一种非限制性条件下人脸识别的方法

针对非限制性条件下人脸识别准确率较低的问题,提出了一种基于方向梯度直方图特征提取和快速主成分分析算法的人脸识别方法。首先,利用Haar特征分类器对原始数据进行人脸的检测与提取,并进行有序化保存;然后,对有序数据进行方向梯度直方图特征提取,再使用快速主成分分析算法进行降维处理,并对其进行归一化处理;最后,采用支持向量机算法(SVM)对所得到的实验数据进行最终的分类与识别。实验结果表明,与单一的支持向量机算法、主成分分析算法以及方向梯度直方图算法相比,本文方法能有效地提高非限制性条件下人脸识别的准确率,且耗时较短。     

小波框架支持向量机的模糊小波网络分类方法

针对现有的支持向量机(SVM)不具有多分辨率学习的特点,提出一种新的小波框架的多尺度支持向量机(SVM)的模糊小波网络(FWN)算法.将小波多尺度学习和模糊推理方法相结合,由于FWN对应着多个模糊规则,而每个模糊规则的后件对应一个小波网络,解决了模糊规则后件难以描述的问题;对高维输入的小波网络的初始参数和网络结构的确定困难问题,用基于正交小波框架的支持向量机代替小波网络的方法,使FWN模型具有更好的泛化性能;为了提高FWN模型的逼近精度,使用梯度下降方法调节FWN参数.仿真结果表明,与传统的模糊神经网络(FNN)相比,该方法能显著地提高分类精度.     

基于Daubechies小波的人脸识别算法

为寻求正确率更高的人脸识别技术,提出一种基于Daubechies小波变换和支持向量机(DW-FPSVM)的人脸识别算法.首先对人脸图像进行一次二维Daubechies小波分解提取特征,接着利用快速PCA对特征降维去噪处理,最后选取合适的核参数建立分类模型对其识别,并对常见的ORL人脸库、Yale人脸库进行实验仿真.结果表明:人脸识别准确率随支持向量机核参数γ的增大而减小,且基于DW-FPSVM能够有效的提高人脸识别算法的准确性和稳固性;相较于其他小波的相关结果发现,Daubechies小波更具应用优势.     

基于SVR的电能质量数据压缩算法

针对电力系统日益突出的海量数据流量的传输和存储问题,提出二维小波与支持向量回归结合算法用于电能质量数据压缩.利用小波变换把二维电能质量图像分解到不同尺度的子空间,对得到的不同方向的小波系数采用不同的数据组织方式.高频子空间系数采用可控制压缩比的ν支持向量回归(ν-SVR)学习系数间的相关性,用稀疏的支持向量表示原始数据,可以达到去冗余和数据压缩的效果.仿真实验利用不同的电能质量事件测试样本,对本文算法与传统支持向量机以及小波阈值法的压缩性能进行测试,结果表明,本文算法的压缩性能相比有了一定的进步.     

基于WA-ABC-WLSSVR的南美白对虾工厂化育苗溶解氧预测模型

为解决传统方法水质预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了基于小波分析(WA)、人工蜂群(ABC)优化加权最小二乘支持向量回归机(WLSSVR)的工厂化育苗溶解氧组合预测模型(WA-ABC-WLSSVR模型).该模型采用小波分析对原始非平稳溶解氧时间序列数据进行多尺度特征提取,通过加权最小二乘支持向量回归机对不同尺度下的溶解氧数据子序列分别建模,利用改进人工蜂群优化算法(ABC)对各分量序列WLSSVR模型参数进行组合优化,最后叠加各尺度下的预测结果.运用该模型对工厂化育苗溶解氧进行预测,并与BPNN、标准LSSVR、WAACO-LSSVR、WA-PSO-LSSVR等模型对比分析,结果表明,该溶解氧预测模型具有较高的预测精度和泛化能力.     

二尺度最小二乘小波支持向量回归

基于小波多尺度理论和最小二乘支持向量机的优越性能,提出了多尺度最小二乘小波支持向量回归,弥补了普通最小二乘小波支持向量回归在单尺度小波空间上对函数进行逼近的不足,使用多尺度上的小波线性组合来逼近L^2（R^d）空间上的任意函数,真正意义上实现了小波分解和最小二乘支持向量机的最佳结合,更有效地继承了小波多尺度学习算法和最小二乘支持向量机的优点,既能达到有效精度而且还计算简便。本文以两尺度为例,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。     

结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别

为提高人脸识别的准确性和实用性,提出了一种结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别算法.先利用小波分析对原始人脸图像进行降维,再分块求取小波系数的2类LBP直方图,最后将所有区域的2类LBP直方图连接起来得到整幅图像的小波直方图序列特征(HSWLBP),并将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别.所提出的算法在ORL人脸数据库上取得高达0.99的人脸识别率.实验分析表明,HSWLBP具有较强的特征表示能力和可鉴别性,且对光照、人脸表情和位置的变化具有较高的鲁棒性.     

基于Morlet-SVR和ARIMA组合模型的网络流量预测

针对网络流量的非线性和多维度动力学特性,结合小波多尺度分析的能力,提出了基于Morlet小波核函数的支持向量机回归算法（Morlet-SVR）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的组合模型预测网络流量.采用Morlet-SVR和ARIMA分别预测通过Mallat小波分解和单支重构得到的近似信号和多尺度细节信号,最后通过线性叠加得到最终预测结果.通过仿真实验分别对比分析了基于径向基核函数的支持向量机回归算法和ARIMA预测模型,通过3种误差评估得知该组合模型具有更高的预测精度.     

优化SVM在锅炉负荷预测中的应用

提出智能优化支持向量机算法来提高模型的预测能力和泛化能力。该算法针对支持向量机噪声敏感问题采用小波方法对数据集去噪;利用核主成分分析方法提取数据特征;采用量子粒子群算法优化支持向量机超参数。将该优化算法应用于锅炉负荷短期预测,实验结果表明,该优化算法预测精度较高,收敛速度较快,泛化性能优于其他预测方法,且工程实现容易。     

基于小波分析和支持向量机的供电线路故障诊断

将小波分析与支持向量机(SVM)相结合对供电线路故障进行自动诊断.运用变尺度多分辨小波分析方法对供电线路故障信号进行特征分析,SVM能够对小样本数据进行模式识别并且具有很好的分类推广能力.在小波分析信号特征提取的基础上,利用分布式多SVM分类器识别故障.实验表明,该方法能有效地对供电线路故障进行准确识别和诊断.