基于GPU的多类支持向量机改进算法

针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升.     

基于粒子群优化算法的永磁直流电动机设计

在介绍粒子群优化算法并利用Shubert函数对其有效性进行数值验证的基础上,将其应用于永磁直流电动机的优化设计,分析了优化目标、优化变量和约束条件,在此基础上研发了相应的优化设计软件,并分别以高效率和低成本为目标,应用粒子群优化算法对1台2 kw的永磁直流电动机进行了优化设计,使其效率提高了2.04%、材料成本降低了7.85%.结果表明,粒子群优化算法对永磁直流电动机优化设计是实用有效的,可为其产品设计提供一种良好的新方法.     

不确定时滞系统的自适应支持向量机Smith预估控制

针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法．首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足．仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。     

基于改进涡流搜索算法的支持向量机分类模型

支持向量机( SVM: Support Vector Machine) 是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,参数的选择 决定了其学习性能和泛化能力。针对此参数选择问题,采用改进的涡流搜索算法对支持向量机参数进行选择, 寻找最优适应度函数。仿真实验表明,改进的涡流搜索算法是一种有效的SVM 参数选择方法,有利于跳出局 部最小值,其优化性能不低于涡流搜索算法。     

脑-机接口中小波和小波包方差的特征比较

针对两种不同意识任务的脑-机接口设计,提出了以方差作为特征的方法和以分类速率作为评价标准之一的新方法.首先深入研究了小波理论,分析了小波包分解中存在的频带交错现象,然后以小波系数和小波包系数的方差作为特征,对C3,C4导联脑电信号分别进行两种特征的提取,最后采用线性支持向量机作为分类器进行分类.结果表明,两种特征对应的最大分类正确率均达到了86.43%,对应时间分别为4.32和4.31 s.因此,以小波方差和小波包方差作为特征是完全可取的;分类速率的提出能同时反映分类正确率和分类时间,为大脑意识任务分类提供了新思路.     

基于肘关节表面肌电信号的负载识别

针对大多数肌电信号只进行特定肢体动作识别而没有对肢体进行外加负载识别的问题,提出一种基于表面肌电信号(surface electromyography, s EMG)的负载识别方法。首先,采用4通道表面电极采集肘关节在不同负载下的s EMG信号;然后,利用时域、频域特征提取方法对s EMG信号进行特征提取构成特征向量;最后,利用支持向量机(support vector maching, SVM)、BP神经网络和RBF神经网络对特征向量进行分类识别。结果表明以时域特征值识别,SVM的识别效果最佳,准确率为96.2%;以频域特征值识别,BP神经网络的识别效果最佳,准确率为87.5%;以时、频域组合特征值识别,RBF神经网络的识别效果最佳,准确率为90.4%。可见通过s EMG信号进行负载识别具有一定的可行性,为s EMG信号的广泛应用奠定基础。     

基于特征量融合和支持向量机的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)结合时域分析后使用主成分分析(principal component analysis, PCA)融合特征量的特征提取方法。首先,通过EMD分解得到前5个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量的上、下包络值矩阵的奇异值;然后,对轴承原始信号进行时域分析得到各种时域特征参数;最后对奇异值和时域特征参数使用PCA降维融合后输入到多分类支持向量机(support vector machines, SVM)中进行分类。通过实验仿真验证,融合后的特征量诊断准确率达到了98.6%,该方法能充分地提取出轴承故障特征信息,诊断效果良好。     

基于迭代式RELIEF和相关向量机的黄瓜图像识别方法

针对目前采摘机器人在图像处理实时性以及识别准确率方面的要求,提出一种基于迭代式RELIEF(I-RELIEF)的相关向量机的算法.该算法首先通过将获取到的样本像素信息输入到I-RELIEF的模块中,计算出样本信息中各特征在分类过程中的权值,即各特征对类别的影响程度;然后将带权值的样本信息输入到相关向量机的算法模块中进行训练后得到像素分类器;最后用得到的分类器去预测未知像素来对像素进行分类,实现对黄瓜果实图像的分割.实验结果表明,这种图像像素分类器对于温室条件下的黄瓜像素的识别率达到80%以上,误识率不到27%,两者的比值达到3.0以上.     

新型注射机控制系统设计

介绍了用S5—115U型PC对注射机实行闭环控制的原理,软件、硬件组成等内容,用本系统控制的注射机具有控制功能多、精度多、可靠性强、灵活方便等特点。     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。