基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

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.     

基于SVM的置信度综合方法在语音识别中的应用

讨论了语音识别中使用支持向量机(support vector machines,SVM)对音子级置信度进行综合的方法. 音子级置信度得分采用传统的方法计算而得,并使用SVM对音子级置信度进行综合得到词级的置信度得分. 在说话人无关的汉语孤立词识别实验中,使用作者方法比使用传统方法获得的系统等错误率rEER(equal error rates,EER)有明显降低,可以从基线系统的28.14%降低到23.71%,而系统的复杂度仅有小幅度的上升.     

使用伪氨基酸组成和BP神经网络预测类弹性蛋白多肽的相变温度

根据获得的16条ELP序列及相变温度的数据,利用伪氨基酸组成方法提取其序列特征值.将伪氨基酸组成中的相关系数部分作为类弹性蛋白的特征向量,从类弹性蛋白序列出发,利用最小中位方差回归,找出与其序列相关系数的最佳阶数.运用均匀设计法,分别对支持向量机与BP神经网络参数进行优化.结果表明:BP神经网络获得的预测模型最佳,相变...     

一种基于支持向量机的数字音频认证方法

提出一种基于数字水印技术的音频内容认证方法.选取稳定的梅尔倒谱特征构造特征向量,利用支持向量机自适应地选取合适的帧进行水印的嵌入和提取.结果表明,算法在保证嵌入水印的不可感知性的同时,能够有效地区分恶意的内容篡改和非恶意的常规信号处理操作,准确地定位篡改发生的位置.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

神东上湾煤矿综采工作面开机率分析

本文介绍了神东公司上湾煤矿综采工作面生产情况,统计了工作面的进刀、割煤、跑空刀时间,计算了工作面开机率并对如何提高开机率进行简单分析.对于其它综采面如何提高开机率、产量及效率有一定的参考和借鉴.     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能,需对其进行有效分类,以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题,提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先,根据战时备件分类储备的影响因素,作为备件分类的特征指标,其次,利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维,得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine,SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优,提升备件分类精度,得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后,通过对演习装备备件分类的实例分析,验证了模型的可行性和合理性,并对比分析了其他分类方法,表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

支持向量机的最大间隔和对偶性

最初出现的支持向量机理论是基于2类线性可分问题的.针对线性可分情况,研究表明线性硬间隔分类机的对偶问题与凸壳问题(平分最近点法)是等价的,线性硬间隔分类机的最大间隔与凸壳问题的2个最近点的距离相等:针对非线性可分情况,研究表明线性软间隔分类机的对偶问题与缩小的凸壳问题(推广的平分最近点法)是等价的,线性软间隔分类机的最大间隔与缩小的凸壳问题的2个最近点的距离相等.对支持向量机分类问题给出了直观解释.