基于PSO-SVM的孤立性肺结节良恶性分类研究

为辅助医生诊断孤立性肺结节的良恶性,提出一种针对肺结节的PET/CT影像特征的PSO-SVM分类方法。该方法利用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)进行参数搜索,进而选择最合适的参数,得到合适的SVM分类模型。实验表明,利用粒子群优化算法对支持向量机模型中的参数进行优化,可以避免人为选择的随机性,在解决分类问题中有良好的表现。使用此方法得到的分类模型对良恶性肺结节进行分类,平均正确率可达到90%以上,且为医生诊断肺结节时选取的主要特征提供了理论依据。     

基于粒子群算法优化支持向量机的模拟电路诊断

为了提高支持向量机网络(SVM)进行模拟电路诊断的准确率,提出了一种基于粒子群(PSO)算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换,通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征;然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,实现对不同故障模式分类识别。仿真结果表明,此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率。     

PSO-SVM算法在肝脏B超图像识别中的应用

为提高肝脏B超图像的诊断准确率,研究了将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vec-tor Machine,SVM)相结合进行肝脏B超图像识别的方法;该方法首先提取肝脏B超图像的空域和频域的纹理特征,然后运用SVM对108幅肝脏B超图像进行分类,利用PSO算法优化SVM的模型参数,最后将该方法与基于网格搜索法优化的SVM和基于BP神经网络的分类方法进行了对比;实验结果表明,在PSO-SVM算法下,所提取的两种纹理特征相结合能够有效地描述肝脏B超图像,基于粒子群优化算法的支持向量机模型具有较高的识别精度,平均分类准确率达94.44%,这就表明PSO-SVM算法适用于对肝脏B超图像的识别。     

基于改进PSO算法优化SVM模型的面色识别

针对传统中医诊断信息技术中,存在样本不平衡及面色识别精度低的问题,提出了基于改进粒子群算法的支持向量机(SVM)模型.由于数据量的限制,选择SVM小样本分类模型.采用粒子群算法为SVM模型选择合理参数.采用惯性权重先增后减的更新策略,同时利用自适应高斯模型对粒子群算法进行改进,应对容易陷入局部最优的问题.研究了384个...     

基于改进粒子群优化的SVM故障诊断方法

针对支持向量机(SVM)分类模型参数选取困难的问题,提出基于遗传免疫的改进粒子群优化算法,克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷。将该算法与优化支持向量机分类模型相结合,建立基于遗传免疫粒子群和支持向量机的诊断模型,并用于轴承故障诊断中。结果表明,基于遗传免疫粒子群算法优化的SVM可实现对SVM分类模型参数的自动优化,并能提高SVM分类模型的故障诊断精度,对分散程度较大、聚类性较差的故障样本分类有较强的适用性。     

改进PSO-SVM工业防火墙白名单自学习方法研究

工业防火墙作为工控系统的关键设备,提高工业防火墙白名单规则自学习的准确率已成为研究的重点。利用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)算法计算准确率时,会发现其内核参数以及特征选择均会影响分类准确性。针对上述问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法和SVM相结合的白名单自学习算法。首先以五折交叉验证的准确率作为适应度函数,并使用SVM算法对训练样本训练,然后利用改进的粒子群优化算法找寻SVM中的c,g参数,最后进行仿真验证。实验结果表明,相比于粒子群优化算法(PSO)、网格搜索法(Grid-Search),正常数据类的准确率最大程度提高了20%,识别异常数据的准确率最大程度提高了22%。     

基于支持向量机的变压器故障诊断方法

为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机（SVM）和改进布谷鸟算法（WCS）及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法相结合的算法进行SVM参数的寻优,克服了基本的SVM模型容易陷入局部最优的缺陷,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,利用LIBSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机,用训练良好的支持向量机诊断110kV甘棠变电所#1主变压器故障情况.通过实例验证分析表明,采用该算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;相较于粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）、网格搜索算法（GS）等算法,该方法具有更高的诊断准确率.     

乌鸦搜索算法在SVM参数优化中的应用

参数的选择对支持向量机（SVM）分类精度和泛化能力有至关重要的影响，而群体智能算法近年来在参数优化方面应用广泛，在此背景下提出CSA-SVM模型。该模型将分类准确率作为目标函数，利用乌鸦搜索算法（CSA）求得SVM的最优参数组合。为了验证CSA-SVM模型的分类性能，将该模型应用于6个标准分类数据集，并分别与遗传算法（GA）和粒子群（PSO）算法优化后的SVM模型进行性能比较。实验结果表明，CSA算法在SVM参数选择中具有更好地寻优能力和更快地寻优速度，CSA-SVM模型具有较高的分类准确率。     

基于支持向量机的机载吊舱故障诊断优化算法

提升机载吊舱的后勤保障能力,适应吊舱测试中多型号、多故障类型和测试环境动态变化的测试要求,是打赢现代化战争的重要保障。支持向量机（SVM）算法适用于小样本、高维度、非线性分类问题,SVM相关参数是影响算法性能的重要因素。基于K-CV算法和粒子群算法两种改进的SVM模型可以实现SVM参数优化,K-CV算法可以交叉验证优化模型参数,粒子群算法可以对SVM参数进行动态寻优,建立多核SVM吊舱故障诊断模型。两种算法都可以提高吊舱故障诊断模型的准确率,提高模型的学习能力和泛化能力,有效对吊舱的故障进行定量和定位诊断。     

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...     

分布式存储系统中元数据系统的研究与设计

在分布式存储系统中,元数据服务系统是一个潜在的访问瓶颈。文章提出了一种基于分布式哈希函数和共享存储器思想的元数据服务器系统,并且与LazyHybrid(LH)方法进行了对比研究,通过仿真测试表明其具有较高的元数据操作吞吐量和减少了元数据服务器之间元数据移动及易扩展等特性。     

混合Petri 网及其在混合系统中的应用探讨

针对混合系统的建模，提出一种混合Petri网(HPN)模型，并用数学语言严格地定义和描述与此Petri网有关的基本概念和一些性质。以一个生产系统为例，用Petri网来描述并分析此生产系统，并用VisObjNet软件包仿真此生产系统。     

一种实现森林场景漫游的几何与图像混合绘制方法*

提出了一种基于粒子系统和Particle System API的景物模拟方法,并采用Line方式取代传统的Point方式渲染粒子,结合纹理映射方法实现了多种喷泉模拟。实验证明用该方法模拟喷泉效果比较真实,速度快,在普通微机上可以得到令人满意的效果。     

混合系统在matlab环境下的建模和仿真

混合系统是集连续动态系统和离散事件为一体的复杂动态系统,是近年来控制理论研究领域的热门课题.由于混合系统既含连续变量义含离散事件,给处理这类系统带来了复杂性.一般混合系统建立模方法有:混合自动机,混合petri,时段演算及其扩展等模型.在概述混合系统概念与特点的基础上,介绍了混合系统研究中的建模与仿真问题.结合超市冰柜系统用混合自动机建模,并用MATLAB中的SIMULINK和STATEFLOW进行仿真.仿真结果表明效果很好,为系统分析和设计提供了有力的工具.     

混合式组播——分布式仿真中一种新型信息传输方式

大规模分布式仿真的信息过滤机制要求使用组播方式传送信息犤1犦,但是当前网络硬件对IP组播的支持很有限,远不能满足实际系统的需要。为此,该文引入了在性能上介于“点对点传送”和组播之间的混合式组播,提出了混合式组播优先的组播组分配算法以解决可用组播组数量偏少的问题。     

基于等价关系的混合多粒度粗糙集

以基于等价关系诱导的划分为基础,提出了混合多粒度空间的概念,以便研究同时具有析取和合取关系的多 粒度空间。利用混合多粒度空间中的划分对目标概念进行近似逼近,提出了混合多粒度粗糙集模型。讨论了混合多 粒度粗糙集模型的基本性质,证明了混合多粒度粗糙集是乐观和悲观多粒度粗糙集的广义化表现形式。     

Specifications for decidable hybrid games

We introduce STORMED hybrid games (SHG), a generalization of STORMED hybrid systems, Vladimerou et al. (2008) [33], which have natural specifications that allow rich continuous dynamics and various decidable properties. We solve the control problem for SHG using a reduction to bisimulation on finite game graphs. This generalizes to a greater family of games, which includes o-minimal hybrid games, Bouyer et al. (2006) [6]. We also solve the optimal-cost reachability problem for Weighted SHG and prove decidability of WCTL for Weighted STORMED hybrid systems.     

混合系统的建模设计与仿真综述

混合系统是一类既包含连续动态行为又包含离散动态行为的系统,这类系统在实际应用中显得越来越重要,对这类系统需要探索新的模型和研究方法。该文在概述混合系统概念、特点以及发展近况的基础上,主要综述了近年来混合系统研究中的一些重要问题,指出现有各种方法的优缺点,并指出了今后的研究方向。该文首先介绍了混合系统研究中多种常见的建模方法,如混合自动机、Petri网和时段演算,然后重点讨论了混合系统一些重要性质,主要集中在对系统稳定性、可达性、可观性的分析方法上,以及混合系统的多种设计方法,并且对这些方法进行了初步评价,最后介绍了混合系统研究中一些常用的仿真工具。     

Agent-based architecture for designing hybrid control systems

When designing very complex control strategy using hybrid technology, one usually faces the challenge of balancing effective realization of multi-control modeling with design simplicity. To better manage this difficulty we have used the agent paradigm as a simple and powerful bridge between asynchronous/distributed computation and Matlab environment. The proposed architecture has been used to design a complex hybrid control environment using multi-objective, fuzzy c-means, and genetic algorithms optimization to design hybrid control strategies suitable for the energy flows management on board of hybrid electric vehicles.     

混合投影时序逻辑与混合系统的形式化验证

为了描述混合系统的性质和行为，10多年来，各种时序逻辑，如Hybrid Temporal Logic等相继出现。这些时序逻辑适用于刻画混合系统的性质和规范，但不适宜表示描述系统的实现模型。本文定义了一个混合投影时序逻辑（Hybrid Projection Temporal Logic，简称HPTL），既能刻画混合系统的性质，又能表示混合系统的实现。这样，混合系统的验证就可以很方便地在统一的数学模型框架下进行。同时，给出了HPTL的基本的逻辑等价式系统和一个用HPTL进行混合系统验证的实例。