基于最小二乘支持向量机的传感器动态补偿方法

介绍和比较标准支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）基本原理的基础上,探讨了一种利用LS-SVM进行传感器动态误差补偿的方法,并给出了相应的过程和算法。与标准SVM补偿方法比较,该方法的优点是明显的：用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束,将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,在相同样本条件下,使得补偿器构造速度提高1～2个数量级。通过对SVM和LS-SVM传感器动态补偿的仿真分析和实验结果对比表明,在噪声条件下,LS-SVM方法的补偿误差约为SVM的40％。因此,LS-SVM补偿方法学习速度快,抗噪声干扰能力强,更适合传感器动态补偿。     

基于遗传算法和最小二乘支持向量机的织物剪切性能预测

提出了一种基于最小二乘支持向量机的织物剪切性能预测模型,并且采用遗传算法进行最小二乘支持向量机的参数优化,将获得的样本进行归一化处理后,将其输入预测模型以得到预测结果.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机的预测模型比BP神经网络和线性回归方法具有更高的精度和范化能力.     

移动最小二乘支持向量机

基于移动最小二乘逐点逼近思想,移动权被引入到最小二乘支持向量机的误差变量中,得到新算法的模型.此外,证明了用移动最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用移动最小二乘法得到的解是一致的,揭示了移动最小二乘支持向量机所选择的核函数相当于移动最小二乘法所选择基函数组.数值试验与实例进一步验证所提出方法的优越性.     

基于差分进化支持向量机的轧制力预测

板带材热连轧轧制过程中,轧制力的精确控制对改善带钢板形性能有至关重要的作用.针对B钢厂2250热连轧轧线轧制力模型计算值与实际值误差较大(±10％)的问题,建立基于线性(Linear)核函数、多项式(Poly)核函数、高斯(RBF)核函数3种支持向量机回归预测模型,分析3种核函数支持向量机预测模型,选用拟合效果最好的R...     

基于改进的中值滤波算法与最小二乘支持向量机的指纹图像识别研究

人类指纹的不变性和唯一性使得指纹识别技术成为目前应用最广泛、最可靠的身份验证技术。首先建立完整的指纹识别系统,通过预处理、特征提取和分类识别3个过程,实现了指纹的分类识别;然后分析标准中值滤波实现原理和缺陷不足;针对算法缺陷不足,提出加权自适应中值滤波算法,介绍算法的实现原理,并对比本文算法与标准中值滤波算法的处理效果;最后,在识别阶段采用最小二乘支持向量机训练指纹样本,进行指纹识别实验,并对实验结果进行了比较。     

最小二乘支持向量机在热舒适性PMV指标预测中的应用研究

介绍了一种新型的机器学习算法一最小二乘支持向量机的原理，并针对预测PMV指标建立了最小二乘支持向量机预测模型。该模型的预测结果表明，最小二乘支持向量机预测准确度高，计算过程速度快，可以满足以PMV指标作为被控参数的空调系统控制的要求。     

最小二乘支持向量机的扩展及其在时间序列预测中的应用

根据时间序列近期数据较远期数据包含有更多未来信息的思想,对最小二乘支持向量机预测方法进行了扩展,得到了更具一般性的最小二乘支持向量机预测模型,给出了扩展后的预测模型具体算法。两个时间序列的预测实例表明,扩展后的预测方法获得了更好的预测效果,提升了最小二乘支持向量机预测方法的价值。     

基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断是提高设备利用率、降低运行及维护成本关键。最小二乘支持向量回归机为有效的故障诊断方法,为解决其参数选取受限于主观经验问题,将萤火虫群算法用于惩罚系数C与核参数σ寻优,提出基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明,该方法能对滚动轴承故障位置及程度进行准确诊断,与常规最小二乘支持向量回归机、BP神经网络相比精度更高,由此验证该方法的可靠性。     

基于最小二乘支持向量机的传感器非线性动态系统辨识

讨论了一种基于最小二乘支持向量机的非线性动态传感器系统辨识方法,并给出了相应的推导过程和学习算法.首先,将传感器的非线性动态系统分解为静态非线性子环节和动态线性子环节串联--Hammerstein模型;然后,建立类似线性的中间模型,通过该模型能将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的类线性形式;再通过LS-SVM线性回归算法求取中间模型参数;最后推导出中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,并通过该关系反演出原传感器系统的Hammerstein模型参数,实现传感器非线性动态辨识.仿真与实际传感器系统辨识的实验结果均表明该方法可行.     

基于最小二乘支持向量机的扫描仪特征化

目的基于最小二乘支持向量机回归(LSSVR),研究扫描仪图像输入设备的特征化方法。方法以ColorChecker SG标准色卡为目标,通过最小二乘支持向量机建立RGB三通道值到CIE Lab色度值的非线性映射模型,采用基于交叉验证的网格搜索确定模型最优参数,优化LSSVR模型,实现彩色扫描仪的色度特征化。结果所建模型的训练集R-squared为0.996,验证集R-squared为0.998,训练集与验证集的CIEDE2000平均色差分别为1.1463,1.2754。结论 LSSVR模型能够较好地实现彩色扫描仪色度特征化,泛化能力较强,此模型可有效地提高彩色扫描仪特征化的精度且计算处理速度更快。     

基于粒子群算法优化支持向量机的铝热连轧机轧制力预报

为了提高热轧带材的轧制力预报精度,提出了粒子群算法和支持向量机结合的方法来预报轧制力。根据轧制原理用支持向量机建立轧制力预报的模型,通过粒子群算法优化支持向量机参数来提高预报精度。为了进一步提高轧制力预报精度,还提出了支持向量机网络与数学模型相结合的方法,对某“1+4”铝热连轧厂现场采集的5052铝合金轧制数据进行离线仿真,仿真结果可以看出支持向量机网络与数学模型结合的方法预报轧制力,提高了轧制力预报速度并使其轧制力预报精度控制在7%以内。     

反馈精英鲸鱼优化算法优化LSSVM的热耗率软测量建模

提出一种基于反馈精英鲸鱼优化算法(FEWOA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的综合建模方法。首先,针对鲸鱼优化算法(WOA)寻优精度低的问题,提出了反馈精英WOA算法,通过精英策略对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优解;同时,在鲸鱼位置更新后期增加反馈阶段,提高算法的全局搜索能力。数值仿真实验验证了FEWOA算法的优越性。在此基础上,提出了基于FEWOA优化LSSVM的热耗率软测量模型。最后采用某汽轮机组现场收集的运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,将FEWOA-LSSVM模型预测结果与其它模型预测结果相比较,结果表明,FEWOA-LSSVM预测模型更能准确地预测汽轮机的热耗率。     

基于改进深度信念网络训练的冷轧轧制力预报

在带钢冷轧过程中,轧制力预报精度直接决定板带材的轧制精度以及产品质量.传统的基于单隐层的神经网络建模方法结构简单,对复杂函数的表达能力与泛化能力都受到一定制约;轧制现场环境复杂,数据测量存在噪声干扰,都会直接影响预报精度.针对这些问题,提出一种基于非监督学习的改进深度信念网络预测模型.深层网络的构建以及去噪机制的引入可...     

基于循环自编码网络的冷轧轧制力建模方法

在钢铁冷连轧生产过程中,轧制力预测结果直接影响带材的轧制精度和产品质量。为进一步提高轧制力预测精度,同时实现模型的在线更新,避免漂移问题,提出了基于循环自编码网络的轧制力模型。首先,使用循环自编码网络对处理好的输入数据进行特征提取,为了加速网络训练,加入了小批量训练方法,然后使用高斯过程回归模型对提取到的特征进行回归拟合。仿真结果表明,该模型预测精度可达3%以内,能够实现轧制力的高精度在线预测。     

Fire Detection Method Based on Improved Fruit Fly Optimization-Based SVM

Aiming at the defects of the traditional fire detection methods, which are caused by false positives and false negatives in large space buildings, a fire identification detection method based on video images is proposed. The algorithm first uses the hybrid Gaussian background modeling method and the RGB color model to perform fire prejudgment on the video image, which can eliminate most non-fire interferences. Secondly, the traditional regional growth algorithm is improved and the fire image segmentation effect is effectively improved. Then, based on the segmented image, the dynamic and static features of the fire flame are further analyzed and extracted in the area of the suspected fire flame. Finally, the dynamic features of the extracted fire flame images were fused and classified by improved fruit fly optimization support vector machine, and the recognition results were obtained. The video-based fire detection method proposed in this paper greatly improves the accuracy of fire detection and is suitable for fire detection and identification in large space scenarios.     

基于LSSVM的多元过程非参数监控方法研究

多元控制图常用于对多个相关变量进行监控,用以发现制造过程中存在的系统性变异。当多元过程的分布未知时,常用非参数方法进行过程监控。针对多元过程监控问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的多元过程非参数监控方法。在仅有受控数据(参考数据集)的条件下,采用移动窗口技术对过程数据序列进行预处理,并与参考数据集一起用于对LSSVM进行动态训练,进而以移动窗口中的数据与分类超平面之间的距离为控制变量进行多元过程监控。讨论了监控模型设计与参数选择方法并通过仿真和实例进行了性能评估。     

基于ICS-LSSVM的包装机械动力机轴承的故障识别

目的针对包装机械设备中动力机轴承的故障诊断识别率低的问题,提出一种基于参数寻优的故障识别方法。方法首先通过主元分析算法对包装设备动力机的振动数据进行主成分特征提取,减少各数据间的相关性,然后采用LSSVM对各类数据样本进行故障识别。为了克服LSSVM惩罚因子和核函数参数易出现局部最优、收敛精度差等问题,提出一种ICS算法优化LSSVM的状态参数,提高包装机械动力机轴承故障诊断的识别率,以实测糖果厂包装机械振动数据为例验证所提方法的有效性。结果实验结果表明,在包装机械动力机轴承故障类别确定的情况下,算法能够高精度地识别各类动力机故障。结论该算法实现了分类器参数的自适应选择,为提高包装机械动力机轴承故障诊断的识别率提供了可靠的方法。     

基于PSO-LSSVM的热电偶非线性校正方法研究

为改善热电偶温度传感器的非线性特性,构建基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的热电偶非线性校正模型.针对LSSVM算法参数难确定的问题,选用PSO算法搜索LSSVM...     

改进果蝇优化LSSVM超声波萃取产物浓度软测量

针对超声波天然产物萃取过程中产物浓度难以在线检测的问题,提出了一种改进果蝇优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的超声波萃取产物浓度软测量建模方法。首先将混沌优化与迭代步长动态调节方法相融合,提出了一种混沌动态步长改进果蝇优化算法(Chaos Dynamic Step Fluit Fly Optimization Algorithm,CDSFOA),该算法引入动态调节因子对步长动态更新,并利用混沌优化实现各变量之间映射等操作,能够有效提高果蝇优化算法的收敛精度和收敛速度,然后利用CDSFOA对LSSVM进行参数寻优,构建最优CDSFOA-LSSVM软测量模型,最后利用超声波斛皮素萃取实验数据进行验证。结果表明,提出的模型不仅有较好的学习和泛化能力,而且具有良好的预测精度,可为超声波天然产物萃取工艺优化提供理论指导。     

基于改进免疫遗传优化蚁群算法的移动机器人路径寻优研究

针对移动机器人路径规划中使用蚁群算法(ACO)易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种适用于机器人静态路径寻优的改进免疫遗传优化蚁群算法(IMGAC)。该算法可以根据实际情况自动调整变异概率和变异方式,以及自动调节个体免疫位的长度,将通过改进的变异算子和免疫算子嵌入蚁群算法来提高全局寻优能力与收敛速度。仿真及实验表明:相比于经典ACO算法以及最大最小蚂蚁系统,IMGAC算法收敛速度更快,全局寻优能力更强。利用该算法寻找移动机器人最优路径,提高了静态路径寻优的效果和效率。