局部线性嵌入(LLE: Locally Linear Embedding)方法进行特征降维, 并使用多分类的支持向量机(SVM: Support Vector Machine)进行分类识别。 该方法分别选取 JAFFE 数据集 7 类表情和小样本数据集 Yale 的 4 类表情进行实验, 识别准确率分别达到了 98. 57%和 91. 67%, 从而证明了该方法的有效性。     

基于优化模糊C均值聚类选取相似日的燃气负荷预测

针对短期负荷预测方法中传统的模糊C均值(FCM)聚类容易陷入局部最优和对初始聚类中心敏感的问题,提出利用粒子群优化(PSO)算法的全局搜索特性来优化此缺点.通过优化的FCM聚类来选取与预测日相似的日期作为支持向量机的训练样本,既强化了训练样本的数据规律,又保证数据特征的一致性.实验结果表明,优化预测模型的预测精度优于BP神经网络和支持向量机算法.     

人体腿部表面肌电信号特征提取方法

表面肌电信号(sEMG,surface electromyography)作为人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用于康复训练福祉机器人领域。针对人体下肢动作识别的问题,提出了一种针对表面肌电信号进行小波变换的特征提取方法。在肌电信号的频域分布中,该方法选取小波子空间中活动段的平均功率组成特征向量。为验证所提出方法的有效性,设计实现了一种微型便携式多通道sEMG信号采集系统,并利用支持向量机(SVM,support vector machine)构建分类器对腿部动作进行识别。实验结果表明:该方法能有效识别腿部常见的4种动作,同一个体动作识别率能达到95%以上,不同个体识别率平均能达到85%,能够较好地应用于下肢运动障碍患者的日常康复训练。     

Factor forecasts for the UK

Data are now readily available for a very large number of macroeconomic variables that are potentially useful when forecasting. We argue that recent developments in the theory of dynamic factor models enable such large data sets to be summarized by relatively few estimated factors, which can then be used to improve forecast accuracy. In this paper we construct a large macroeconomic data set for the UK, with about 80 variables, model it using a dynamic factor model, and compare the resulting forecasts with those from a set of standard time‐series models. We find that just six factors are sufficient to explain 50% of the variability of all the variables in the data set. These factors, which can be shown to be related to key variables in the economy, and their use leads to considerable improvements upon standard time‐series benchmarks in terms of forecasting performance. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于果蝇优化算法的支持向量机参数优化在船舶操纵预报中的应用

应用果蝇优化算法对船舶操纵运动预报的ε-支持向量机(ε-SVM)的参数进行优化,建立船舶操纵运动预报黑箱模型,并用所建立的模型对Z形试验进行预报.通过预报结果与仿真试验结果对比,验证了该优化算法的有效性.研究结果表明,所设计的参数寻优方法具有算法设置简单、调整参数少以及不易陷入局部极小值等优点.     

Support vector machine with mixture of kernels for automatic image annotation

Automatic image annotation （AIA） has become an important and challenging problem in com- puter vision due to the existence of semantic gap. In this paper, a novel support vector machine with mixture of kernels （SVM-MK） for automatic image annotation is proposed. On one hand, the com- bined global and local block-based image features are extracted in order to reflect the intrinsic con- tent of images as complete as possible. On the other hand, SVM-MK is constructed to shoot for bet- ter annotating performance. Experimental results on Corel dataset show that the proposed image fea- ture representation method as well as automatic image annotation classifier, SVM-MK, can achieve higher annotating accuracy than SVM with any single kernel and mi-SVM for semantic image annota- tion.     

基于PSO-SVM的多阶段产品质量预测控制方法研究

本文以钢铁产品为例,在分析多工序多阶段产品质量预测控制特点的基础上,建立了多控制点递阶SVM预测控制模型,在模型的求解过程中,提出了基于粗集理论和主成分分析法的数据预处理与模型简化,并利用带约束的PSO算法分别优化了SVM的核超参数和相关影响因素的决策范围,实现了多阶段产品质量预测和相关过程参数的全局优化,为生产过程的质量改进提供了科学的决策依据。     

基于半张量积理论的公交网络查询

基于半张量积的公交网络查询方法,利用高维数组记录公交网络中站点间连接信息,通过矩阵的半张量积运算,构造直达检验向量、换乘信息矩阵,检验起讫站点间直达、一次换乘以及二次换乘是否可实现连接。利用矩阵乘积量化查询过程,以矩阵形式描述查询结果,使得公交网络查询清晰可辨。     

基于图像上下文语义信息的场景分类方法

针对传统“视觉词袋模型”在进行场景分类时只利用图像的特征域,忽略其空间域中上下文语义信息的问题,提出一种基于图像上下文语义信息的场景分类方法.在传统“视觉词袋模型”的基础上,引入马尔科夫随机场模型对图像上下文语义信息进行建模,利用潜在的狄利克雷分布学习场景的主题分布,且利用支持向量机构造场景分类器.对16类场景的分类实验证明该方法能够有效提高分类精确度