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针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与改进的最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,建立了催化裂化主分馏塔柴油凝固点的软测量模型。最小二乘支持向量机与标准支持向量机相比,失去了“稀疏性”,最小二乘支持向量机的稀疏化方法解决了这一难题;主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力。应用结果表明,该改进的PCA—LS-SVM方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点。 相似文献
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多分类孪生支持向量机研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
孪生支持向量机因其简单的模型、快速的训练速度和优秀的性能而受到广泛关注.该算法最初是为解决二分类问题而提出的,不能直接用于解决现实生活中普遍存在的多分类问题.近来,学者们致力于将二分类孪生支持向量机扩展为多分类方法并提出了多种多分类孪生支持向量机.多分类孪生支持向量机的研究已经取得了一定的进展.本文主要工作是回顾多分类孪生支持向量机的发展,对多分类孪生支持向量机进行合理归类,分析各个类型的多分类孪生支持向量机的理论和几何意义.本文以多分类孪生支持向量机的子分类器组织结构为依据,将多分类孪生支持向量机分为:基于“一对多”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一对余”策略的多分类孪生支持向量机、基于二叉树结构的多分类孪生支持向量机和基于“多对一”策略的多分类孪生支持向量机.基于有向无环图的多分类孪生支持向量机训练过程与基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机类似,但是其决策方式有其特殊的优缺点,因此本文将其也独立为一类.本文分析和总结了这六种类型的多分类孪生支持向量机的算法思想、理论基础.此外,还通过实验对比了分类性能.本文工作为各种多分类孪生支持向量机之间建立了联系比较,使得初学者能够快速理解不同多分类孪生支持向量机之间的本质区别,也对实际应用中选取合适的多分类孪生支持向量机起到一定的指导作用. 相似文献
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为了改善软测量模型的估计精度,提出了一种基于贝叶斯分类算法和关联向量机的多模型软测量建模方法。采用贝叶斯分类器对样本数据集进行分类,并对不同类别的输入数据分别建立关联向量回归机子模型,用“切换开关”方式组合作为最终的软测量模型输出。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明:与单模型支持向量机相比,该方法估计精度较高,具有一定的应用价值。 相似文献
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由于传统支持向量机本身一些固有的缺陷,众多的学者开始将模糊数学的思想引入支持向量机中,在传统支持向量机的基础上加入了“模糊隶属度”因子.从而构造出了一种新的分类器一模糊支持向量机。本文力图通过分析模糊支持向量机在语言识别方面已有的实验成果。探讨模糊支持向量机在步态识别中的可行性,从而期望模糊支持向量机在步态识别领域能够取得更好的分类效果。 相似文献
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将支持向量机与半监督学习理论相结合,提出基于支持向量机协同训练的半监督回归模型,使用两个支持向量机回归模型相互影响,协同训练。利用实验数据集进行实验,并与监督支持向量机回归模型、半监督自训练支持向量机回归模型作比较。实验结果表明,基于支持向量机协同训练的半监督回归模型在缺少标记样本的情况下,提高了回归估计的精度。 相似文献
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Concept index (CI) is a very fast and efficient feature extraction (FE) algorithm for text classification. The key approach in CI scheme is to express each document as a function of various concepts (centroids) present in the collection. However,the representative ability of centroids for categorizing corpus is often influenced by so-called model misfit caused by a number of factors in the FE process including feature selection to similarity measure. In order to address this issue, this work employs the "DragPushing" Strategy to refine the centroids that are used for concept index. We present an extensive experimental evaluation of refined concept index (RCI) on two English collections and one Chinese corpus using state-of-the-art Support Vector Machine (SVM) classifier. The results indicate that in each case, RCI-based SVM yields a much better performance than the normal CI-based SVM but lower computation cost during training and classification phases. 相似文献
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小波分解提取脸谱特征具有对表情变化不敏感的特点,支持向量机竹=为分类器具有很高的推广性能,无需先验知识,针对小波分解和支持向量机所具有的优点,提出了一种新的脸谱识别算法,在该算法中无需对洲练图像进行预处理,直接使用小波分解方法对脸谱图像进行特征提取,用所提取的脸谱特征向量组合成新的脸谱特征向链洲练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行脸谱识别,在训练中分别采用了三种不同的核函数;使用ORL脸谱图像库对该算法进行了测试和评估,测试结果表明了该算法在识别性能方面的优越性。 相似文献
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一种基于支持向量机的入侵检测模型 总被引:3,自引:1,他引:2
支持向量机(support vector machines)是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法。基于支持向量机在处理小样本、高维数及泛化能力强等方面的优势,该文提出了一种根据结构风险最小化原则基于支持向量机的入侵检测系统,首先简单介绍了入侵检测系统近来的发展状况和支持向量机的分类算法,然后给出以支持向量机分类算法为基础的入侵检测模型,以系统调用执行迹进行仿真实验,详细讨论了该模型的工作过程及核函数参数的选取对检测性能的影响。实验表明,该模型在先验知识较小的情况下,能够较好的检测出异常的入侵调用。 相似文献
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针对故障诊断研究中,样本数据维数过高导致故障模式分类时SVM学习强度太大的问题,利用DCT方法在降噪处理时体现出“能量集中”和“高频抑制”的特性,提出一种基于DCT的SVM故障诊断方法。先对故障样本进行DCT降维,再利用SVM方法对主要维离散余弦系数进行模式训练来代替对故障样本的直接训练,从而大大抑制了噪声对故障分类的影响,同时也减少了诊断运算量,最后通过实验仿真验证了算法的有效性。 相似文献
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铁水温度是高炉冶炼过程的关键参数,是影响高炉稳定顺行及节能降耗的重要指标。以高炉炉内热状态的重要指示剂-铁水温度为研究对象,在综合利用K-means 聚类和支持向量机方法的各自优势和互补情况下,提出一种基于K-means 聚类的支持向量机预测铁水温度的方法,该方法首先将训练样本数据分为m 类,建立m 个支持向量机回归预测模型,同时采用粒子群算法优化模型参数; 其次建立m 个判别函数,判别待预测样本数据属于哪一类;最后将待预测样本数据代入相应类的回归模型中进行预测。相比标准支持向量机预测,得到了较高的预测精度。 相似文献
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