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1.
基于支持向量机的多故障分类器及应用   总被引:22,自引:0,他引:22  
针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断的问题 ,本文改进了支持向量机多故障分类算法 ,依据此算法建立了多故障分类器 ,并应用于汽轮发电机组的故障诊断。应用结果表明 ,不必进行信号预处理以提取特征量 ,只需要用少量的时域故障数据样本建立故障分类器。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断 ,并且具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点  相似文献
2.
应用于故障诊断的SVM理论研究   总被引:19,自引:1,他引:18  
分析了利用支持向量机进行模式分类的原理,指出最优分类面上的样本相对于两类误判而言是等概率的而非等风险的。针对机械故障诊断中两类错误分类具有不同损失的特点,说明直接将支持向量机应用于该领域存在不足。在此基础上,提出了诊断可信度函数,并在特征空间中,对最优分类面进行重新设计,使其符合等损失的要求,文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性。  相似文献
3.
一种应用于人脸正面图像的眼睛自动定位算法   总被引:16,自引:11,他引:5  
基于人眼轮廓所具有的椭圆特性,提出了一种眼睛定位算法。首先对人脸图像边缘提取,并对边缘所有点进行最小平方椭圆拟合,根据眼睛宽度与高度比例,给定一个阈值,确定眼睛候选区域;然后运用训练过的支持向量机(SVM)分类器验证眼睛区域;最后在眼睛区域,采用一种基于方向性圆形霍夫变换(Circle Hough Transform (CHT))的检测算子定位眼球中心,并对ORL及自建人脸库进行了测试。 结果表明:分别在1.25 s, 3.0 s内,验证率为91.6%, 95%的情况下,该方法可以获得7.26和3.45个像素的平均定位误差,同时也证实了该方法对人脸的平面内旋转、尺度、表情等变化具有较强的鲁棒性。  相似文献
4.
基于小波包分解和支持向量机的机械故障诊断方法   总被引:14,自引:2,他引:12  
提出应用小波包分解和支持向量机进行机械故障诊断的方法。该方法将振动信号小波包分解后的频带能量作为特征向量,输入到由多个支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类。试验结果表明,与神经网络相比,采用支持向量机进行故障诊断可以获得更高的诊断精度,表明该方法是有效的、可行的。  相似文献
5.
基于改进支持向量机的客户流失分析研究   总被引:14,自引:0,他引:14  
针对客户关系管理中的客户流失问题,建立了基于支持向量机的预测模型.基于实际客户流失数据样本数据量大、正负样本分布不平衡的特点,提出了一种改进支持向量机算法,并将其用于电信行业的客户流失预测.通过实际电信客户数据集测试,与传统的预测算法比较,证明这种算法适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度.  相似文献
6.
基于遗传算法的支持向量机时间序列预测模型优化   总被引:13,自引:0,他引:13  
陈果 《仪器仪表学报》2006,27(9):1080-1084
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数,在分析参数对时间序列预测精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机预测模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确性和有效性。  相似文献
7.
基于遗传算法的支持向量机分类器模型参数优化   总被引:13,自引:0,他引:13  
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立模式识别分类器模型,研究影响模型分类能力的相关参数,在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机分类器模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确有效性。  相似文献
8.
基于最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模   总被引:12,自引:5,他引:7  
提出了一种综合先验知识与最小二乘支持向量机的发酵过程建模方法,并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化选取。该模型应用到一个具体发酵过程状态变量的预估中,仿真结果表明基于最小二乘支持向量机的混合模型具有很高的精度与范化能力,同时也表明了最小二乘支持向量机是软测量建模的一种有效方法。  相似文献
9.
基于支持向量机的软测量方法及其在生化过程中的应用   总被引:12,自引:0,他引:12  
针对所有样本点均出现在最小二乘支持向量机模型中的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法。根据样本点间欧氏距离的大小,去除原变量空间中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大简化模型复杂程度。同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现青霉素浓度的在线预估。实验研究结果表明,所提方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段。  相似文献
10.
小波包分析和支持向量机在刀具故障诊断中的应用   总被引:11,自引:3,他引:8  
利用小波包分析技术适于对非平稳信号进行特征提取和支持向量机在小样本情况下具有较强分类能力的特点,提出了一种基于小波包分析和支持向量机相结合进行刀具切削故障诊断的方法.该方法采用小波包分析对其提取特征向量,利用支持向量机故障分类器实现对刀具切削故障分类.试验结果表明,小波包分析和支持向量机能对刀具故障进行有效诊断,故障预报正确率为90%.  相似文献
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