基于改进果蝇优化算法的投诉举报文本分类

为解决投诉举报文本分类困难这一问题,提出一种基于改进果蝇优化算法的文本分类方法.针对果蝇优化算法存在的搜索半径相对固定、种群多样性低等问题,对算法进行改进;采用支持向量机建立文本分类模型,利用改进后的果蝇优化算法对支持向量机的参数进行动态寻优,以此提高模型的分类精度.实验结果表明,该文本分类方法的准确率和召回率相比于文...     

基于IFOA算法的SVM参数优化及其应用

为了提高果蝇优化算法的种群多样性和果蝇搜索的遍历性,有效提高算法的收敛精度,提出一种改进的果蝇算法(Improving fruit fly optimization algorithm, IFOA),仿真实验表明, IFOA算法保持了搜索过程中的搜索尺度变化,平衡了算法的全局与局部搜索能力。在此基础上,为了改善支持向量机模型参数选择的随机性和盲目性,提高模式分类的准确率,提出并建立了一种IFOA-SVM模式分类模型。该方法将IFOA算法引入到支持向量机模型参数优化中,建立性能最优的支持向量机模型。应用该模型对UCI机器学习数据库中wine数据集进行模式分类研究,通过算法对比分析,结果表明：提出的改进果蝇优化算法在收敛速度和寻优效率上均有一定的提高,依此而建立的IFOA-SVM模式分类模型具有较准确的分类准确率,从而也验证了该模式分类方法在wine数据集分类应用中的有效性。     

改进蚁群算法在SVM参数优化研究中的应用

支持向量机参数的选择决定着支持向量机的分类精度和泛化能力,而其参数优化缺乏理论指导,在此背景下提出了ACO-SVM模型。该模型将SVM分类预测准确率作为目标函数,对蚁群算法进行改进,引入有向搜索和基于时变函数更新的信息素更新原则,利用蚁群算法的并行性、正反馈机制和较强的鲁棒性,以求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明,改进蚁群算法在SVM参数优化选取中具有更好的寻优性能,具有较高的分类准确率;该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。     

基于自适应步长FOA-SVM算法的卡泵故障诊断

为了提高机采井卡泵故障诊断精度,提出一种基于自适应步长FOA-SVM混合算法模型的机采井卡泵诊断方法。在支持向量机对示功图诊断分类的基础上,引入改进的自适应步长果蝇优化算法(AS_FOA)对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,避免人为选择参数的盲目性。为了实现果蝇优化算法的全局与局部寻优能力的平衡,应用自适应步长方法对其进行改进,使果蝇算法能够根据上一代的适应度值和当前迭代次数来自适应改变果蝇个体搜索步长。通过采油厂真实示功图数据进行仿真实验,比较AS_FOA、FOA、GA三种算法在支持向量机参数寻优中的性能。实验结果表明,AS_FOA收敛速度更快,寻优能力更佳。与其他算法相比,AS_FOA-SVM混合算法模型在卡泵故障诊断中准确率更高,泛化能力更强。     

基于粒子群算法优化支持向量机的模拟电路诊断

为了提高支持向量机网络(SVM)进行模拟电路诊断的准确率,提出了一种基于粒子群(PSO)算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换,通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征;然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,实现对不同故障模式分类识别。仿真结果表明,此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率。     

基于PSO-SVM的发动机故障诊断研究

针对发动机的故障分类问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法,采用粒子群算法优化支持向量机的惩罚系数C和核宽度系数σ,并在MATLAB环境下对发动机进行故障类别诊断,通过对发动机典型故障的诊断研究表明,采用PSO-SVM算法模型的故障诊断的精确度和效率都得到了提高,该方法与BP神经网络、PSO-BP、标准SVM相比,有较高的分类准确率,准确率可高达100%;与GA-SVM方法相比,诊断效率有所提高,从而验证了该方法在发动机故障诊断中的有效性。     

果蝇耦合均匀设计算法及其优化SVM参数

支持向量机的参数选择仍无系统的理论指导,且参数优化一直是支持向量机的一个重要研究方向。传统果蝇优化算法能够较快寻得一个较优的近似最优解,随后在该解的邻域继续迭代而造成寻优时间的严重增加。针对该问题构建了果蝇优化算法与均匀设计相耦合的果蝇耦合均匀设计算法,并将其用于支持向量机的参数优化。该算法首先利用果蝇优化算法并行寻优以快速得到所研究问题的一个较优近似最优解,然后跳转执行均匀设计的局部寻优,以获得一个更优的近似最优解。数值实验结果表明:该算法具有较快的寻优效率和较高的分类精度,验证了其在支持向量机参数优化中的有效性和可行性。     

基于EEMD与GWO-SVM的石化机组轴承故障诊断

针对石化机组轴承做故障分类时，传统支持向量机的分类性能受自身参数选择的影响识别准确率不高的问题，提出一种基于集合经验模态分解和改进支持向量机的石化机组轴承故障诊断。首先利用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）与样本熵（sample entropy,SE）对原始信号进行特征提取，采用灰狼算法优化支持向量机（gray wolf optimization algorithm support vector machine,GWO-SVM）的方法得到最优参数，构建石化机组轴承故障诊断模型。最后以实际石化机组数据集进行诊断分析，并通过与未优化的支持向量机和传统优化算法的支持向量机进行对比，表明该文所提方法的有效性和优越性。     

人工鱼群算法在SVM参数优化选择中的应用

针对支持向量机的参数优化缺乏理论支持,而SVM交叉检验法选取又较为费时的情况下,提出了基于人工鱼群算法的支持向量机参数优化选取算法,并以SVM分类预测准确率最大为优化原则,利用人工鱼群算法的较好并行性和较强的全局寻优能力,以实现最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明：人工鱼群算法在SVM参数优化选取中具有更快的寻优性能,同时具有较高的分类准确率。该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。     

基于改进粒子群优化的SVM故障诊断方法

针对支持向量机(SVM)分类模型参数选取困难的问题,提出基于遗传免疫的改进粒子群优化算法,克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷。将该算法与优化支持向量机分类模型相结合,建立基于遗传免疫粒子群和支持向量机的诊断模型,并用于轴承故障诊断中。结果表明,基于遗传免疫粒子群算法优化的SVM可实现对SVM分类模型参数的自动优化,并能提高SVM分类模型的故障诊断精度,对分散程度较大、聚类性较差的故障样本分类有较强的适用性。     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对轴承振动信号中的故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)的故障分类方法.首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原始信号进行分解,使用中心频率法解决VMD中分解参数K值的选取问题;其次,计算每个IMF分量的多尺度排列熵值,提取信号故障特征;再次,针对鲸鱼算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢和精度低的问题,引入冯诺依曼拓扑结构和自适应权重进行改进,可以适当地调整全局搜索能力和局部搜索能力之间的平衡;最后,采用改进后的鲸鱼算法优化LSSVM核函数的参数和惩罚因子,建立滚动轴承故障诊断模型,并利用美国凯斯西储大学提供的轴承数据集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法的故障分类性能更好,准确率更高.     

基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器

支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,为了改善支持向量机的分类准确率,本文采用基于混沌机制的人工蜂群算法对其参数进行优化。在传统人工蜂群算法的基础上,采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,进一步提高人工蜂群算法的收敛速度和寻优精度。该方法采用分类准确率作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过对多个标准数据集的分类测试,证明基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器能够获得更高的分类准确率。     

基于改进果蝇算法的模拟电路故障诊断

针对模拟电路中非线性元件故障的定位问题,提出一种改进的果蝇算法优化支持向量机的故障诊断方法。首先对被诊断电路的输出信号进行采样,用Volterra级数提取输出信号的特征,然后利用改进的果蝇算法优化SVM的核函数参数和结构参数,建立诊断模型,在对数放大器电路中对故障进行诊断分类。通过实验可以看出,该方法能够有效避免支持向量机参数选择的随机性,有利于提高诊断精度,并且有较快的诊断速度。     

基于BO-DKELM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承作为旋转机械中的必需元件,其任何故障都可能导致机器乃至整个系统发生故障,从而导致巨大的经济损失和时间的浪费,因此必须要及时准确地诊断滚动轴承故障。针对传统极限学习机中模型参数对滚动轴承故障诊断精度影响较大的问题,提出了一种基于贝叶斯优化的深度核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先,将自动编码器与核极限学习机相结合,构建了深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine, DKELM)模型。其次,利用贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)算法对DKELM中的超参数进行寻优,使得训练数据集和验证数据集在DKELM模型中的分类错误率之和最低。然后,将测试数据集输入到训练好的BO-DKELM中进行故障诊断。最后,采用凯斯西储大学轴承故障数据集对所提方法进行验证,最终故障诊断精度为99.6%,与深度置信网络和卷积神经网络等传统智能算法进行对比,所提方法具有更高的故障诊断精度。     

基于粒子群算法优化支持向量机汽车故障诊断研究

汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究热点问题。支持向量机用于汽车故障诊断时,其多分类组合决策对分类正确率及诊断时间有很大影响,为了有效提高汽车系统故障诊断的效率和精度,提出了一种基于粒子群算法优化层次支持向量机汽车故障诊断检测方法。针对分解支持向量机具有测试时间短、结构难以确定的特点,利用粒子群算法,依据最大间隔距离原则优化层次支持向量机模型,使每个节点的支持向量机具有最大分类间隔,减少了误差积累,从而优化了多级二叉树结构的SVM,实现故障的分级诊断。仿真实验结果表明,提出的算法在所有参比模型中精度最高,能高效地对汽车系统的故障进行检测与定位,具有较强的泛化能力,同时缩短了故障诊断时间。     

基于IMF能量矩和Bayes-LSSVM的滚动轴承诊断

针对传统方法对滚动轴承故障特征提取效果尚有局限和最小二乘支持向量机分类器的参数不易确定,从而降低了故障诊断的准确性的问题,提出基于本征模函数能量矩和贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机实现滚动轴承的故障诊断。在该方法中,通过经验模态分解将原始信号分解为多个本征模函数,之后将本征模函数作时间轴的积分,得到本征模函数能量矩特征故障向量。采用贝叶斯推理方法进行三级分层推断,解决最小二乘支持向量机分类器的参数具有任意性和不确定性的问题,实现参数优化。对滚动轴承的仿真结果表明,该方法能对故障进行有效、准确的诊断,诊断正确率达到98.75%。     

一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。     

基于支持向量机的机械故障智能分类研究

故障样本不足是制约故障诊断技术向智能化方向发展的主要原因之一，支持向量机（SVM)是一种基于统计学习理论(SLT)的机器学习算法，它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果，从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径．本文介绍了支持向量机分类算法，以滚动轴承的故障分类为例，探讨了该算法在故障诊断领域中的应用，并与BP神经网络分类方法进行了对比研究，结果表明，SVM方法在少样本情况下的分类效果优于BP神经网络分类方法．