最小二乘支持向量机应用于西安霸河口水质预测

利用西安霸河10年的水质平均数据作为数据集,建立了基于最小二乘支持向量机的水质预测模型。通过适当的参数选择,其平均相对误差只有4.95%,预测的准确率达到95%。通过实例计算且与误差逆传播(BP)神经网络、RBF神经网络等预测方法进行了对比分析,表明该方法的平均预测精度较传统的神经网络方法提高约4%,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,可有效用于水质预测。     

自助服务系统的建设和设计

对于服务型企业来说,随着近年来业务规模的不断扩大,同行业竞争的加剧,各企业改变传统服务模式,相继推出适合本企业的各自助渠道各种业务的途径,提高用户满意度,这就需要建设一个强大的业务自助服务系统,本论文主要是围绕设计和建设这个系统所展开,主要运用ORACLE为后台数据库平台,J2EE为主要开发语言。     

基于PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

光伏阵列故障的精确检测是提高光伏电站运行可靠性和安全性的重要因素之一。本文提出了粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, PSO-SVM)的光伏阵列故障检测与分类的方法。分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式。选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度。结合实验平台,获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型。实验表明应用本文模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP (Back Propagation)神经网络以及决策树的检测和分类结果。     

基于相空间重构和支持向量机的小麦条锈病预测方法

小麦条锈病预测对小麦灾害的预防和控制具有十分重要的意义.本文使用相空间重构和最小二乘支持向量机相结合的方法对成都市小麦条锈病发病率进行预测.实验中使用成都地区的气象数据作为模型的输入参数,发病率作为模型的输出参数,对20例发病病例样本进行预测,得到了比较好的预测效果.实验中还与简单最小二乘支持向量机预测结果作了对比,结果表明,相空间重构和最小二乘支持向量机结合的模型预测准确率明显高于简单最小二乘支持向量机,因此本模型对小麦条锈病预测是十分有效的.     

基于蚁群优化的物流网络多约束路径规划

面向大范围、大规模的军用物资调度,为保障任务规划满足多个约束的可行路径,是NP-C问题.本文在详细分析物流保障网络传输属性的基础上,给出了约束参数的完整描述,建立了多约束路径规划数学模型,设计了一种带综合启发因子的蚁群优化算法.仿真实验表明,该算法搜索效率高,具有全局收敛性,经过有限次迭代能够获得可行解,对网络规模和约束参数选择具有较好的灵活性和扩展性.     

基于火焰图像特征与BT-SVM的窑况识别方法

针对氧化铝回转窑烧成带工况变化复杂难以实现连续在线检测,长期依赖人工看火操作的难题,提出了利用计算机图像处理技术模拟传统的人工看火过程进行窑况识别研究的方法,方法包括两个部分:提取烧成带火焰图像特征,融合关键工艺过程数据组成混合特征;建立具有准正态二叉树结构的支持向量机窑况识别模型对混合特征数据进行分类识别.最后,应用该方法对采集得到的火焰图像数据与过程数据进行仿真实验研究,获得了满意的效果.     

基于数据分割和集成学习的大规模SVM分类算法

支持向量机对分类问题的求解过程相当于解一个线性约束的二次规划问题,求解的变量个数与训练样本数相等,且需要计算和存储的核矩阵大小与训练样本数的平方相关.随着样本数目的增多,经典的求解二次规划问题的算法不再适用.针对大规模二分类问题,基于数据分割和集成学习策略,本文提出了一种快速支持向量机学习算法.其主要思想是:首先对数据集进行预处理,自动将正负类分别聚成若干子簇;然后对两两组合的正负子簇用SMO算法进行交叉学习,得到多个基本分类器;最后对这些基本分类器进行集成学习.在UCI的5个数据集上的实验表明,与SMO学习算法相比,这种基于数据分割的训练策略在精度几乎没有损失的情况下显著地提高了训练速度.     

基于粗糙集与支持向量机的Web文本分类

Web文本分类是Web数据挖掘的一个重要研究方向,它是在通过经验数据训练得到的分类体系下,根据网页的文本内容自动判别网页类别的过程,本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的Web文本分类模型,利用粗糙集的属性约简方法,减少支持向量机训练数据的维数,提高Web文本分类的性能与效率．     

判定树归纳分类研究

判定树归纳分类是数据挖掘中分类功能的最基本算法,本文在分析与讨论了判定树归纳分类基本思想及现有判定树归纳算法的基础上提出了关联分析法和贝叶斯分析法在判定树归纳分类中的应用,经实验证明了算法的有效性。     

黄曲霉毒素B1溶液的太赫兹时域光谱分析

黄曲霉毒素的物理检测是目前国内外食品安全检测的一个研究热点。针对近红外和传感器方法检测精度差的问题,采用太赫兹时域光谱技术,研究了黄曲霉毒素B1溶液对太赫兹波的响应。首先根据B1溶液在不同频率范围内的光学参数(主要是折射率和吸收系数)的不同,对B1溶液的太赫兹光谱进行定性分析;再利用最小二乘支持向量机对其进行定量分析。实验和分析结果表明,利用太赫兹时域光谱技术能够对黄曲霉毒素B1溶液的不同浓度进行精确识别,为以后建立黄曲霉毒素太赫兹谱库和快速检测食品中的黄曲霉毒素提供了理论依据。