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181.
基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真 总被引:26,自引:0,他引:26
提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法.该方法构造了滚动时间窗,利用滚动时间窗内的数据优化建模.模型随着时间窗的滚动进行在线更新,并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息.将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模.进行轻柴油凝固点的预估.结果表明,该建模方法十分有效. 相似文献
182.
利用统计学习理论中的支持向量机(SVM),基于氨基酸组分含量预测生物膜蛋白类型。使用文献中2059个训练集和2625个检验集膜蛋白序列数据,运用统计预测中的校准检验,留一法交叉检验和独立数据集检验方法进行分类预测。结果表明,SVM对膜蛋白类型预测具有明显的优越性,该算法对当前已有方法起到重要的补充作用。 相似文献
183.
建立了毛细管电泳高频电导法测定克林霉素含量的方法.考察了各种实验条件对分离和检测的影响.以2.4 mmol/L 甘氨酸 0.80mmol/L柠檬酸 4.0 mmol/L H3BO3(pH=6.5)为电泳介质,分离电压20.0 kV.在优化条件下,克林霉素的峰形良好,出峰时间快,线性范围为1.500~120.0μg/mL,检出限为0.5μg/mL.回收率达93.6%~98.9%. 相似文献
184.
利用支撑向量机预报大气污染物浓度 总被引:4,自引:1,他引:4
针对污染物浓度序列具有强非线性和显著长程相关性的特点,结合相空间重构和支撑向量机(SVM)构建了一个多步预报的递归模型.对理想混沌序列和多种污染物浓度资料的实验结果表明,模型预报的准确率和效率均显著优于人工神经网络.这种通用建模方法的优势在于对系统非线性机制的反馈十分清晰,充分发挥了SVM适用于小样本问题、映射能力强、全局最优等特点,对非线性时间序列预报适用的其他领域同样具有启发意义. 相似文献
185.
186.
提出了基于多载波的最小均方误差(minimummean squarederror,MMSE)多用户判决反馈检测器(deci sion feedbackdetector,DFD)。MMSEDFD具有结构比较简单且性能优于线性多用户检测器(LMMSE)的特点。多载波系统相对于传统的单载波系统能够有效地消除频率选择性衰落。在多载波的合并上,采用了等增益合并(equalgaincombination,EGC)和最大比合并(maximalratecombination,MRC)方式。仿真表明,MC DS/CDMA系统中的MMSEDFDEGC接收机和MMSEDFDMRC接收机相对于LMMSE接收机可以提高系统性能,特别是MMSEDFDMRC接收机能够明显提高系统性能。 相似文献
187.
188.
广义支持向量机优化问题的极大熵方法 总被引:7,自引:0,他引:7
依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性. 相似文献
189.
基于SVM和EMD 包络谱的滚动轴承故障诊断方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后求出包含主要故障信息的若干个IMF分量的包络谱,最后定义包络谱中各种故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,将其作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验分析结果表明了该方法的有效性. 相似文献
190.
设Z[3√2]是代效效域Q(3√2)的代效整效环.把商环Z[3√2]/(2^Z)的乘法单位群分解为群的直积.由此获得三维信号空间并可用来构造分组码.这些码能够改正某些错误. 相似文献