基于MFCC特征提取的故障预测与评价方法

针对渐变故障的准确预测问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数(Mel frequency cestrum coefficient,MFCC)特征提取的故障预测方法.首先通过监测对象上安装的声传感器获得机器当前运行的声音信号;然后声音信号经过预处理后,将其进行Mel变换,获得其MFCC特征向量;最后经SVM分析器对机器运行时的测试数据和所存机器正常运行样本数据进行聚类分析,给出机器的健康评价.测试了海马M3发动机存在撞击声、轻敲声、轰鸣声时的健康度以及分析了采集的声信号存在噪声时的抗噪性能.实验结果表明,MFCC特征值能够作为机器健康预测的特征向量,且方法在预测的准确性和鲁棒性方面具有优势.     

基于蛋白质进化配对的残基间距离约束挖掘方法

蛋白质的进化配对是指在进化过程中残基对之间形成的相对稳定的相互作用。基于已被发现的进化配对,采用机器学习的分类技术,将其转换成残基对之间的距离约束,从而将一种定性的残基对之间的相互作用挖掘为定量的距离约束,这为蛋白质的结构预测提供了新的指导。     

基于PCA和SVM的普通话语音情感识别

在语音情感识别中,情感特征的选取与抽取是重要环节。目前,还没有非常有效的语音情感特征被提出。因此,在包含6种情感的普通话情感语料库中,根据普通话不同于西方语种的特点,选取了一些有效的情感特征,包含Mel频率倒谱系数、基频、短时能量、短时平均过零率和第一共振峰等,进行提取并计算得到不同的统计量;接着采用主成分分析(PCA)进行抽取;最后利用基于支持向量机(SVM)的语音情感识别系统进行分类。实验结果表明, 与其他一些重要的研究结果相比,该方法得到了较高的平均情感识别率, 且情感特征的选取、抽取及建模是合理、有效的。     

混合核函数中权重求解方法

为了克服支持向量机(SVM)中单核函数的局限性,经常使用混合核函数做预测,但混合核函数中各函数权重难以确定。为解决该问题,提出了一种基于特征距离的权重求解方法。该方法首先利用支持向量机的几何意义,根据同类样本特征距离最小化和异类样本特征距离最大化原理,分析得出优化函数,然后对优化函数求解得出权重系数。实验结果表明,与传统的交叉验证法和PSO算法相比,该方法在保证预测精度的情况下,将计算时间减少了70%左右。     

自然语言文本中不确定性信息的自动识别

自然语言中存在大量不确定的表述,针对此类信息的检测任务是信息抽取领域的研究热点之一,然而,面向中文的不确定信息检测研究仍然比较匮乏,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)能够很好的解决非线性、高维数、局部小样本等实际问题的优势,将中文不确定性信息识别问题转化为分类问题,通过在复旦大学发布的中文不确定性检测数据集语料上的实验,验证了本文提出的基于SVM的中文不确性信息检测方法的有效性,相比于句子评分模型,我们的系统取得了更好的召回率.     

基于SVM的不良文本信息识别

不良文本识别的实际应用中,大多数文本之间总有交界甚至彼此掺杂,这种非线性不可分问题给不良文本识别带来了难度。应用 SVM 通过非线性变换可以使原空间转化为某个高维空间中的线性问题,而选择合适的核函数是 SVM 的关键。由于单核无法兼顾对独立的不良词汇和词汇组合的识别,使识别准确率不高,而且也无法兼顾召回率。针对不良文本识别的特定应用,依据 Mercer 定理结合线性核与多项式核提出了一种新的组合核函数,这种组合核函数能兼顾线性核与多项式核的优势,能够实现对独立的不良词汇以及词汇组合进行识别。在仿真实验中评估了线性核、齐次多项式核以及组合核函数,实验结果表明组合核函数的识别准确率与召回率都比较理想。     

高光谱影像的BDT-SVM地物分类算法与应用

面对海量数据的特征空间高维性及训练样本的有限性,高光谱遥感影像若采用常规统计模式的分类方法难以获得较好的分类结果。因此探讨支持向量机(SVM)分类器的基本原理,针对EO-1Hyperion高光谱影像的分类特点及现有多类SVM算法所存在的训练时间长及分类精度低等问题,引入二叉决策树SVM(BDT-SVM)分类算法,并提出一种新的类间分离度定义方法及相应的客观确定二叉树结构的策略,由此生成改进的BDT-SVM算法。实验结果表明:与其他多类分类方法相比,基于改进的BDT-SVM算法的高光谱影像地物分类效果更好,总体精度达到90.96%,Kappa系数为0.89,该算法还解决了经典SVM多类分类可能存在的不可分区域问题。     

一种针对LSB匹配隐写的负载定位新算法

针对最不重要比特位(Least significant bit, LSB)匹配隐写算法,本文提出了一种新的负载定位算法。将隐写负载定位看作二分类问题,将载密图像每个像素位置看作待分类样本,通过提取载密图像集中每个像素位置在8个方向上的相邻像素差分平方均值特征,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,将每个像素位置划分到正确的类别——负载位置或非负载位置。本文从理论和实验两方面验证了所提分类特征的有效性。针对LSB匹配隐写,本文方法与最大后验概率(Maximum a posteriori, MAP)载体估计方法做出比较,在低嵌入率条件下,本文方法的定位性能有明显提高。     

一种改进的融合关联词典的微博倾向性分析方法

大多数研究者对微博倾向性分析过多关注的是情感词、形容词和否定词,忽略了 关联词对其情感倾向的影响。为了提高微博情感倾向性分析的准确率,提出了融合关联词的微博倾向性分析方法,考虑微博文本中形容词、程度副词以及关联词之间的组合关系。 本文充分考虑了关联词的结构特点并在已有词典的基础上构建专门用于微博倾向性分析的微博词典、否定词词典和关联词词典,同时考虑到网络新词对微博倾向性的影响,还构建 了一个全新的网络新词词典。借助支持向量机（Support vector machine,SVM）将微博文本分为负向、正向和中性3 类,通过结合情感词典和SVM的方法提高微博文本倾向性分析的准确率。通过对COASE 2014 数据实验可以表明,本文方法对微博倾向性分析取得了较好的效果。     

双目系统全视域采样的SVM标定模型分析

目的 为改善摄像机间接标定采样不全、模型表达模糊问题,实现小视场下检测视域完备采样,提出一种基于双目系统全视域采样的支持向量机（SVM）标定方法。方法 该方法利用六角晶格标定板靶点序号可读特点为基础,采集整个双目系统有效视域中检测点的视差坐标、世界坐标并建立完备的样本集。选取SVM对该样本集进行训练,将SVM算法得到的模型参数代入其决策函数中进行求解,获得公式化的标定模型。由于六角晶格标定板的四角和中心分布了5个互为非中心对称的多边形,可在标定板部分区域被采集的情况下获取标定板位姿信息,进而读取采集的各靶点序号。通过上下移动标定板,利用HALCON算子获取图像中各靶点的序号,建立双目视觉系统检测区域的完备样本集。最后,利用SVM算法训练样本获得标定模型,可以明确表达出标定模型的数学形式。结果 与传统采样建立的模型进行对比分析,实验结果表明该方法建立模型的标定误差减小了24.51%,降低了标定模型在传统方法未采样区域的标定误差,证明了该方法的可行性。结论 提出一种基于双目系统全视域采样的支持向量机标定方法,通过非中心对称的多边形确定标定板上靶点的序号,实现双目视觉系统检测视域的完备采样。实验结果表明该方法提高了摄像机间接标定的精度,具有良好的适用性和鲁棒性,适用于小视域内双目视觉系统的间接标定。