用于不平衡数据的去噪模糊支持向量机

为了降低支持向量机对不平衡数据的倾向性影响,以及减弱其对噪声点或野值点的敏感,提出了一种新的模糊支持向量机隶属度函数设计方法.该方法分析产生倾向性的原因,有效地区分样本对分类面的贡献,合理地设计隶属度函数.最后通过对含噪声的非均衡数据实验表明,该方法平衡了倾向性,提高了预测分类精度,从而增强了支持向量机在入侵检测和故障诊断等方面的应用.     

基于后验概率加权的模糊支持向量机

针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点,提出了一种基于后验概率的加权模糊支持向量机.在模糊支持向量机中引入样本后验概率加权系数后,得到的样本点的隶属度在减弱噪音及孤立点对支持向量机分类的影响的同时,不影响支持向量对分类超平面的作用.实验结果证明,在抗击孤立点和噪音点的干扰方面,该法取得了很好的效果,提高了支持向量机分类的泛化能力和应用范围.     

基于空间分布支持向量机的图像分割

利用模糊聚类与支持向量机结合的方法,将图像的空间分布信息作为支持向量机的特征分量,并用模糊聚类获得的分类结果作为支持向量机的初始训练样本对图像的所有像素点进行分类,同一类中的像素点形成一个分割区域,以此获得图像分割.实验表明,该方法获得的图像分割效果较好,在一定程度上解决了特征维数过大所导致的维数灾难问题.     

基于云隶属度支持向量机的舰船购置费时间序列预测

模糊支持向量机降低了传统支持向量机对异常点的敏感度,但其模糊隶属度函数对样本点的分类缺乏模糊性,影响舰船购置费预测的精度。因此,利用云理论能够科学表达模糊性的特点,设计了一种面向异常点模糊分类的云隶属度发生器;在支持向量机中引入这种云隶属度发生器,提出了一种基于云隶属度的支持向量机算法;构建了基于云隶属度支持向量机的舰船购置费时间序列预测模型。实验证明：该算法模糊地降低了模型对异常点的敏感度,并自适应地对支持向量约束水平进行寻优,提高了舰船购置费预测的精度。     

一种改进的双支持向量机

双支持向量机是近年提出的一种新的支持向量机。在处理模式分类问题时,双支持向量机速度远远超过传统支持向量机,而且显示出较好的推广能力。但双支持向量机没有考虑不同输入样本点可能会对分类超平面的形成产生不同影响,在某些实际问题中具有局限性。为了克服这个缺点,提出了一种基于模糊隶属度的双支持向量机。该算法设计了一种基于距离的模糊隶属度函数,给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,构建两个最优非平行超平面,最终实现二值分类。实验结果表明,这种改进双支持向量机的分类性能优于传统的双支持向量机。     

基于模糊支持向量机的城市道路交通状态分类

运用模糊支持向量机方法进行城市道路交通状态分类,应用模糊隶属度处理了评价者的主观偏好表达和交通状态评价指标范围的不确定性问题;同时,通过集成支持向量机分类学习的能力修正了单纯模糊分类方法无法进行样本训练的局限,采用"一对一"方法进行交通状态多类分类。最后基于微观交通仿真数据,验证了模糊支持向量机方法在交通状态分类中能够减少样本数据噪声影响,提高分类训练学习的质量。     

基于最小二乘支持向量机的模糊时序分析方法

利用最小二乘支持向量机良好的分类和函数估计能力，提出了一种新的模糊时序分析方法。该方法包括两部分：在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊变量、论域、模糊集合和隶属度函数，完成历史数据的模糊化；最小二乘支持向量机处理部分替代传统的模糊关系计算，对模糊化的历史数据进行分析，然后去模糊化得到最后的预测结果。与多种传统模糊时序分析方法的对比试验表明，该方法充分利用了支持向量机较好的推广性能等优点，具有更高的精度和较好的泛化效果。     

基于模糊域和支持向量机的故障诊断方法

将模糊域分布和支持向量机相结合，提出了一种故障诊断的新方法，该方法将模糊域分布中的局部能量作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别．利用模糊域分布可以很好地刻画信号的时频局部化特征，与时一频平面特征提取相比，又可大大降低数据维数．对于不同类型的核函数分布，将其诊断结果进行比较，试验结果表明，基于模糊域的支持向量机故障分类无需核函数滤波就能取得最好的分类效果．     

基于模糊理论与支持向量机的变压器故障诊断方法

摘 要:针对变压器结构的复杂性和故障机理的多样性,提出一种基于模糊理论和支持向量机的变压器故障诊断方法.该方法首先采用模糊理论对故障样本数据进行预处理,提取故障特征,再用支持向量机方法进行故障分类,通过采用一对多(1-α-r)的方法实现多目标分类,得出诊断结果.针对支持向量机参数不易确定的问题,采用多层动态自适应算法...     

支持向量机模型改进及在短期边际电价预测中的应用

传统的最小二乘支持向量机模型对训练样本的各个输入点同等看待,各输入向量的贡献度是相同,未对离群点加以考虑.在最小二乘支持向量机模型中引入隶属度的相关理论并建立模糊隶属度函数,对离群点和正常点赋予不同的贡献度,建立了模糊最小二乘支持向量机模型.最后,以美国PJM电力市场的边际电价预测为例,验证了本文模型的预测精度比传统的最小二乘向量机模型高50％左右,且复杂程度基本不变.     

模糊支持向量机在径流预测中的应用

在分析现有径流预测模型局限性的基础上,考虑径流量随时间变化的不确定因素,建立了基于模糊支持向量机的径流预测模型,使得较近时间的径流数据与较远时间的径流数据相比,对预测精度的提高影响更大.将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站年径流预测中,与传统的支持向量机预测模型比较表明,模糊支持向量机预测精度有较大的提高,并能进一步在其他流域径流预测中推广应用.     

模糊支持向量机在径流预测中的应用

在分析现有径流预测模型局限性的基础上,考虑径流量随时间变化的不确定因素,建立了基于模糊支持向昔机的径流预测模型,使得较近时间的径流数据与较远时间的径流数据相比,对预测精度的提高影响更大．将该模型应用于新疆伊犁河雅码渡站年径流预测中,与传统的支持向量机预测模型比较表明,模糊支持向量机预测精度有较大的提高,并能进一步在其他流域径流预测中推广应用．     

一种改进的FSVM语音情感识别算法

针对语音特征参数对某类情感具有不确定性的问题,提出一种基于典型相关性分析的改进模糊支持向量机算法,应用于语音情感识别.采用典型相关性分析方法对特征向量进行降维,得到样本的约简向量集,在此约简向量集上建立模糊支持向量机模型判定情感类型.仿真实验结果表明,该方法相比于传统支持向量机法和模糊支持向量‘机法具有较高的识别准确率.     

基于支持向量机的模糊回归估计

针对给定的大规模数据集的回归估计问题，提出基于支持向量机的模糊回归估计方法.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合，每个群体采用单一的回归模型进行描述，使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.在此基础上把支持向量机与模糊C聚类结合起来得到基于支持向量机的模糊回归模型，并给出了实现该模型回归估计的算法.该方法对大规模的数据样本进行模糊C聚类，并回归估计各聚类的数据样本.数值仿真结果表明，该方法在聚类数据样本的同时能实现多个模型的回归估计，而且模糊隶属度的初始化影响要小于其他的模糊回归估计方法.     

基于改进FSVM的旋转机械故障诊断算法

针对旋转机械故障诊断中采集到的振动信号存在强烈噪声及野值干扰,故障特征提取后,利用传统的支持向量机(support vector machine,SVM)进行模式识别会造成最优超平面的模糊性,影响分类效果,引入模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means,FCM)与支持向量机结合进行故障诊断.FCM用来求解样本模糊隶属度,但其迭代求解聚类中心及样本模糊隶属度矩阵时容易陷入局部最优,而粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)具有全局优化搜索的优点.基于此,提出了基于改进模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM)的旋转机械故障诊断算法.首先,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取故障信号的能量特征指标;然后,由PSO优化FCM求解样本的模糊隶属度;最后,将模糊隶属度引入SVM,构建改进的模糊支持向量机模型,并实现故障判别.实验结果表明:改进的FSVM比传统的FSVM算法有更好的抗造性能以及分类效果.     

一种基于支持向量机的防空目标威胁估计方法

为提高防空目标威胁估计的准确性和实用性,在分析目标威胁估计特点的基础上,提出一种基于最小二乘支持向量机的防空目标威胁估计方法,反映了各个威胁因素与威胁估计结果之间的非线性关系.为将专家经验融入威胁估计模型中,采用模糊综合评价的方法获取支持向量机威胁估计模型的训练及测试数据,威胁因素权重采用层次分析法获得,威胁因素的隶属度函数则根据专家经验获得.通过对防空目标威胁估计实例计算,并与已有方法比较,说明了该方法的有效性和优越性.     

独立成分分析和模糊支持向量机在财务困境预测中的应用

为了降低支持向量机对不平衡数据的倾向性影响,作者将模糊支持向量机方法应用到企业财务困境预测,同时将独立成分分析作为特征提取工具,对企业财务数据中的财务指标比率进行有效选取,从而提高了模糊支持向量机对财务困境预测的性能.通过与其他方法比较,证实了独立成分分析与模糊支持向量机建立的企业财务困境预测模型的有效性与实用性.