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海洋环境中各种气象水文要素对海军武器装备的作战效能影响显著,且影响机理复杂,这大大增加了海军武器装备作战效能的评估难度。针对武器装备作战效能评估问题中的小样本、非线性和高维度等问题,文中提出将v-支持向量回归机(v-supportvectorregression,v-svR)模型应用到该作战效能评估问题中。v-支持向量回归机模型最终转化为凸二次规划问题,文中采用基于分解思想的序列最小优化(sequentialminimaloptimization,SMO)算法进行求解:并对参数选取问题进行了讨论。针对某作战平台的作战效能评估实例,基于v-支持向量回归机建立了评估模型,实验结果表明了所提评估模型的有效性。基于v-支持向量回好机的评估模型能够降低对专家经验的依赖,其评估结果具有较高的客观性。 相似文献
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海洋环境中各种气象水文要素对海军武器装备的作战效能影响显著,且影响机理复杂,这大大增加了海军武器装备作战效能的评估难度.针对武器装备作战效能评估问题中的小样本、非线性和高维度等问题,文中提出将 v-支持向量回归机(v-support vector regression, v-SVR)模型应用到该作战效能评估问题中. v-支持向量回归机模型最终转化为凸二次规划问题,文中采用基于分解思想的序列最小优化(sequential minimal optimization, SMO)算法进行求解,并对参数选取问题进行了讨论.针对某作战平台的作战效能评估实例,基于 v-支持向量回归机建立了评估模型,实验结果表明了所提评估模型的有效性.基于 v-支持向量回归机的评估模型能够降低对专家经验的依赖,其评估结果具有较高的客观性 相似文献
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支持向量机是基于统计学理论的机器学习算法,在解决高维、局部极值和结构选择问题中具有优势,广泛应用于数据发掘中。但是其核宽度和惩罚因子的选择直接关系到支持向量机分类结果。针对上述问题,可采取优化算法对该参数进行优化,达到提高支持向量机的分类精度的目的。鸡群优化算法是近年新提出来的一种全局优化算法,具备结构清晰,全局搜索能力优等优点,在优化问题中得到广泛应用。基于此,提出一种基于鸡群优化的支持向量机模型(CSO-SVM)的健康状态评估方法,并应用在轴承健康状态评估领域中。结果表明,基于CSO-SVM的轴承健康状态评估精度达到97%,明显优于基于传统机器学习模型的健康状态模型的评估精度,具有更好的健康状态识别效果。 相似文献
4.
研究城市电网可靠性评估问题,由于受到负荷、元件响应、配台数等多种因素影响,电网可靠性变化过程具有复杂非线性,难以建立准确、可靠的数学模型,导致评估的准确率低。为了提高电网可靠性评估的准确率,提出一种基于遗传支持向量机的电网可靠性评估模型。首先对影响电网可靠性因素进行分析和选择,并将其作为模型输入,供电可靠率作为输出。然后基于非线性学习能力强的遗传支持向量机建立评估指标与电网可靠性之间复杂的非线性关系模型。仿真结果表明,相对于经典评估算法,遗传支持向量机提高了可靠性评估准确率,是一种有效的电网可靠性评估方法。 相似文献
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作战方案评估是当今军事领域一个急需解决又具有相对难度的课题。针对目前的作战方案大多是由专家评估这一现实状况,提出了基于支持向量机的方案评估方法。以某次作战为研究背景,客观分析了影响作战方案实施的各因素,建立方案评估指标体系,将支持向量机的回归方法应用于作战方案评估模型的建立中。最后,通过实验验证了评估模型的可行性。 相似文献
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建立了一种基于支持向量机的地表水环境质量分类模型,并将其用于浙江省主要市界交界面的地表水环境质量分类。该模型采用径向基核函数,以一对多方式实现多分类。分别以网格搜索、粒子群优化和遗传算法三种优化方法对支持向量机的控制参数进行寻优。实验表明,采用网格搜索法确定支持向量机控制参数可以得到最好的水质分类结果,分类准确率可达到82%,由此证明以支持向量机对水质进行分类是可行的。 相似文献
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针对传统的评估方法非移动通信车辆动态组网抗干扰效能评估不准确的问题,提出基于最大离差法与支持向量机法相互结合的移动通信车辆动态组网抗干扰效能评估方法,在分析移动通信车辆动态组网结构及评估指标的基础上,对移动通信车辆动态组网信息进行预处理,增加信息的准确度;引入基于最大离差法与支持向量机法相互结合,建立移动通信车辆动态组网抗干扰效能评估模型,实现抗干扰效能的评估。实验结果证明,采用改进的评估方法时,其评估相对误差较小,抗干扰效能评估性能好,具有一定的优势。 相似文献
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研究纳税评估是对纳税人纳税情况进行评价的一种管理模式.为了区分纳税人是否正常申报税款,融合了粗糙集理论与支持向量机机器学习方法的优点,提出了一种新的纳税评估模型.通过选取纳税申报表中的指标,建立纳税评估指标体系,并利用粗糙集理论对指标进行属性约简,采用支持向量机对纳税人进行分类处理,建立了纳税评估模型.最后对上述模型进行了实例验证,实验结果表明,模型具有良好的纳税评估预测性能. 相似文献
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提出了利用支持向量机建立财务预警系统、进行财务风险监控的方法,给出了财务评价指标体系及其量化方法,利用支持向量机的分类能力建立了财务预警的模型.最后利用上市公司的财务数据进行训练和评估,证明了基于支持向量机的财务预警模型的可行性和实用性,实验表明支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力. 相似文献
10.
将支持向量机(supportvectormachine,SVM)的分类思想应用于多指标综合评估。本文借助支持向量机的工具箱LS-SVMLABToolbox予以实现;针对实现过程中评估对象较多,易导致比较次数增加、相应的数据处理及后期排名过程复杂的情况,提出了利用快速排序法对该实现过程进行优化,从而减少了比较次数,提高了运行效率。最后结合实例证明SVM和快速排序法应用于综合评估的方法具有高拟合率,合理可行。 相似文献
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建立了基于支持向量机的综合水质评价模型,构建了基于浮点数编码的遗传算法来优选模型参数,运用该模型以渭河水质监测数据为例进行了水质评价,并与水质评价的单因子法、主成分分析法和神经网络方法进行了分析比较。实验结果表明,该方法可以较好地实现水质综合评价,能从整体上准确、客观地反映河流水质情况。 相似文献
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Certain degree of deformation is natural while dam operates and evolves. Due to the impact of internal and external environment, dam deformation is highly nonlinear by nature. For dam safety, it is of great significance to analyze timely deformation monitoring data and be able to predict reliably deformation. A comprehensive review of existing deformation prediction models reveals two issues that deserves further attention: (1) each environmental influencing factor contributes differently to deformation, and (2) deformation lags behind environmental factors (e.g., water level and air temperature). In response, this study presents a combination deformation prediction model considering both quantitative evaluation of influencing factors and hysteresis correction in order to further improve estimation accuracy. In this study, the complex relationship in deformation prediction is effectively captured through support vector machine (SVM) modeling. Furthermore, a modified fruit fly optimization algorithm (MFOA) is presented for SVM hyper-parameter optimization. Also, a synthetic evaluation method and a hysteresis quantification algorithm are introduced to further enhance the MFOA-SVM-based model in regards to contribution quantification and phase correction respectively. The accuracy and validity of the proposed model is evaluated in a concrete dam case, where its performance is compared with other existing models. The simulated results indicated that the proposed nonlinear MFOA-SVM model considering both quantitative evaluation and hysteresis correction, abbreviated as SEV-MFOA-SVM, is more accurate and robust than conventional models. This novel model also provides an alternative method for predicting and analyzing dam deformation and evolution behavior of other similar hydraulic structures. 相似文献
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传统的电视画质测评采用主观评价方法,这种方法耗时长,费用高,并且受环境、评测人员等的影响较大。建立一个基于多特征融合和支持向量机(SVM)的画质测评专家系统,采用图像处理的方法对由电视屏幕采集的图像进行处理,并提取相应的特征来训练SVM,训练后的系统能够智能地评价电视画质。实验表明,该方法可以客观、高效地评价画质,评价结果与主观评价结果基本一致。 相似文献
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为实时动态监控发动机缸体顶面孔组的加工质量,提出基于随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的工序节点处加工质量分级监控模型。设计在工序间快速获取发动机缸体孔组图像的机器视觉系统,提取单缸孔7个特征参数及3个相邻孔间距;用主成分分析法对特征参数进行降维处理,建立样本集合训练孔组整体加工质量RF分级监控模型及单孔加工质量SVM分级监控模型。应用该模型对某发动机缸体顶面孔组加工质量进行在线监控,结果表明,与决策树模型、RF模型和SVM模型相比,所提模型对孔组整体加工质量分级精度可达97.778%,单孔分级精度可达99.167%,能快速响应发动机缸体制造过程质量反馈控制,可有效解决相关工程实际问题。 相似文献
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基于结构风险最小原理的支持向量机(SVM)具有较强的学习泛化能力和良好的分类性能,能用来解决少样本学习的二类模式识别问题。针对具备多级类别的地下水水质评价问题,可以采用决策树SVM分类方法,通过对多类别水质标准的重新组合以构建类似于决策树的多个子分类器来实现。但基于决策树SVM分类过程中常常会出现由于正负类训练样本数据不均一导致的局部识别误差。基于二叉树原理提出了一种改进决策树SVM模型,通过加密数据插值和二叉分类有效避免正负类训练样本数据不均一的问题,针对地下水水质评价特点,增加了第5个子分类器以精确识别Ⅱ类水质和Ⅲ类水质。实验结果表明,改进的决策树SVM分类模型评价结果稳定。 相似文献
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The subject of content-based cybercrime has put on substantial coverage in recent past. It is the need of the time for web-based social media providers to have the capability to distinguish oppressive substance both precisely and proficiently to secure their clients. Support vector machine (SVM) is usually acknowledged as an efficient supervised learning model for various classification problems. Nevertheless, the success of an SVM model relies upon the ideal selection of its parameters as well as the structure of the data. Thus, this research work aims to concurrently optimize the parameters and feature selection with a target to build the quality of SVM. This paper proposes a novel hybrid model that is the integration of cuckoo search and SVM, for feature selection and parameter optimization for efficiently solving the problem of content-based cybercrime detection. The proposed model is tested on four different datasets obtained from Twitter, ASKfm and FormSpring to identify bully terms using Scikit-Learn library and LIBSVM of Python. The results of the proposed model demonstrate significant improvement in the performance of classification on all the datasets in comparison to recent existing models. The success rate of the SVM classifier with the excellent recall is 0.971 via tenfold cross-validation, which demonstrates the high efficiency and effectiveness of the proposed model. 相似文献
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为解决恶意软件行为分析系统中分类准确率较低的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的恶意软件分类方法。首先人工建立了一个以软件行为结果作为特征的危险行为库;然后捕获软件所有行为,并与危险行为库进行匹配,通过样本转换算法将匹配结果变成适合SVM处理的数据,再利用SVM进行分类。在SVM模型、核函数以及参数对(C,g)的选择方面先进行理论分析确定大致范围,再使用网格搜索和遗传算法(GA)相结合的方式进行寻优。为验证所提恶意软件分类方法的有效性,设计了一个基于SVM模型的恶意软件行为评估系统。实验结果表明,该系统的误报率和漏报率分别为5.52%和3.04%,比K近邻(KNN)、朴素贝叶斯(NB)算法更好,与反向传播(BP)神经网络相当,但比BP神经网络的训练和分类效率更高。 相似文献
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Since vessel dynamics could vary during maneuvering because of load changes, speed changing, environmental disturbances, aging of mechanism, etc., the performance of model‐based path following control may be degraded if the controller uses the same motion model all the time. This article proposes an adaptive path following control method based on least squares support vector machines (LS‐SVM) to deal with parameter changes of the motion model. The path following controller consists of two components: the online identification of varying parameters and model predictive control (MPC) using the adaptively identified models. For the online parameter identification, an improved online LS‐SVM identification method is proposed based on weighted LS‐SVM. Specifically, the objective function of LS‐SVM is modified to decrease the errors of parameter estimation, an index is proposed to detect the possible model changes, which speeds up the rate of parameter convergence, and the sliding data window strategy is used to realize the online identification. MPC is combined with the line‐of‐sight guidance to track straight line reference paths. Finally, case studies are conducted to verify the effectiveness of the proposed path following adaptive controller. Typical parameter varying scenarios, such as rudder aging, current variations and changes of the maneuverability are considered. Simulation results show that the proposed method can handle the above situations effectively. 相似文献
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用氧量是影响钢水质量的主要因素之一,为提高转炉炼钢用氧量模型的预测精度,提出基于PSO优化SVM的吹氧量建模预测方法。针对SVM结构参数依据经验选取,致使预测模型的泛化能力差,在标准PSO算法的基础上,优化SVM的惩罚系数、不敏感损失系数和高斯核宽度系数3个结构参数,并建立转炉炼钢用氧量预测模型;在此基础上利用UCI数据库中的Auto-MPG标准数据,验证了方法的有效性;最后以某钢厂100 t转炉的实际生产数据建立吹氧量预测模型,结果表明,与标准BP、RBF及SVM相比,基于PSO优化SVM的转炉炼钢吹氧量预测模型精度高、泛化能力强。 相似文献
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Credit scoring has become a critical and challenging management science issue, as the credit industry has been facing fiercer competition in recent years. Many methods have been suggested to tackle this problem in the literature. In this paper, we proposed hybrid support vector machine technique based on three strategies: (1) using CART to select input features, (2) using MARS to select input features, (3) using grid search to optimize model parameters. In order to verify the feasibility and effectiveness of the proposed hybrid SVM model, one credit card dataset provided by a local bank in China is used in this study. Analytic results demonstrate that the hybrid SVM technique not only has the best classification rate, but also has the lowest Type II error in comparison with CART, MARS and SVM and justify the presumptions that SVM having better capability of capturing nonlinear relationship among variables. 相似文献
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