空中目标辐射源的个体识别方法

针对传统的辐射源个体识别方法在低信噪比环境下识别性能不佳的问题,提出了一种空中目标辐射源的个体识别方法,该方法利用经验模态分解和变分模态分解得到信号不同频率的模态分量,将各模态分量的多尺度排列熵作为特征,利用主成分分析对数据进行降维,并采用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。仿真结果表明,该方法对相位噪声、频率漂移以及谐波失真等细微特征的识别性能明显优于传统方法,并具有良好的抗噪性。     

一类快速模糊支持向量机

由H.P.Huang、C.F.Lin等人和T.Inoue,S.Abe等人提出的两类模糊支持向量机是两种类型的改进支持向量机,分别克服了过学习问题和减少了多类问题分类时存在的不可分区域。如何处理异常数据和加速训练大规模数据集是支持向量机中的急需解决的两个问题。针对这两个问题,提出了一类将两类模糊支持向量机集成的快速模糊支持向量机。训练时,根据每类数据与其类中心的距离,定义隶属函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,利用合适的参数λ选取了每类数据中隶属度值较大的边缘数据构造模糊支持向量机,测试时,利用1-a-1和模糊支持向量机的决策函数判定未知样本的类别。含有异常数据的两类问题和机器学习数据集中手写数字识别的多类问题的实验结果,验证了提出的快速模糊支持向量机减少了训练时间同时提高了学习机的推广能力。     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

基于奇异熵定阶降噪的水工结构振动模态ERA识别方法

针对原型动力试验激励难的问题,结合水工结构在工作状态下环境激励荷载的特点,直接根据水工结构在工作环境激励荷载作用下的动力响应识别结构的动力特性,提出一种利用特征矩阵奇异熵对信号进行降噪、重构、定阶以及模态参数识别的方法,解决了系统特征矩阵定阶难的问题,揭示了结构在工作状态下的模态阶次及模态特性。最后将该方法应用于二滩拱坝在不同泄洪工况下的模态参数识别以及李家峡双排机厂房在停机过程中的结构振动频率识别。该方法的提出,为解决大型水工结构在工作环境激励下的模态参数识别问题提供了捷径。     

算法伦理视域下的脑机接口伦理问题研究

算法伦理给脑机接口伦理问题提供了全新视角。算法的不透明性降低了人对算法和数据处理器的信任;算法的不确定性阻碍了信息可获得性和可理解性,也阻碍了信息隐私;算法的易误导特性带来了歧视问题。而算法作为驱动脑机接口的底层技术,因上述特性相应带来了安全、隐私、自我同一性、自治、责任和歧视等伦理问题。研究发现,技术层面的提高算法透明度或许存在问题,而启用算法审计和归还用户紧急制动权是必要的;非技术层面的提升编码通识水平、扩充脑机接口使用策略和重新解读责任概念和归责问题也是亟需的。     

支持向量机法预测苯砜基环烷酸酯类化合物的色谱保留

应用支持向量机方法研究了28种苯砜基环烷酸酯类化合物的色谱保留和分子结构的定量关系,结果发现,采用支持向量机方法可以实现使用较少样本数据建模,并达到较好预测结果的目的．支持向量机方法的预测结果远优于线性溶解能关系法的预测结果．