基于模糊遗传优化支持向量机的系统辨识研究

在实际应用中支持向量机的参数选取问题一直没有得到很好地解决,限制了其应用。为了能够自动获取最优的支持向量机参数,提出了基于模糊遗传算法的SVM参数选择方法,用模糊逻辑在线调整遗传算法的交叉概率pc和变异概率pm,并采用基于模糊遗传优化的支持向量机回归和BP神经网络对非线性系统辨识问题进行了研究。仿真结果表明,在小样本情况下,支持向量机比神经网络具有更高的系统辨识精度和更好的泛化能力。     

基于知识发现的高校学生工作决策支持系统的探索

在学生管理信息系统的基础上建立一个以企业运作方式为模型的学生工作决策支持系统(StudentA ffair Dec ision Support System,SADSS)很有必要,学生工作决策支持系统的各项功能除了满足日常简单的查询、统计和维护之外,还需局部统筹规划管理高校学生工作各种信息,协调各级学生工作者的工作,还能够为高校各级学生工作决策者和执行者提供有关教育形势以及学生思想动态、学习生活情况的瞬时变化、发展趋势以及通过技术手段来开发学生管理信息系统产生的历史数据,提取隐含在其中的事先未知的、潜在的、深层次的、有价值的信息,以利于决策。     

关于指数型超球级数的几个性质

该文得出了超球级数为指数型的充要条件;讨论了两个指数型超球级数的和、积及Hadamard积的性质及指标图的性质。     

基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性.     

基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别

对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.     

天线精密测量支撑台架结构分析与优化

在紧缩场中进行天线测量,天线定位结构型式及整体刚度性能非常重要.根据天线测量中心运动范围及精度要求,为减小部件之间的错位公差,采用分段整体结构封闭设计,设计了一种新的天线支撑台架结构方案,详细进行了结构变形刚度分析,提出以比刚度高和系统重量低为双指标的优化函数.最后,以结构尺寸为基本变量,采用模拟退火算法,得出了天线支撑台架的具体结构尺寸.     

基于灰色支持向量机的新型预测模型

分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点,提出了将二者相结合的一种新的预测模型———灰色支持向量机预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中“累加生成”的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.实验结果表明文章所提出的预测模型有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

基于多支持向量机的软测量模型

在许多工业过程控制系统中，软测量技术由于解决了输出变量难以测量的问题而被广泛应用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型，支持向量机（SVM）以其优良的泛化特性而被应用到建立软测量模型中。基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想，提出多支持向量机（MSVM）组合模型的软测量建模方法．该建模方法通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间．在每个局部空间中用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立子模型．为解决子模型相互之间的严重相关问题，提高模型的精度和鲁棒性，各个子模型的预测输出通过主元递归（PCR）方法连接．仿真研究表明，采用该建模方法能够达到较好的建模效果。     

多属性决策的支持向量机方法

为获取和表达决策者的偏好,实现对决策方案的选择,提出了基于支持向量机的多属性决策方法.首先,分析了多属性决策支持向量机方法的原理.其次,提出了基于属性效用函数估计的学习样本构造方法,从决策问题本身抽取学习样本.最后给出了一个算例.     

模糊主分量分类器

W.J.Hu提出的主分量分类器(PCC)通过最大化两类样本在分类面法方向上的投影代数和,实现样本分类.PCC是基于样本的统计平均特性,所以少量的野值对分类面方向的确定影响较小,而SVM对野值较为敏感.PCC与支持向量机相比具有较好的鲁棒性.但是PCC对野值的处理等同于其他样本,尽管有效果,但仍会影响分类面的求取,同时也缺乏直观上(或物理上)的解释,而且没有考虑随机噪声对分类面的影响.鉴于此,在PCC的基础上进行改进,引入模糊思想,设计了一组模糊型的主分量分类器,进一步弱化野值和随机噪声对分类面的影响.人工数据集和Beachmark数据集上的实验证明了新分类器的有效性.