一种基于主动学习的集成协同训练算法

为了更好地发挥主动学习、半监督学习和集成学习这3种机器学习方法的优势,研究了1个不需要2个充分冗余视图、泛化能力强的高效学习算法。从聚类假设出发,给出每轮协同训练过程中添加自动标记样本的置信度度量方法,降低误标记率;提出作为主动选择未标记样本依据的贡献度的概念,贡献度越高的样本,越具有人工标记的价值,在协同训练迭代结束后,选择贡献度高的样本标记,就能增强反馈的效果,提升学习性能,提出一种基于主动学习的集成协同训练算法。应用于图像检索的实验结果表明,提出的算法是高效可行的。     

基于小波子空间集成的人脸识别

基于小波变换的人脸识别方法通常选用低频子图进行人脸识别,这样会丢失其他子段图像中的识别信息。针对这一问题,提出了两种小波子空间集成人脸识别方法并与其他相关方法进行了实验比较。第1种方法集成每1层小波低频子空间图像进行人脸识别;第2种方法首先对人脸图像做L层小波分解,然后对每1层的3个高频子空间图像求平均,连同每层的1个低频子空间图像得到L个小波子空间图像,最后集成这L个小波子空间图像进行人脸识别。本文提出的方法充分利用了不同频率小波子段图像的识别信息,能够提高人脸识别的精度。在ORL、YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的实验结果显示,本文提出的方法特别是方法2在识别精度方面都优于其他方法。     

基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障导致振动信号中出现多阶模态冲击响应,为了提取单阶模态冲击响应的模态参数,由于Laplace小波相关滤波受多阶模态冲击响应的影响,提出了一种基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断方法。先用EEMD把振动信号中的多阶模态脉冲响应分解为各单阶模态冲击响应分量,然后用从分解的分量的频谱中选取所需的单阶模态冲击响应分量,再用Laplace小波相关滤波对选取的单阶模态冲击响应分量进行分析,便可以诊断出故障。通过对仿真信号和滚动轴承内圈、外圈、滚动体数据分析很好地验证了提出的方法的有效性。     

基于EEMD和ICA方法的驾驶室内噪声源时频分析

为有效控制工程机械驾驶室内噪声,利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)后的本征模函数作为稳定独立成分分析(independent component analysis, ICA)算法中的多个虚拟通道,提出了基于EEMD和ICA相结合的驾驶室内噪声盲源分离方法。通过分析仿真信号验证了EEMD-ICA方法研究复杂非平稳信号可行。结合相干分析、时频分析方法研究推土机驾驶室内噪声特性。结果表明,柴油机的1／2阶、1阶转动频率是驾驶室内相关零部件的振动辐射噪声的主要激励来源,柴油机的燃烧噪声也是室内噪声的来源。通过相干分析与时频分析相结合的技术可较准确实现噪声源定位,结合测试对象的相关常识可实现对噪声类型判别、噪声传入途径等复杂的问题进行研究,为进一步实现驾驶室内噪声治理、故障诊断,提供经济实用的分析手段。     

Gibbs系综蒙特卡罗方法模拟相平衡研究进展

Gibbs系综蒙特卡罗方法（简称GEMC）作为一种计算纯物质及混合物相平衡的模拟手段已经发展得较为成熟。本文描述了GEMC方法的基本原理和发展概况,介绍和评价了与GEMC方法紧密相关的力场,以第六届工业流体性质模拟挑战赛结果为例说明了GEMC模拟方法的有效性,并分类评述了国内外GEMC方法用于纯物质和混合物物系相平衡数据计算的发展情况。同时指出了GEMC方法的局限性,并展望了其未来的发展 趋势。     

基于改进聚类和加权bagging的多模型软测量建模

针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进聚类和加权bagging的多模型建模方法。该方法在传统FCM聚类的基础上,利用K-近邻处理进一步降低错分率,改善聚类效果;通过相关性分析对训练样本集进行特征分组,将原始集划分为多个特征集;最后根据加权bagging的集成学习算法,融合支持向量机自适应地实现多模型建模。仿真结果表明,该建模方法可以合理地加权分配特征子模型,使得模型估计精度得到提高,具有更强的泛化能力。     

可再生能源接入对电网电能质量的影响分析

从低频振荡角度分析可再生能源接入对系统电能质量的影响.首先,应用完全集合经验模态分解算法对可再生能源功率进行时频域分解,从而获取不同的固有模态函数(IMF)分量;然后,将各IMF分量接入三机九节点系统,获取相应的系统功率,并应用希尔伯特黄变换(HHT)求取对应的阻尼比,进而建立交并集原则辨识出对系统低频振荡影响严重的频...     

多源性数据SVM集成算法研究

针对数据特征的多源性特点,提出基于分组特征支持向量机集成算法．该方法将特征分组,对不同组特征采用不同的核函数映射到高维空间后用支持向量机分类,最后采用投票的方法得出决策标记,所得到的成员分类器具有较高的差异性．与传统的集成方法相比,该方法具有较好的检测性能．     

基于IF-THEN规则的决策树裁剪算法

决策树是机器学习和数据挖掘领域中一种基本的学习方法。文中分析了C4.5算法以及该算法不足之处,提出了一种决策树裁剪算法,其中以规则信息量作为判断标准。实验结果表明这种方法可以提高最终模型的预测精度,并能够很好克服数据中的噪音。     

基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断

为了解决机电设备早期故障难以正确识别的问题,有效地提高分类的准确率,提出一种基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断新方法。首先,该方法采用提升策略构造基于冲击故障信号特征的双正交小波,借助提升小波包变换提取信号的敏感频带特征,从而通过对敏感频带中的小波包系数进行包络解调分析检测出故障特征频率。其次,通过距离评估技术从原始信号和小波包系数的统计特征中选取最优特征集。最后,将最优特征输入到集成支持矢量机中,实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于滚动轴承的早期故障诊断中,测试结果表明,该方法能够有效地提取故障特征,具有比单一支持矢量机更好的分类性能,故障诊断准确率更高。