六轴机械臂广义逆系统 SVM 辨识与控制

针对六轴机械臂系统强耦合和不易求取精确的动力学模型的特性,提出了基于支持向量机（ SVM ）辨识的广义逆解耦PID闭环控制方法。将SVM常见的3种核函数应用于机械臂实际系统的广义逆模型辨识中,通过回归预测效果和性能指标比较可知,采用高斯径向基核函数辨识的SVM模型预测输出与实际系统输出趋势一致,且得到的性能指标平方相关系数（ r2）和平均平方误差（ MSE）较好。实验结果表明,基于SVM广义逆解耦的PID控制算法能够实现对实际机械臂系统的高精度轨迹跟踪,具有工程实用性。     

基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型

为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测.     

基于面部肌肉特征的面部表情度量方法

基于对人类表情肌活动效果的归纳,采用一种新的面部特征构造描述面部状态。以支持向量机的后验概率作为依据,提出一种基于面部肌肉特征的面部表情度量方法,并对基于不同特征和不同面部素材库的决策模型进行对比实验。结果表明,相比其他的方法,基于新特征的度量方法能够对不同的面部表情产生具有足够区分度的度量,并能够以较高的准确率提取视频文件中”最夸张”的表情。     

基于双空间特征提取的变压器故障诊断模型

为了提高基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis, DGA)的变压器故障诊断正确率,弥补单子空间特征提取的局限性,提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首先,将DGA测试样本在一个子空间内进行特征提取后,为避免核函数及其参数的选择难题,以及利用多核支持向量机(multiple-kernel support vector machine, MKSVM)鲁棒性强和精度高的特点,采用MKSVM作为分类器对测试样本进行预测.依据预测结果将测试样本分为难分类和易分类样本,对易分类样本直接进行分类识别;对难分类样本则将该样本再次投影到另一子空间进行特征提取后,同样采用MKSVM作为分类器对难分类样本进行预测,综合两次预测结果进行分类识别,实现两分类MKSVM的双子空间特征提取算法.最后,根据故障特征,建立基于双子空间特征提取算法的变压器故障分层诊断模型.诊断实例表明,该模型具有较高的诊断正确率和推广能力.     

基于在线SVM的自适应sEMG人机交互系统

针对sEMG人机交互中系统自适应能力差的问题,提出一种基于在线SVM(支持向量机)的自适应人机交互系统.该系统采用一种新的自适应样本更新策略,即在实时操作中通过SVM的增量训练算法对咀嚼肌单击和双击产生的sEMG样本进行在线学习,引入左右眼的视觉信息作为系统的反馈,采用Adboost算法来识别闭左眼和闭右眼,闭眼状态作为在线样本更新的校正信息.整个人机交互系统构成一个闭环控制系统,通过不断调节模型参数使得人机交互系统伴随sEMG信号的变化做相应的调整.实验结果表明:视觉信息的加入有效地避免了使用单一肌电信号进行人机交互时由于肌电信号缺乏可信信息而引起的误识别等问题,该系统便于操作,长时间人机交互中具有较好的可靠性和鲁棒性,不易受到外界因素的影响.     

基于最小二乘支持向量机的水泥粒度软测量

采用最小二乘支持向量机的方法,利用现场测量的数据,建立水泥粒度软测量模型;通过交叉验证方法优化参数,并用仿真实验验证了该方法的有效性,解决了非线性、小样本、高维数等常规测量方法难以实现的问题,实现了水泥粒度的在线测量。     

基于SVM-RFE的钓鱼网页检测方法研究

针对现有钓鱼网页检测方法存在的不足,基于后向选择算法,在信息获取、特征提取、分类器训练及检测疑似网络钓鱼网页等过程进行了优化.根据特征之间的相互关系划分等级空间,借助支持向量机回归特征消除的思想,提出了基于支持向量机的回归特征消除(SVM-RFE)对钓鱼网页进行检测的思路,设计出一种改进的钓鱼网页检测方法.最后对比不同特征维度在漏报率、误报率、识别率方面的差异,分析检测的有效性.实验结果表明:实际应用中可通过该方法准确有效地选定最优特征.     

支持向量机在视频运动目标分析中的应用

提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.     

基于在线支持向量机的空对地攻击决策算法

为解决无人机对地攻击决策问题, 对影响地面目标威胁度的指标因素进行了分析和量化, 构建了基于在线支持向量的目标威胁度预测模型。利用在线支持向量机实现目标威胁度排序, 进而完成空对地的攻击决策。研究的空对地决策算法具有在线训练、 模型精确度高、 需要样本少和泛化能力强等特点, 有利于快速准确地进行空对地攻击决策。最后, 通过仿真实例验证该算法的正确性。仿真结果表明, 在线支持向量机在计算目标威胁度过程中速度快且精确度高。     

棉机织物在风场中的自由动态弯曲性测试及影响因素分析

采用一种新的动态弯曲测试方法并制作测试装置,将矩形自制纯棉机织物试样置于规定的稳定风场中,一端固定,另一端自由下垂,在气流的作用下来回自由弯曲摆动;提出动态弯曲角指标,每隔1/24s对织物试样在来回弯曲运动中的动态弯曲角进行测试,得到该指标随时间的变化曲线和一段时间内的平均值,以此对棉机织物试样的动态弯曲变形行为进行分析和评价.通过试验分析,探讨气流、纱线线密度、织物密度及组织结构对织物动态弯曲变形性能的影响.研究发现,织物试样在一定的气流环境中呈现一种有内在规律性的动态弯曲变形行为,这种行为是织物本身和外界气流等多因素下的综合效果.