基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测

为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度.     

基于支持向量机的传感器非线性误差校正

提出了一种用支持向量机校正传感器非线性误差的原理和方法。该算法只依据样本就可以正确辩识传感器逆模型特征,而不需关于逆模型函数形式的任何先验知识,并将原问题转化为一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,具有较好的泛化能力。通过对电容式湿敏传感器误差校正的应用表明:该算法可取得较好的效果。     

基于支持向量机的软件缺陷预测模型

软件缺陷预测在软件系统开发的各个阶段发挥着极为重要的作用.利用机器学习的相关方法建立更好的预测模型已经被广泛研究.文章分析了支持向量机SVM作为二值分类模型应用到软件缺陷预测中的实现方法,构造了基于SVM的可迭代增强的缺陷预测模型SVM-DP.在13个基准数据集上开展比较实验,定量地分析了应用各种核函数对SVM-DP模型性能的影响.实验结果显示,应用线性内积核函数的SVM-DP具有最优的预测性能.同时,在与J48的比较实验中,最高超过J48预测模型20％的性能进一步证明了SVM-DP模型应用于软件缺陷预测的有效性.     

基于误差修正码的支持向量机大类别分类方法

针对传统的支持向量机大类别分类算法存在的不足，结合支持向量机快速准确的分类性能和误差修正输出码误差修正的特点，提出一种基于误差修正输出码的支持向量机大类别分类方法，分析了误差修正输出码误差修正的原理，提出4种最优误差修正输出码编码方法．并将该方法与传统的支持向量机大类别分类方法“一对多”算法相比较，通过实验研究表明，该方法能有效的提高支持向量机大类别分类器的分类精度，具有良好的分类品质指标。     

机床动态热性能研究和误差补偿

指出机床的热泪盈眶性能主要表现为在加工参数改变时机床的动态热误差。不同类型的机床热性能被研究,给出了机床热性能的测量分析和效果。多种数学模型被用来建立机床温度变化和热变形的关系。比较结果说明,多元线性回归和神经网络模型能够较好的预报补偿机床的动态热变形误差。     

基于灰色模糊聚类和LS-SVM加工中心的热误差补偿模型

为实现数控机床热误差的补偿,提出了基于灰色综合关联度的灰色-模糊聚类算法和最小二乘支持向量机（LS-SVM）对数控机床热误差元素进行优化建模的方法.该方法通过计算各温度测点和热误差数据间的灰色综合关联度,确定灰色相似矩阵,并利用最大树法,得到基于不同水平的聚类结果形成的谱系图,从而确定关键测温点,再利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差补偿模型.以MDV-55立式精密加工中心为实验对象进行建模补偿,结果表明,该方法不仅减少了温度传感器的数量,而且机床的加工精度也得到了显著改善.     

考虑工件热变形的大型结构件误差建模与补偿

为减少大型结构件的加工误差,基于热特性分析建立了考虑工件热变形的综合误差模型及其补偿方法.分析光栅尺温度变化产生热变形的机理,并通过热流研究光栅尺局部的非线性温度变化规律,对龙门加工中心几何误差和热误差分别建模,并叠加生成复合误差模型.建立工件热变形与温度变化量之间的线性模型,并分析加工过程中复合误差与工件热变形之间的相互关系,建立考虑工件热变形的综合误差模型.利用数控系统外部机械原点偏移功能,应用自主研制的误差实时补偿系统,并依据考虑工件热变形的综合误差模型,实现对龙门加工中心的误差补偿.结果表明:只考虑机床误差时,复合误差模型有很高的预测精度,但并不能应用到有较大工件热变形的大型结构件加工中;而考虑工件热变形的综合误差模型在大型扭力臂的实际加工中效果良好,其加工定位精度至少提高了52%.     

机床热误差补偿建模方法研究

在机床热误差补偿技术研究中,热误差鲁棒建模是机床热误差补偿的成功关键之一。对国内外几种主要的热误差建模方法进行了较为深入的分析研究,比较了不同方法各自的优缺点,并针对缺点介绍了一些改进方法。在此基础上,总结归纳了目前研究存在的问题,并对未来的发展方向进行了探讨。     

基于SVM的软件质量评价

为了提高软件质量评价的准确性,参考各软件质量模型中的质量因素,构建评价指标体系并构建基于SVM的软件质量评价模型,通过在WEKA下实例仿真,基于SVM的评价结果与期望的结果是一致的,表明该方法能够准确、科学和客观地评价软件质量。     

A new support vector machine based multiuser detection scheme

In order to suppress the multiple access interference （MAI） in 3G, which limits the capacity of a CDMA communication system, a fast relevance vector machine （FRVM） is employed in the multiuser detection （MUD） scheme. This method aims to overcome the shortcomings of many ordinary support vector machine （SVM） based MUD schemes, such as the long training time and the inaccuracy of the decision data, and enhance the performance of a CDMA communication system. Computer simulation results demonstrate that the proposed FRVM based multiuser detection has lower bit error rate, costs short training time, needs fewer kernel functions and possesses better near-far resistance.     

某姿态测量系统标定用转台指向误差补偿

为了提高某姿态测量系统的标定精度,研究了其标定设备三轴转台的指向误差补偿方法。分析了影响指向误差的因素;基于多体系统运动学基本原理,阐述了转台系统拓扑结构的低序体阵列;推导了相邻两体间的低序算子;进而建立了关于转台三个回转轴线平均线夹角的指向误差模型;通过仿真结果研究了各误差项对指向误差的影响规律;最后介绍了误差模型参数的测量方法。误差补偿实验验证了方法的有效性和可行性。     

基于双联支持向量机的入侵检测技术

为提高网络入侵检测系统的性能,提出基于双联支持向量机的入侵检测方法。介绍网络入侵检测系统工作的基本原理;引入双联支持向量机和入侵检测分类器;构建基于双联支持向量机的入侵检测模型。仿真结果表明,该方法可以在样本数据很少的情况下,高速率、高精度地对计算机网络安全进行检测,适用于入侵检测系统。     

某姿态测量系统标定用转台指向误差补偿

为提高某姿态测量系统的标定精度,对其标定设备三轴转台的指向误差补偿方法进行研究.分析了影响指向误差的因素;基于多体系统运动学基本原理,阐述了转台系统拓扑结构的低序体阵列,并推导出相邻两体间的低序算子;进而建立关于转台三个回转轴线平均线夹角的指向误差模型;通过仿真研究了各误差项对指向误差的影响规律;最后介绍了误差模型参数的测量方法.误差补偿实验验证了方法的有效性和可行性.     

基于支持向量机的增量式算法

为了扩展支持向量机在大规模数据集和成批出现数据领域的应用,提出了一种基于支持向量机的增量式学习算法.利用标准的支持向量机算法训练得到初始的目标概念,通过增量式步骤不断更新初始的目标概念.更新模型是求解一个与标准支持向量机具有类似的数学形式的凸二次规划问题.证明了在可分情况下,如果新增加的样本不是位于边界区,那么增量式过程既不会改变分类平面也不会改变分类平面的表达.与现有的增量式支持向量机算法相比,该算法无需额外计算就可实现增量式的逆过程并且训练时间与增量式步骤数成反比.实验结果表明,该算法满足稳定性、能够不断改进性能以及性能回复三个准则.     

基于支撑矢量机的智能目标识别方法

支撑矢量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。文中将支撑矢量机的概念引入雷达的目标一维像识别中,对其机理作了详细地分析,建立了相应的支撑矢量机分类器算法。对雷达目标的回波数据进行目标特征提取与分类的实验结果表明,此方法可使信号特征的可分性得到显著提高。     

基于支持向量机的模糊回归估计

针对给定的大规模数据集的回归估计问题，提出基于支持向量机的模糊回归估计方法.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合，每个群体采用单一的回归模型进行描述，使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.在此基础上把支持向量机与模糊C聚类结合起来得到基于支持向量机的模糊回归模型，并给出了实现该模型回归估计的算法.该方法对大规模的数据样本进行模糊C聚类，并回归估计各聚类的数据样本.数值仿真结果表明，该方法在聚类数据样本的同时能实现多个模型的回归估计，而且模糊隶属度的初始化影响要小于其他的模糊回归估计方法.     

基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

对每一个训练点都定义点模糊度,利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度,在此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进,提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类技术。采用不同噪声图像进行的试验结果表明,模糊支持向量机方法能够较好地对MRI图像中脑组织进行分类,并且具有较高的精度。使用该方法还可以减少计算量,提高运算速度。