共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
分析了超声检测信号识别中存在的问题。研究了将支持向量机和贝叶斯推理相结合的多特征融合识别算法。阐述了支持向量机解决分类问题的原理以及贝叶斯推理原理。设计了基于最大后验概率准则的多缺陷类型多特征SVM-Bayes融合识别方法。介绍了四种不同的特征提取方法。分别将单特征SVM方法和SVM-Bayes融合方法应用于石油套管缺陷检测信号的识别。对比试验表明:SVM-Bayes融合识别方法能有效识别上述缺陷信号,其在识别率和泛化性方面都比单特征的SVM识别方法有优势。 相似文献
2.
本文针对马铃薯分级手段落后,分级精度不高的问题,研究了采用基于结构风险最小化原理的支持向量机方法对模式类的识别能力,构造了对应的SVM识别过程和算法,该方法易于实现,且能够找到模式间的最优分类超平面,泛化能力明显提高。最后采用两种核函数,将SVM用于马铃薯分级识别以提取马铃薯外部特征与马铃薯级别之间的映射关系,从而实现模糊性的识别。实验结果表明,此方法对解决马铃薯识别问题具有良好的适应性和实用性。 相似文献
3.
提出了基于支持向量机的模拟电路软故障诊断新方法.该方法提取电路的频域响应为故障特征,利用支持向量机对故障进行识别分类.支持向量机具有结构简单、泛化能力强的特点,对小样本分类具有良好的识别效果.以Sallen-Key滤波电路为诊断例,实验结果表明该方法故障诊断准确率大于99%. 相似文献
4.
5.
针对传统缺陷检测存在的工序繁琐、不易在线实施、准确率低、容易受人为因素影响,以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷类型识别时存在泛化能力差和过学习等问题,提出一种基于复小波变换和支持向量机(SVM)模式识别理论的缺陷类型识别新方法.在利用小波对超声缺陷回波信号进行消噪的基础上,采用复小波变换获得缺陷回波信号的包络并提取其特征参数,构成输入特征向量后运用支持向量机进行分类.实验结果表明,该方法具有识别准确率高、泛化能力强、容易实现在线处理等优点. 相似文献
6.
基于支持向量机改进算法的船舶类型识别研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用改进的支持向量机算法,实现了对船舶目标的分类识别研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和最优分类面求解时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数两方面进行了改进,提出了基于径向基核函数的齐次决策二阶损失函数支持向量机改进算法,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶目标类型分类识别实验。理论分析、数据仿真与实验结果表明,该改进算法实现了在二次规划中的较少约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,是一种适合于船舶辐射噪声DENOM分类识别的有效的支持向量机改进算法。 相似文献
7.
水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。 相似文献
8.
9.
10.
11.
12.
13.
《中国测试》2016,(1):87-91
针对刀具磨损监测中信号的非平稳特性和小样本建模中神经网络容易陷入局部值的问题,提出基于多传感器信号,运用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的算法,实现对刀具磨损多状态的识别。首先对振动信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和,然后计算得到三向切削力信号的均值和各本征模态函数分量的能量百分比值作为磨损状态分类特征,最后运用支持向量机和Elman神经网络对刀具在不同磨损状态下的特征数据样本进行训练和识别。实验结果证明该方法能很好地实现对刀具磨损状态的识别,与Elman神经网络相比,支持向量机具有更高的识别率,更适合小样本情况下刀具磨损状态的分类识别。 相似文献
14.
15.
针对小样本步态数据引起的分类器泛化能力差的问题,提出了基于支持向量机的步态分类方法.采集了24名青年和24名老年受试者的步态数据,提取24个步态特征训练支持向量机,采用交叉验证方法评估分类器的泛化性能.结果表明,本文提出的方法能够有效地对小样本步态数据分类,并且具有良好的泛化性.不同的核函数对分类性能影响较小.与传统反向传播学习算法的神经网络分类器进行了比较,支持向量机分类性能明显优于传统反向传播学习算法的神经网络.支持向量机在步态分类中具有广泛的应用前景. 相似文献
16.
17.
针对刀具磨损过程中产生的非平稳性信号,提出了基于变分模态分解的关联维数及相关向量机的刀具磨损状态监测方法。首先,利用变分模态分解对采集的声发射信号进行分解,获得一系列分量;其中部分分量跟磨损状态相关,部分分量是干扰噪声。为此根据分解后分量与原信号的互信息值提取出敏感分量;利用刀具信号特点确定关联维数的时延参数和嵌入维数,计算敏感分量的关联维数并组成特征向量;最后,将刀具不同状态的特征向量输入相关向量机进行训练与测试,从而实现对刀具磨损状态的监测。实验结果表明,该方法能够有效地识别出刀具磨损过程中不同的工作状态,且分类准确率较经验模态分解好。 相似文献
18.
根据文本分类的特点,在对最小二乘支持向量机方法进行详细分析的基础上,创建了基于最小二乘支持向量机的多元文本分类器.实验表明,采用该文本分类器能够在保持较高分类精度和召回率的基础上,提高训练效率,具有一定的可行性. 相似文献
19.