室内定位中K-means聚类算法奇异值的优化处理

针对室内定位聚类算法中的奇异值出现较多的场景,按照以往聚类算法大多将其删除或替代为聚类平均值,这往往使得奇异值附近的定位误差陡增。研究采集阶段接入点(acess point,AP)端加入嵌入式滤波处理单元,采用格拉布斯(Grubbs)准则处理采集的信号以减少检测奇异值;然后在定位运算中改进了K-means聚类算法。首先根据模型函数鉴别运算中产生的奇异值,将奇异值线性化处理后由支持向量机(sport vector machine,SVM)对于奇异点进行分类;再将其进行K-means聚类划分。在不剔除奇异值的情况下,使得定位区域中的参考点合理利用,从而提高了整体累计误差的置信水平。研究中将剔除奇异值的K-means聚类算法作为比较对象,实验中采用美国Signal Hound公司的SA44B型频谱仪测量接收机组成传感器网络,可以使得K-means聚类算法的定位精度提高11.3%,证明在实际定位应用中是很有效的。     

基于筛选机制的L1核学习机分布式训练方法

为降低无线传感器网络中核学习机训练时的数据通信代价和节点计算代价,研究了基于筛选机制的L1正则化核学习机分布式训练方法。提出了一种节点局部训练样本筛选机制,各节点利用筛选出的训练样本,在节点模型对本地训练样本的预测值与邻居节点间局部最优模型对本地训练样本预测值相一致的约束下,利用增广拉格朗日乘子法求解L1正则化核学习机分布式优化问题,利用交替方向乘子法求解节点本地的L1正则化核学习机的稀疏模型;仅依靠相邻节点间传输稀疏模型的协作方式,进一步优化节点局部模型,直至各节点模型收敛。基于此方法,提出了基于筛选机制的L1正则化核最小平方误差学习机的分布式训练算法。仿真实验验证了该算法在模型预测正确率、模型稀疏率、数据传输量和参与模型训练样本量上的有效性和优势。     

基于LSSVM-MODE的水煤浆生产优化控制

水煤浆（CWM）制造过程中,存在着生产成本和水煤浆性能两者矛盾的问题。利用最小二乘支持向量机（LSSVM）对球磨机电流和水煤浆浓度进行多目标建模,并采用基于Pareto最优概念的多目标微分进化（MODE）算法,对运行工况进行寻优,然后根据模糊集理论在Pareto解集中求得满意解,获得水煤浆浓度的优化调整方式和提高水煤浆生产效益的策略,用以指导水煤浆优化生产。     

支持向量回归机二阶充分条件理论研究

支持向量回归机是数据挖掘的新方法。针对支持向量回归机所对应的回归问题给出了其解二阶充分条件成立的理论结果,结果表明支持向量回归机优化问题的解在一个很弱假设下即可满足二阶充分性;该理论为支持向量回归机优化问题解的灵敏度分析奠定了一定基础。     

基于LS-SVM的捷联惯组误差系数预测

针对目前小样本容量的捷联惯组误差系数预测精度不高的问题,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对捷联惯组误差系数进行了预测研究,并以某型捷联惯组的某项陀螺漂移误差系数的历史数据为例进行了预测.结果表明,最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力.     

使用机器学习对汉语评论进行情感分类

针对汉语评论的多种特征使用机器学习方法（如贝叶斯、 最大熵和支持向量机）, 解决了汉语评论的情感分类问题. 实验结果表明, 机器学习方法对汉语评论的分类效果较好, 支持向量机的表现最好. 句子级别和评论级别的准确率分别达到88.26%和91.79%.     

基于双JPEG压缩统计特性的图像篡改检测方法

为有效识别和检测数字篡改图像,提出一种新的基于双JPEG压缩统计特性的检测方法．这种方法是通过检测双JPEG压缩图像的图像块先前的量化矩阵来实现．首先,定义在两次压缩时,出现在单独的DCT系数直方图的一些特性．然后,使用支持向量机来估计双压图像的初始的量化矩阵,有不同量化矩阵的图像块便是值得怀疑的区域．最后,基于大量不同的双压图像集,用一系列的实验来验证本方法的性能及可靠性．     

基于量子进化支持向量机的模拟电路故障诊断

基于量子进化算法的最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM),设计了一种模拟电路故障诊断方法.将量子进化算法应用于多类LS-WSVM分类器来选取正规化参数和核参数,针对从测试点得到的各种故障状态下输出电压信号,采用小波提升变换对其进行分解获取多尺度的小波系数,对经处理的小波系数提取出故障特征量,以此作为样本训练多类LS-WSVM分类器来确定模拟电路故障诊断的模型.采用雷达扫描电路进行了仿真,结果表明,设计的模拟电路故障诊断方法效果良好.     

柏叶口堆石坝面板混凝土施工技术探讨

简要介绍了柏叶口堆石坝面板混凝土工程概况,从混凝土配合比、滑模机具、养护措施及整体施工工艺等方面对面板混凝土施工技术进行了探讨。     

基于样条函数的光滑支持向量机模型

应用光滑函数改进支持向量机模型,得到无约束条件、可微的二次规划问题,从而可以采用快速的最优化算法求解光滑支持向量机模型.提出了一种广义三弯矩方法,用这个方法构造出新的五次样条光滑函数和七次样条光滑函数.证明了上述两个样条光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数;基于上述两个样条函数的光滑支持向量机模型的收敛精度也高于已有的各种光滑支持向量机模型.