电化学砂带超精加工表面质量预测与加工参数确定

电化学砂带超精加工(ECBS)轴承滚道比传统油石超精法在加工质量及加工效率上具有优势,但其加工效果受很多因素和复杂的动态关系影响.为预测加工质量和选择加工参数,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)理论,在ECBS实验基础上建立了加工参数问多元回归非线性智能化预测模型.结合正交实验,评价了光整加工参数对表面粗糙度的影响,并获得训练预测模型所需的数据样本.研究结果表明:预测值和实验值具有较好的一致性,表面粗糙度预测值的平均绝对百分误差为3.33%,电流密度预测值的平均绝对百分误差为2.52%.     

Signal Blind Recovery in Communication Systems Using Support Vector Machines

This paper focuses on the applications of the support vector machines in solving the problem of blind recovery in digital communication systems.We introduce the technique of support vector machines briefly,the development of blind equalization and analyze the problems which need to be resolved of the blind problems.Then the applicability of support vector machines in blind problem is highlighted and deduced.Finally,merit and shortage of blind equalization using support vector machines which is already exist...     

基于支持向量机的化工过程故障诊断

引入了基于统计学习理论的支持向量机技术,以连续搅拌釜式反应器——CSTR模型为例,研究了非线性化工复杂反应过程的故障诊断问题。实验结果表明,支持向量机方法与传统故障诊断方法相比,具有更好的精度、速度以及适应性。     

并联内动机之图型计算

对非线性内动机进行了研究,定出了两类非线性内动机３种并联后之图型计算定理,即：Ｇ（Ｍ∥Ｍ’）＝Ｇ（Ｍ）Ｇ（Ｍ’）。     

基于Petri网的产品重构描述及规划

为满足制造商需要快速地对市场变化做出响应的需求,需要研究产品重构领域中产品重构模型的描述和确定可重构产品的重构序列。该文对已有的一些装配和拆卸的描述方法进行分析,基于Petri网提出一种对可重构产品进行描述的有效方法,解决了重构接口表示的问题。提出一种考虑经济性的重构算法,使用重构成本矩阵,可以有效搜索重构路径。该文以可重构并联机器的典型驱动支链为例,验证了该方法的可行性。     

改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测

在钻井过程中,受地质环境、钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重,提高算法全局搜索能力;其次,在警戒者位置更新公式中引入莱维(Levy)飞行策略,减少算法陷入局部最优的风险。为验证改进算法的寻优能力,将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)、遗传算法(genetic algorithm, GA)、灰狼算法(grey wolf algorithm, GWO)以及改进的麻雀搜索算法(ISSA)在8个基准测试函数上做了对比实验。实验结果表明,改进的麻雀搜索算法(ISSA)在寻优精度、稳定性等方面都较其他算法更为优异。最后,将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机(ISSA-SVM)的惩罚参数C和核参数g,进行井漏事故的预测。结果表明,ISSA-SVM预测准确率为97.765 4%,相比于麻雀算法(SSA)-SV...     

遗传算法-偏最小二乘法用于卵巢癌血清蛋白质组数据的特征挑选

统计学t检验结合引入的变量筛选方法——遗传算法-偏最小二乘法（GAPLS）对卵巢癌SELDI-TOF MS数据进行特征筛选,从15154个原始变量中筛选得到4个特征质荷比值,采用支持向量机（SVM）模型的留一法交叉验证结果为95.26%.结果表明这4个质荷比值具有重要的生物学意义,它们或许可以作为卵巢癌的生物标记物,同时GAPLS可以作为一种有效的蛋白质组数据的特征筛选方法.     

工件加工时间的可控排序问题

讨论离散加工时间可控的排序问题P｜dis_cpt,pmtn｜ n∑j=1Cjtj＋Cmax,应用线性规划松弛方法得到其性能比为e/e-1（≈1.583）多项式时间近似算法.     

支持向量机参数选择方法研究

针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种最优化选择方法。通过分析支持向量个数与留一法的关系以及支持向量机参数的几何意义和对推广能力的影响,该算法利用支持向量机比例来衡量参数选择时推广能力的变化,使用不同的规则更新核参数和惩罚因子,简化了参数选择的难度。理论分析证明这种最小最大化参数选择方法可以选择支持向量机参数,仿真试验验证了该方法的有效性。     

基于随机森林和支持向量机的云南省土地利用分类

针对基于遥感进行大尺度空间上土地利用类型分类研究的精确性问题,对比提出适用于多样性高原山地地貌大尺度下精确高效的土地利用分类提取方法和土地分类模型。基于2019—2021年云南省sentinel-2卫星影像数据,分别采用随机森林（random forest,RF）和支持向量机（support vector machines,SVM）算法对云南省土地利用进行分类,通过目视解译随机抽样选取1 525个样本点进行精度验证。结果表明：应用RF和SVM分类算法对云南省土地利用分类精度均达80%以上,2019—2021年云南省土地利用中耕地主要呈现先增加后减少趋势;采用RF与SVM总体精度和Kappa系数均值能够更加有效进行土地利用分类比较分析;研究区内RF算法识别地物信息的准确度高于SVM,更适合云南省高原山地土地利用分类研究