基于CPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

支持向量机(SVM)建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,目前SVM中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核函数的引入,使SVM增加了一个可调参数.针对混合核函数SVM的多参数选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群(CPSO)优化算法对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,每一...     

考虑硬度分布的镁合金搅拌摩擦焊搭接接头疲劳寿命预测

为了研究含有hook缺陷的镁合金搅拌摩擦焊搭接接头的硬度分布对其疲劳寿命的影响,建立了含有同一hook缺陷的两个有限元模型,一种考虑硬度分布,另一种不考虑硬度分布,分别对模型赋予材料属性。利用Abaqus有限元软件进行拉伸模拟试验,分析接头在不同载荷下的应力应变,并利用两种疲劳损伤方程进行了寿命预测。结果表明,在hook尖端周围出现严重的应力集中现象。采用SWT疲劳损伤方程进行疲劳寿命预测更加准确,其误差在2倍之内。当考虑搭接接头硬度分布时,寿命预测更加准确。     

基于捕食搜索策略遗传算法的SVM参数优化方法

基于支持向量机(SVM)模型的泛化能力和拟合精度与其相关参数的选取有关,提出将捕食搜索策略的遗传算法(PSGA)运用到SVM的参数选取中。该算法以最小化输出量的拟合误差为目标,以SVM的3个参数作为决策变量。通过对谷氨酸发酵过程建模的实验表明,该方法可以提高谷氨酸浓度的训练精度及预测精度,是一种优化SVM参数的有效方法。