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基于支持向量机的激光焊接过程的非线性辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对激光焊接过程非线性系统建模困难的问题,研究基于支持向量机的非线性系统回归建模方法.支持向量机由核函数与训练集完全刻画,进一步提高支持向量机性能的关键是针对给定的系统设计恰当的核函数.用改进的核函数,对具有典型非线性特性的焊接过程进行辨识.仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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基于具有核函数不用满足Mercer条件、相关向鼍自动确定及核函数少特点的稀疏贝叶斯的相关向量机核学习方法,提出了平滑先验条件约束的相关向量机的学习方法,采用稀疏贝叶斯模型的最大边缘似然算法加快了求解相关向量机的向量,并采取交叉验证法确定其核参数提高了相关向量机辨识的泛化性.该方法避免了支持向量机的非线性系统辨识的模型结构难于确定的问题,与支持向量机辨识方法相比较,辨识的模型结构更简洁.仿真表明,该方法应用于非线性动态系统的辨识,具有良好的效果. 相似文献
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一类非线性逆系统的加权最小二乘支持向量机辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文中依据T-S模型的思想,提出了一种加权最小二乘支持向量机辨识算法.它采用模糊c均值(FCM)聚类确定规则数目,通过Gauss型函数将原输入输出空间分成若干子空间,在子空间中使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)拟合获得子模型,然后由一个权重机制合成这些子模型,得到系统的模型.文中使用该方法去辨识关键反馈变量难以获得的非线性逆系统.为了得到这类逆系统的有效建模数据,采用了联合逆系统方法.仿真结果表明,加权最小二乘支持向量机辨识方法是有效的,它能够实现这类非线性逆系统的辨识,而且拟合误差平稳,波动幅度小,拟合精度和泛化能力都较好. 相似文献
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针对非线性时变系统难以辨识的问题,提出了一种基于改进最小二乘支持向量机的辨识新方法。该方法在加权最小二乘支持向量机的基础上,引入用矢量基学习和自适应迭代相结合的方式得到一个小的支持向量,同时采用加权方法确定权值系数以减小训练样本中非高斯噪声的影响。通过对动态非线性时变系统的仿真,结果表明该算法具有较好的鲁棒性、支持向量稀疏性和动态建模实时性。 相似文献
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提出了一种用支持向量机辨识系统状态空间模型的非线性离散动力学系统控制新方法. 在本方法中, 采用最小二乘支持向量机在每一个工作点辨识非线性系统的局部最优线性化模型. 针对该模型, 采用常规的线性控制方法在每个工作点设计局部线性控制器, 并在整个控制任务的每个工作点重复此设计过程.用该方法对两个典型的非线性离散系统采用极点配置技术进行了仿真验证, 结果显示系统对参考输入具有满意的跟踪性能, 证明该方法是有效和可行的. 相似文献
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分析音频时域特征及提取方法,研究基于支持向量机的语音分类系统流程、分类系统架构以及SVM语音分类器的设计,并进行了相关实验。结果表明,设计的基于SVM的音频分类系统能够有效地对音频进行分类,平均识别准确率达到90%以上。 相似文献
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This study intends to propose a hybrid of artificial immune system (AIS) and particle swarm optimization (PSO)-based support vector machine (SVM) (HIP–SVM) for optimizing SVM parameters, and applied it to radio frequency identification (RFID)-based positioning system. In order to evaluate HIP–SVM’s capability, six benchmark data sets, Australian, Heart disease, Iris, Ionosphere, Sonar and Vowel, were employed. The computational results showed that HIP–SVM has better performance than AIS-based SVM and PSO-based SVM. HIP–SVM was also applied to classify RSSI for indoor positioning. The experiment results indicated that HIP–SVM can achieve highest accuracy compared to those of AIS–SVM and PSO–SVM. It demonstrated that RFID can be used for storing information and in indoor positioning without additional cost. 相似文献
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建立了一个基于SOM神经网络和支持向量机(SVM)的汉语方言辨识系统。该系统以湖南方言作为研究对象,借助SOM神经网络对不同方言的MFCC特征参量进行聚类,并用SVM作为最终的决策辨识器。实验结果表明:该系统与传统系统相比实时性和辨识率较好,特别适用于信噪比低的情况。 相似文献
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在目前的生物特征识别方法中,虹膜识别被认为是最可靠的技术。提出一种基于经验模态分解和支持向量机的虹膜识别方法——EMD提取虹膜特征,SVM实现模式匹配。实验结果表明,该方法能够有效地应用到身份鉴别系统中。 相似文献
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This paper presents a support vector machine (SVM) technique for finger-vein pattern identification in a personal identification system. Finger-vein pattern identification is one of the most secure and convenient techniques for personal identification. In the proposed system, the finger-vein pattern is captured by infrared LED and a CCD camera because the vein pattern is not easily observed in visible light. The proposed verification system consists of image pre-processing and pattern classification. In the work, principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) are applied to the image pre-processing as dimension reduction and feature extraction. For pattern classification, this system used an SVM and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The PCA method is used to remove noise residing in the discarded dimensions and retain the main feature by LDA. The features are then used in pattern classification and identification. The accuracy of classification using SVM is 98% and only takes 0.015 s. The result shows a superior performance to the artificial neural network of ANFIS in the proposed system. 相似文献