基于PSO-LSSVM的过电压识别

为了获得理想的过电压识别结果,提出了粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机参数的过电压识别方法。首先采用小波变换对过电压原始信号进行分解,提取过电压信号的特征量,然后将过电压信号的特征量作为最小二乘支持向量机的输入,建立过电压识别分类器,并采用粒子群优化算法估计最小二乘支持向量机的参数,最后采用实测的过电压数据进行仿真实验,测试其可行性。结果表明,本文方法可以对各种类型的过电压信号进行准确分类和识别,识别结果稳定,且过电压识别率要高于其它方法。     

融合MPEG-7和声门特征的病理嗓音识别方法研究

本文提出了一种融合多媒体内容描述接口(MPEG-7)和声门特征的病理嗓音识别方法,以更细致地表征病理嗓音与健康嗓音之间的差异度,提高病理嗓音识别率。首先将声门特征与MPEG-7特征进行融合,随后通过贝叶斯网络、BP神经网络、逻辑回归、支持向量机、局部加权线性回归五种机器学习方法进行识别实验。采用DSP芯片TMS320VC5509A为核心实现该方案。采用MEEI数据库中的正常嗓音和病理嗓音进行十折交叉验证实验,实验结果表明,MFCC、LPCC和MPEG-7融合声门特征的平均识别率分别比融合前分别提高了2.87%、1.78%和0.6%。其中,融合MPEG-7和声门特征在支持向量机方法下性能最优,能达到100%的识别率。     

基于双谱奇异值和最优参数支持向量机的目标识别算法

提出了基于双谱奇异值和最优参数支持向量机的目标识别算法。首先从目标距离像的双谱中提取双谱奇异值特征;然后通过实验的方法确定支持向量机参数取值的范围,利用遗传算法获取支持向量机的最优参数;最后应用最优参数支持向量机对3种地面坦克目标进行识别。仿真实验表明,即使在较低的信噪比下该算法仍然可以取得比较高的识别率。     

自适应遗传算法优化支持向量回归的水质预测

文中提出了一种动态改进的遗传算法和支持向量回归机相耦合的水质预测方法,改进了传统遗传算法中交叉和变异概率固定的问题,尽可能避免陷入局部最优的问题。在对大理弥苴河水质进行大量实际监测的基础上,分别采用BP神经网络,遗传算法优化的支持向量回归机和自适应遗传算法优化的支持向量回归机3种模型的方法,建立了弥苴河水质高锰酸盐含量的的预测模型。通过数据预处理,筛选了60天的数据进行训练学习和测试。通过对三个模型的预测误差分析对比,可以得出自适应遗传算法优化支持向量回归的预测模型精度更高。     

基于核Fisher判决分析的脸谱识别新方法

本文提出一种新的基于核Fisher判决分析(简称KFDA)的脸谱识别方法。即首先应用KFDA提取脸谱特征，然后，进行脸谱识别。利用标准的AT＆T脸谱数据库对KFDA特征提取方法和PCA、FDA以及ICA特征提取方法进行比较，最后使用线性支持向量机(简称SVM)进行分类和识别，实验结果显示基于KFDA特征提取脸谱识别方法的识别率明显优于其它三种脸谱识别方法的识别率。     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

干扰识别的量子粒子群和支持向量机算法

根据支持向量机结构风险最小化原则和量子粒子群快速全局优化的特点,提出了干扰样式识别的QPSO-SVM算法。采用量子粒子群算法优化支持向量机参数,建立了干扰样式特征组分识别的模型,经过仿真试验,表明该算法具有识别率高,计算时间短的优点。     

基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法及性能

针对基于支持向量机(SVM)的雷达辐射源信号识别方法中SVM模型参数对识别性能影响较大的问题,提出基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法,并选择遗传算法、蚁群算法和粒子群算法三种典型的优化算法应用于新的识别方法进行优化识别.通过不同条件下计算机仿真实验,验证了新方法的有效性,并分析了三种典型优化算法在新方法中的综合性能,为对雷达辐射源信号进行更好的识别提供一定的依据.     

基于PSO-SVM方法的电源线传导泄漏信号识别与还原

针对显示器电源线传导泄漏信号中红信号识别的难题,该文提出基于粒子群(PSO)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法。首先对传导泄漏信号进行滤波预处理并分段,然后利用粒子群-支持向量机(PSO-SVM)对传导泄漏信号进行训练、分类并与SVM分类性能进行对比,最后应用PSO-SVM实现了显示图像的还原。结果表明此算法可以准确实现电源线传导泄漏信号中红信号的识别,且识别率明显高于SVM分类器。