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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 95 毫秒
1.
针对模拟电路在故障预测与健康管理(PHM)系统中早期故障识别率不高的问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)相结合的模拟电路故障诊断方法,利用HMM对动态连续信号的较强识别能力和SVM良好的模式分类能力解决模拟电路早期故障诊断问题。采用主成分分析(PCA)和K-means聚类算法对故障数据进行数据降维和特征提取,建立HMM与 SVM相结合的诊断模型进行故障诊断。仿真实验表明,HMM-SVM能很好地识别模拟电路早期故障,并对模拟电路中元件小范围参数变化的状态识别,相较单一HMM模型具有更高的准确率。  相似文献   

2.
基于ICA与SVM的孤立点挖掘模型   总被引:1,自引:3,他引:1  
本文提出一种基于独立成分分析(ICA)与支持向量机(SVM)的孤立点挖掘模型ISOM模型,用ICA对观测到的多维随机向量进行独立成分分解,用SVM估计独立成分的密度函数,克服了传统孤立点挖掘方法的一些缺点,为数据挖掘提供了一种有效的方法,并通过实验验证了该模型的合理性与正确性。  相似文献   

3.
针对户外监控系统需要利用图像画面进行天气状态识别的问题,提出了一种新的词袋模型,以及SVM和随机森林相结合的分类方法,对晴天与阴天两类天气状态进行识别.词袋模型利用SIFT特征,通过聚类构建词典,并用最小二乘法求解最佳图像的词典结构参数,最终根据金字塔匹配得到多尺度图像词袋模型特征.分类器的构造采用支持向量机(SVM)作为一级分类器,对小置信样本进行粗分类,之后,再利用随机森林构造作为二级分类器进行判别.通过对两类天气图像集的10 000张图像进行测试,其识别准确率验证了方法的有效性.  相似文献   

4.
作为传统Gabor小波的一种改进,Log-Gabor滤波器在机器视觉领域已经得到广泛的应用,利用Log-Gabor滤波器的特性结合主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)对织物起球的等级进行客观评价。针对Log-Gabor特征的高维问题,改进了传统的特征提取方法,提高了实验的计算效率,减少了运行时间。通过与Gabor小波的实验结果比较,该方法可以有效捕捉起球信息,最高正确识别率达到了95%。  相似文献   

5.
针对人体生理状态判别问题,提出从时域中提取脉搏周期和主波高度这2个参数作为支持向量机的输入特征向量,通过有监督学习的训练方法构建二分类模型,从脉搏的角度将人的生理状态分为普通状态和事件状态。通过人体在运动、睡眠、喝酒3种状态下的实验,对SVM的分类性能进行了统计分析和评价,并验证了SVM对人体生理状态判别具有良好的效果。  相似文献   

6.
水质分类受多个特征属性影响。采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)方法研究水质预测问题。对特征属性过多导致SVM的分类精度下降的问题,采用主成分分析算法进行特征降维。针对SVM中的多参数优化问题,采用量子粒子群优化算法对SVM参数(核函数、惩罚因子)进行寻优。提出了一种基于主成分分析和量子粒子群优化的SVM算法。实验结果表明,该方法能够快速提取出最优参数组合,其泛化性能较高。  相似文献   

7.
介绍了紧支撑小波神经网络(CSWNN) 的理论和算法, 将其运用于钢的冷弯性能判别, 判别准确率达到100 % 。与BP算法的计算值和文献中所采用的主成分分析(PCA) 比较, CSWNN 的判别能力优于BP及文献中采用的主成分分析。  相似文献   

8.
脑网络分类在脑科学研究和脑疾病诊断等领域引起了学者们的广泛关注。目前大多数有关脑网络分类的研究都是以单个脑区或成对脑区之间的相关性作为分类特征,其缺点是不能反映多个脑区之间的拓扑结构信息。为克服上述缺点,提出了一种基于子图选择和图核降维的脑网络分类方法。具体包括:(1)分别从正类训练样本组及负类训练样本组中提取多个频繁子图,进而利用基于频度差的子图选择算法选取最具判别性的子图集;(2)基于上述过程中得到的子图集,利用图核主成分分析(graph-kernel-based principal component analysis,GK-PCA)方法对经过子图选择后的图数据进行特征提取;(3)利用支持向量机(support vector machine, SVM)在特征提取后的数据上进行分类。在真实的轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)脑网络数据集上对该方法进行了验证,实验结果表明了该方法的有效性。  相似文献   

9.
邓高明  张鹏  赵强  陈开颜 《计算机测量与控制》2009,17(9):1837-1839,1868
在分析密码芯片电磁辐射数据相关性的基础上,提出了一种基于主成分分析(PCA)技术和多分类支持向量机(SVM)的模板分析密码旁路攻击方法。将密码设备运行时采集到的泄漏的电磁信号经过PCA处理之后作为特征向量,其对应的密钥作为类别,用已知密钥情况下获得的样本训练多分类SVM,用训练好的多分类SVM对未知密钥的电磁信号进行分类,并根据分类结果推测密钥值。实验表明,在用相同多个主成分和训练样本的条件下,SVM的分类效果好于大多数文献上使用的Bayes判别的分类效果。  相似文献   

10.
针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的间歇过程故障诊断准确率低的问题,结合间歇过程的时段特性,提出了一种基于子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断方法。首先,利用多向主成分分析(Multi-way principal component analysis,MPCA)提取出间歇过程正常运行状态下的每个采样点的主成分,将相邻的且具有相同主成分个数的采样点归到同一粗划分时段内,再在每一个粗时段内利用相邻采样点的负载矩阵的角度信息作为相似性判据来细化分时段;其次,对每个时段建立MPCA在线过程监测模型,同时,利用MPCA提取每个时段内各个类型故障的特征,并用特征数据建立SVM故障诊断模型;最后,MPCA监测模型实施监测功能,当检测到故障时,相应时段的SVM故障诊断模型进行诊断。将该方法应用于青霉素发酵过程仿真平台进行验证,该方法相比于不分时段的SVM的故障诊断方法,平均可提高故障诊断准确率11%,实验结果表明了该方法的有效性和可行性。  相似文献   

11.
基于SVM信息融合的图像识别与并行实现   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
提出用支持向量机(SVM)融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别,即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示。在用SVM进行特征提取时,提出一种高效的方案选择投影轴。在提取各种特征表示后,对每一种表情特征用1阶最近邻分类器进行初步识别,最后用支持向量机融合这些分类结果进行表情的最终识别。并且针对目前还没有硬件实现情况,提出用TI公司的达芬奇系列的DSP芯片构建并行系统来实现SVM融合算法方案,讨论并优化DSP实现算法的过程,通过实验的结果表明,提出的方案是有效的。  相似文献   

12.
艾玲梅  李营  马苗 《计算机工程》2010,36(5):182-184
提出一种基于经验模态分解(EMD)及主分量分析(PCA)的分类算法,采用支持向量机(SVM)对P300脑电信号字符拼写实验进行分类,通过EMD变换对P300脑电信号分解,从而达到去噪增强特征的效果,使用PCA方法对原始P300信号进行特征提取和集中,并送入SVM中实现分类。实验结果表明,该算法能获得高达96%的分类正确率。  相似文献   

13.
艾玲梅  李营  马苗 《计算机工程》2010,36(5):182-184,
提出一种基于经验模态分解(EMD)及主分量分析(PCA)的分类算法,采用支持向量机(SVM)对P300脑电信号字符拼写实验进行分类,通过EMD变换对P300脑电信号分解,从而达到去噪增强特征的效果,使用PCA方法对原始P300信号进行特征提取和集中,并送入SVM中实现分类。实验结果表明,该算法能获得高达96%的分类正确率。  相似文献   

14.
基于PCA与SVM结合的面部表情识别的智能轮椅控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了实现基于面部表情识别的智能轮椅控制,在传统的支持向量机(SVM)面部表情识别与分类方法的基础上,采用基于"八眼"的面部有效区域提取方法,将基于主成分分析(PCA)的面部表情特征提取方法与支持向量机分类方法相结合,实现了面部表情的识别与分类,并最终实现基于面部表情识别的智能轮椅的运动控制。实验结果表明,所采用的方法在识别率上明显优于传统SVM与PCA方法。  相似文献   

15.
基于SVM和PSO的图像质量评价   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
李翔 《计算机工程》2012,38(23):215-218
为提高白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型图像的评价准确率,提出一种基于支持向量机和粒子群优化算法的图像质量评价方法。提取样本图像数据和确定评价指标,对样本数据进行预处理。利用粒子群优化算法选择最优参数,使用最优参数对训练集数据进行训练,对预测集数据进行预测分析,并建立图像质量评价模型。实验结果表明,与线性回归模型、BP神经网络模型等传统方法相比,该方法的评价准确率较高,能够准确地反映人眼对图像的视觉感知。  相似文献   

16.
基于支持向量机方法的人脸识别研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
采用 SVM方法进行人脸识别研究 ,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合 SVM处理的二分类问题 ,克服了传统 SVM方法在解决多分类问题上的一些缺陷 .实验以手工与自动两种预处理方式在 FERET和 Bio ID人脸库上完成 ,并与 PCA方法进行了对比 ,结果表明本文的 SVM方法比 PCA方法有更好的概括能力和更高的正确识别率 ,使得今后建立一个基于 SVM方法的人脸自动检测和识别系统成为可能  相似文献   

17.
为提升齿轮故障诊断的正确率,提出了基于随机森林(Random Forest,RF)和主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)对齿轮振动信号进行特征降维处理,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解支持向量机(Support Vector Machine,SVM)特征参数最佳取值的齿轮故障诊断模型(RF-PCA-改进SVM模型)。对齿轮箱实例中正常、断齿、齿根开裂、剥落、削尖等9种不同状态进行了验证,证明了RF-PCA-改进SVM模型对齿轮故障诊断的有效性。试验结果表明:通过对比不同诊断模型识别率,证明RF-PCA-改进SVM模型具有更优的齿轮故障识别率,平均达到了99.66%,且计算效率较高;样本数量改变虽然会影响模型正确识别率,但不同的改变方式对识别率影响的程度不同,对于RF-PCA-改进SVM模型,当齿轮状态数据大于40个时即可达到88%以上的正确识别率。  相似文献   

18.
一种具有容噪性能的SVM多值分类器   总被引:16,自引:1,他引:15  
基于 SVM理论的分类器已经发展成为一种通用的二值分类器 .但是它对噪音数据非常敏感 ,而且不适用于多值分类场合 .将标准的 PCA算法扩展到更普遍的领域 ,并提出了一种新的 SVM分类器学习结构 .它使用扩展的 PCA算法对训练集数据进行降噪映射 ,产生一个新的数据集 ,然后通过反对称阵将一组二值分类器组合成一个多值分类器来处理该数据集 .理论分析和试验表明该分类器学习效率高并具有很强的容噪性能  相似文献   

19.
Feature extraction is an important component of a pattern recognition system. It performs two tasks: transforming input parameter vector into a feature vector and/or reducing its dimensionality. A well-defined feature extraction algorithm makes the classification process more effective and efficient. Two popular methods for feature extraction are linear discriminant analysis (LDA) and principal component analysis (PCA). In this paper, the minimum classification error (MCE) training algorithm (which was originally proposed for optimizing classifiers) is investigated for feature extraction. A generalized MCE (GMCE) training algorithm is proposed to mend the shortcomings of the MCE training algorithm. LDA, PCA, and MCE and GMCE algorithms extract features through linear transformation. Support vector machine (SVM) is a recently developed pattern classification algorithm, which uses non-linear kernel functions to achieve non-linear decision boundaries in the parametric space. In this paper, SVM is also investigated and compared to linear feature extraction algorithms.  相似文献   

20.
徐晨  曹辉  赵晓 《计算机工程》2012,38(21):175-177
针对支持向量机(SVM)计算复杂度高的问题,采用归一化和主元分析变换算法对语音数据进行预处理,并把K倍交叉验证与网络搜索法相结合应用到语音识别中。分析结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该方法可以在识别率基本不变的情况下有效提高 SVM的参数寻优效率。  相似文献   

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