基于核覆盖算法的煤价预测

核覆盖算法是在一般覆盖算法的基础上引入了核函数而提出的。新的算法不仅克服了传统的预测方法中存在的局限性,而且融合了SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法中的优点,具有计算量小、精度高等优点。将核覆盖算法用于煤炭价格的预测中,取得了比其他方法更好的结果,也充分体现了核覆盖算法的有效性。     

基于改进相关向量机的模拟电路故障预测

针对模拟电路实际使用过程中的可靠性问题，提出一种基于改进相关向量机的模拟电路故障预测方法。在提取被测电路的故障特征参数之后，将传统相关向量机中单个核函数改进为多个不同核函数组合形成混合核函数，提高算法的泛化性能。利用量子方法改进人工蜂群算法提升其优化效果以对各个核函数的权重因子寻优，从而提高算法的预测精度。将离散灰色模型与多核相关向量机相结合，提升算法的长期趋势预测性能。仿真结果表明，该方法的绝对误差、相对误差和测试误差均小于传统的相关向量机预测方法。     

基于混合核函数FOA-LSSVM的预测模型

支持向量机（SVM）的核函数类型和超参数对预测的精度有重要影响。由于局部核函数学习能力强、泛化性能弱,而全局核函数泛化性能强、学习能力弱的矛盾,通过综合两类核函数各自优点构造了基于全局多项式核和高斯核的混合核函数,并引入果蝇优化算法（FOA）对最小二乘支持向量机（LSSVM）参数进行全局寻优,提出了混合核函数FOA-LSSVM 预测模型。结果表明,该模型较传统方法在电力负荷预测精度上有了明显提高,预测结果科学可靠,在预测中具有良好的实际应用价值。     

机器学习中的核覆盖算法

基于统计学习理论的支持向量机（SVM）方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题,但其本质是二分类的,且核函数中的参数难以确定,计算复杂性高．构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络,运行效率高,便于处理多分类问题,但存在所得的分界面零乱、测试计算量大的缺点．该文将SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法相融合,给出一种新的核覆盖算法．新算法克服了以上两种模型的缺点,具有运算速度快、精度高、鲁棒性强的优点．其次．文中给出风险误差上界与覆盖个数的关系．最后给出实验模     

基于交叉覆盖算法的改进算法——核平移覆盖算法

文中对前向神经网络交叉覆盖算法进行了分析,并在此基础上引入统计学习理论中的核函数,提出了两者结合的方法———核平移覆盖算法(简称KMCA)。KMCA通过Mercer核,将输入空间的样本映射到高维特征空间,然后先覆盖、后平移,以使覆盖领域局部最优,实现在核空间中分类识别。实验的结果证明了KMCA的可行性和有效性。     

基于交叉覆盖算法的改进算法--核平移覆盖算法

文中对前向神经网络交叉覆盖算法进行了分析,并在此基础上引入统计学习理论中的核函数,提出了两者结合的方法--核平移覆盖算法(简称KMCA).KMCA通过Mercer核,将输入空间的样本映射到高维特征空间,然后先覆盖、后平移,以使覆盖领域局部最优,实现在核空间中分类识别.实验的结果证明了KMCA的可行性和有效性.     

基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机及其应用

为更好发现数据中的复杂规律,避免核函数选择的盲目性和局部最优等非线性优化问题,本文提出一种基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机算法.首先,基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机采油速度预测模型;其次,利用基于云模型和二次插值算法改进灰狼优化算法对核函数权值和参数的选取进行优化;最后,应用灰色关联分析理论确定采油速度影响因素集,并作为多核支持向量回归机预测模型的输入.与6种采油速度预测方法进行对比,所提方法具有较好的全局寻优能力和较高的预测率的优点.     

模糊核覆盖分类器及其应用*

核覆盖算法是一种性能优秀的分类算法,但在拒识点处理方面存在不足。对核覆盖算法的构造过程进行了分析,修改了算法中覆盖半径的选取原则,对拒识样本引入隶属度函数,将算法推广为模糊核覆盖算法。讨论了孤立覆盖对分类器的影响,对覆盖数进行精简,降低计算量。通过实验验证改进算法的性能,并与其他模糊分类方法进行对比。将模糊核覆盖算法应用于垃圾邮件过滤,实验结果表明过滤器的性能得到了有效提高。     

基于FOA优化混合核LSSVM的铁路货运量预测

单一核最小二乘支持向量机(LSSVM)在铁路货运量预测中难以准确描述货运量的复杂变化特征,限制了预测精度的提高。针对该问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)优化混合核LSSVM的预测方法。以多项式核与径向基核组合的混合核函数作为LSSVM核函数,构建铁路货运量的混合核LSSVM预测模型,同时利用FOA全局寻优能力强、计算速度快等优点优化选择混合核LSSVM参数。以我国铁路货运量为例进行方法验证。结果表明,所提方法的RMSE、MAE、MAPE和THEIL值分别为8433.0、6670.8、0.0180和0.0117,均小于其他模型,FOA算法搜索混合核LSSVM参数的时间为40.2948秒,分别比GA和PSO算法减少了2.6208秒和20.7016秒,适合于铁路货运量的短期预测。     

基于核函数的构造型网络二分覆盖算法

该文首先介绍了构造型神经网络中的覆盖算法的特点和性质,以及与支持向量机(SVM)中的核函数法的关系。然后,根据这些性质将两者有机结合起来,提出了一种处理多类问题分类的基于核函数的二分覆盖分类算法(Kf-BCC)。仿真结果表明,这种方法可以达到很好的效果,也为多类问题的分类提供了一种有效途径。