一种新的支持向量回归机的模型选择方法

针对支持向量回归机的模型选择问题,将模型选择问题转化为一个非线性系统的状态估计问题,然后引入无迹卡尔曼滤波进行求解,提出一种新的基于无迹卡尔曼滤波的模型选择方法(UKF-SVR).对标准数据集和太阳黑子数平滑月均值进行仿真实验,结果表明,UKF-SVR与粒子群算法相比,该方法全局寻优能力更强,保证了支持向量回归机泛化能...     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

基于支持向量机的不平衡样本分类研究

分类问题是机器学习领域的重要研究方向之一。支持向量机是一种基于结构风险最小化的学习机器,在解决分类问题上有着出色的效果。但基于支持向量机的分类器在处理不平衡样本时,对少类样本分类准确率偏低。诸多研究在对此问题做分析时往往把主要原因归结为各类样本间数量上的不平衡,而没有充分考虑样本点在特征空间上的分布情况。针对此问题做出原因分析,并给出结论:样本的不平衡性主要是由特征空间下各类样本的分布所决定的,而和数量上的不平衡关系较小。通过实验验证结论的科学有效性。     

橡胶板式支座锚栓超低周疲劳断裂分析

为研究螺栓球节点橡胶板式支座中锚栓在灾难地震中受弯剪发生超低周疲劳的断裂问题,依国家现行规规范设计并制作了橡胶板式支座模型,采用双向加载法对其进行了大位移超低周疲劳试验,得到了四根锚栓的超低周疲劳破坏形态。并从宏、微观角度对锚栓断口进行了分析。结果表明：在往复荷载下,锚栓发生无明显塑性变形的较突然性断裂,为超低周破坏形态,其断口存在疲劳源区、扩展区和瞬断区等典型的疲劳断裂特征,且不同位置锚栓的受力方向和裂纹起裂时间、扩展速率均不同;同一锚栓断口上韧性断裂与脆性断裂特征并存,但总体均表现为偏脆性断裂。     

基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

基于支持向量机的财务危机预警模型

首先利用因子分析、均值检验和相关性分析分别对财务指标和公司治理变量进行筛选,得到具有代表性的指标变量,然后利用支持向量机方法进行实证分析.研究结果表明,支持向量机模型对于企业破产风险有较强的预测能力.通过与财务指标下的模型结果进行比较,发现引入公司治理变量(流通股比例、第一大股东持股比例和股权集中度)后,模型的预测能力更强,该方法具有一定的实际应用价值.     

基因表达谱数据的多分类问题研究

针对基因表达谱微阵列的数据多分类问题,给出一种在多病类情况下的基于信噪比和相关性的特征基因选择方法.该方法一次性考虑基因区分所有病类的能力,尽量避免基因的冗余性;其次利用支持向量机,构建了基因表达谱微阵列数据的多分类器;最后通过实验表明了本方法的有效性.     

基于混沌人工蜂群算法优化的SVM 齿轮故障诊断

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响, 提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC鄄SVM: Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic 混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略, 对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI 标准数据集实验证明, CABC 具有较强的局部和全局搜索能力, 其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点, 从而获取更高的分类准确率, 并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中, 采用小波相对能量作为特征输入支持向量机, 分类准确率达到99. 4%, 验证了该方法的可行性和有效性。     

基于GIS的水电规划决策支持系统框架设计

分析了地理信息系统（ＧＩＳ）技术在水电规划专业中的适用性,以及基于ＧＩＳ的水电规划决定支持系统的优点。对基于ＧＩＳ的水电规划决策支持系统实现的技术路线和系统框架进行了设计。较详细地给出了水电规划各个环节中应用ＧＩＳ功能的方法。基于ＧＩＳ的水电规划决策支持系统在技术上是可行的。ＧＩＳ技术的庆用将使水电规划决策支持系统功能更完善,界面更友好,提供的决策支持信息更丰富。     

基于支持向量机方法的网络入侵检测实验研究

网络信息不断增加和攻击手段日益复杂,给网络安全领域带来了日益严峻的挑战.为了改善网络入侵检测技术现状,提出了一种基于支持向量机和决策集合理论融合的网络入侵检测方法,通过对规则信息、攻击信息、边界信息的准确界定完成检测过程.选取了基于神经网络的入侵检测方法、基于遗传算法的入侵检测方法、基于传统支持向量机的入侵检测方法作为对比算法,在K-Cup测试数据集下展开实验研究.实验结果表明,该文提出的方法具有更高的召回率、精确率、查准率和更低的误检率,其性能明显优于其他3种方法,可应用于入侵检测领域.