基于小波包和支持向量机的ERT系统流型识别

两相流体具有复杂的流动特性,流型的准确识别是两相流参数准确测量的基础,是两相流研究的重点内容之一.本文首先采用小波包分析方法对ERT系统中的测量数据进行特征提取,然后将提取的特征数据输入支持向量机多类分类模型,对两相流的4种流型进行识别.仿真实验证明小波包分析和支持向量机的结合是两相流流型识别领域的一种有效方法.     

基于小波包融合及支持向量机的结构损伤识别

本文提出将多个传感器的结构振动信号经小波包分解后得到的频带能量进行数据融合,再将融合后的数据按传感器在结构中所处的位置进行分区,将分区后的数据作为特征指标,将特征指标输入到支持向量机中训练,得到具有实现结构损伤识别和定位能力的支持向量机。试验结果表明,分区后得到的损伤指标比简单进行数据融合后的损伤指标,具有更明显的损伤特征,训练出的支持向量机也具有更高的损伤判断准确率。     

基于支持向量机和遗传算法的纹理识别

为了解决尺度变化和训练样本有限给纹理识别带来的困难,提出了一种基于支持向量机和遗传算法的纹理识别新方法。该方法用小波变换各子带图像共生矩阵参数、分析窗口大小、像素均值和像素标准差等参数作为纹理特征,用多类支持向量机作为分类器。用遗传算法对纹理特征集进行了优化;用输出纠错码将二类支持向量机扩展到多类,提高了分类器的泛化能力。用包含有25类单色自然纹理的图像库进行识别试验,结果表明,该方法的识别错误率小于10%,得到了比传统的贝叶斯等方法更高的识别率和更好的推广性。     

改进的支持向量机SMO算法说话人识别系统研究

支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解决模式识别问题的有效工具.本文把支持向量机应用在说话人识别系统中,对支持向量机的SMO算法进行了论述,并对SMO中有关两个待优化拉格朗日乘子的选取做了改进,用简单的排列算法取代函数集中的遍历操作来使目标函数值下降,实验证明SMO算法具有占用内存少,运算速度快等优点,本文中的SMO改进算法可以节省50%时间.     

基于核K-均值聚类和支持向量机结合的说话人识别方法

提出了基于核K-均值聚类方法与支持向量机结合的说话人识别方法,为每两个人建立一个支持向量机,对支持向量机输入的语音信号先进行核K-均值聚类,并选取有效样本作为支持向量机的输入,本文提出的聚类方法能够去更好的聚类并约简数据,提高了识别率.实验比较了在用支持向量机作为分类器的情况下,该核聚类与传统聚类方法的训练速度和识别性能,验证了本文提出方法的有效性.     

基于小波包与支持向量机结合的齿轮故障分类研究

文章通过对齿轮系统在不同的运转状态下故障类型进行试验测试分析,采集了有关的振动测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,运用小波包方法对信号进行分解,然后对分解后的各层信号进行重构,并计算各层的能量,将它作为故障特征,在此基础上将各层信号特征作为输入,运用支持向量机对它们进行分类,将所得结果与神经网络分类的结果进行了比较。研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波与支持向量机结合的方法,对于单一故障和复合故障都能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在92%以上。该方法不仅可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断,而且可用于其它故障诊断领域。     

基于小波变换的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和支持向量机的短期负荷预测方法．首先利用小波变换把负荷序列分解成不同频段的子序列，对高频序列利用软阀值消噪法去除负荷噪声；对降噪后的负荷序列利用不同的小波进行分解．然后用相匹配的支持向量机模型预测各子序列．仿真结果表明db4小波的预测精度最高，平均绝对预测误差为1．6692％．所得结果同直接用支持向量机预测结果进行比较表明，该方法是有效的。     

基于小波变换说话人识别技术的研究

提出了基于小波变换理论的说话人识别算法———小波基包法 .利用小波变换多分辨的特性 ,提取出真正地反映基音周期变化的基频包络 ,从声学语音学的角度去认识方言和口音 ,首次提出了汉语口音的参量表征 ,并应用到说话人识别当中 ,以实现从听觉的角度出发 ,进行说话人的先天特性与后天特性相结合的说话人识别 .结果表明 ,从基频包络中可以表现口音的一些表征 ,有助于认识说话人的特性 .     

基于振动信号分析和支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承出现故障时产生的振动信号具有非平稳信号的特点,通过小波包变换提取故障信号的特征向量,采用支持向量机分类器对提取的特征向量进行多类故障分类.通过与BP神经网络分类器进行对比研究,结果表明,在有限故障样本条件下,支持向量机分类器比BP神经网络分类器具更好的分类性能.     

基于支持向量机的语音情感识别算法研究

为了提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种支持向量机核函数参数的优选方法。首先给出影响支持向量机核参数的因素,其次依据这些因素,结合Fisher准则和最大熵原理对支持向量机的核参数进行优选。最后用优选参数对基于情感语音数据库进行5种情感的识别测试,测试结果表明Fisher准则和最大熵方法相融合能够有效地提高语音情感识别准确率。     

小波包和GA-BP网络结合的红枣病害识别方法

针对传统人工枣树病害识别费时费力的问题,提出了一种小波包和GA-BP神经网络结合的快速识别方法.通过小波包去噪方法,消除病害图像采集过程中随机噪声产生的干扰,采用小波包分解系数矩阵的奇异值和小波包变换模极大值矩阵的奇异值构造特征输入参数,利用遗传算法优化后的BP神经网络建立红枣病害的识别模型.实验表明,小波包、遗传算法...     

基于矢量量化方法的说话人识别技术

说话人识别是一项通过语音来识别说话人身份的技术，它在保安、司法、军事、财经和信息服务等领域都具有广泛的应用前景。该文采用线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数特征相结合，基于矢量量化聚类方法建立了一个与文本无关的、连续语音发音的说话人识别系统。只要矢量量化聚类法码本大小选择合适，该说话人识别系统就可以获得较好的识别效果。当阈值恰当选取时，该系统具备拒绝识别集外人的功能。     

基于自相关特性的WPM与OFDM的识别研究

该文基于小波包调制和正交频分复用调制信号的结构特征,利用接收信号的自相关特性,探讨了在加性高斯白噪声信道、瑞利信道和频率选择性信道下小波包调制和正交频分复用调制的分类识别。仿真结果表明,该方法简单,具有较好的识别效果。     

基于小波包分析特征的直升机识别新方法

旋转部件的多普勒调制信息具有良好的姿态角稳定性，是雷达识别直升机的主要信息来源．为了从直升机主旋翼（含叶毂）回波中提取与直升机主旋翼结构和运动参数有关的分类特征，提出了一种基于小波包分析的主旋翼回波特征提取新算法，并进行了计算机仿真．仿真结果表明，该算法具有较好的目标识别性能．     

基于小波包分析的结构损伤定位方法

提出了基于小波包节点能量（WPCE）相对变化量的结构损伤定位方法，采用其斜率向量和曲率向量2个指标作为损伤定位的依据，从而做到对于结构损伤的无模型定位，最后通过数值算例验证了该方法的可行性。     

基于优化的Baum-Welch算法的说话人识别研究

说话人识别是根据人的声音来识别人身份的一种生物认证技术。文章采用VC平台利用VQ和HMM技术实现了说话人身份认证功能。并用遗传算法改进了Baum-Welch算法,通过实验验证了改进的HMM算法识别的效率有所提高。     

损伤声发射信号小波包神经网络特征识别方法

在材料损伤的检测和评价时,为了在大量接收信号中识别有效声发射信号,提出了一种基于小波包特征提取的损伤声信号神经网络识别方法,首先利用小波包全局分解的优势,准确提取非平稳信号的特征信息,建立相应特征向量,对有效声发射信号和干扰噪声信号进行表征;然后根据特征向量和识别输出要求,建立了3层结构的反向传播神经网络对信号进行分析和识别,滤除噪声信号,保留有效声发射信号;最后,在玻璃钢复合材料的声发射实验中,采集了400组信号对该方法进行验证,准确性达到97.5%,能够满足工程需要.     

基于小波提取特征的SVM目标识别

基于小波变换提出了一种特征提取及特征选择的方法.通过对小波系数绝对值化,减小了特征的分布范围;对小波进行自适应的过滤提取了目标的主要特征,增加了特征的聚类程度.本文通过SVM分类器对该方法进行验证并与其他方法比较.实验证明该方法有效的提高了目标的识别率,降低了误识别率.     

基于Mel子带的鲁棒性说话人识别系统

在分析各个Mel子带抗噪性能的基础上，提出了鲁棒性的说话人识别算法，经实验结果证明，在噪声环境下此算法能有效地提高说话人识别系统的识别率。