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。     

混合核函数PLS建模方法及在软测量中的应用

针对核函数方法中单个核函数的局限性,以及PLS非线性处理能力差的特点,提出混合核函数PLS建模方法,以提高模型的推广能力和非线性处理能力。混合核函数集中了多个局部和全局核函数,兼具局部和全局特性,并可以通过参数调节局部和全局核函数对混合核函数的作用,将过程的先验知识融入到核函数的确定,进而适合具有不同数据特征的工业过程。工业丙烯腈收率软测量建模的应用表明,混合核函数PLS软测量模型具有较好的数据适应性和非线性特性,满足了工业应用要求。     

基于核函数的PLS丁苯橡胶聚合转化率软测量

针对企业对丁苯橡胶聚合转化率需在线高精度预测的需求,考虑实际工况复杂性和偏最小二乘(PLS)算法非线性处理能力的不足,分别建立了引入单核和混合核函数的丁苯橡胶聚合转化率PLS预测模型。工业数据仿真结果表明:基于核的PLS模型均可满足企业生产对预测精度的要求,即聚合转化率预测绝对误差大于1.5的比例不大于样本总数的10%,尤其是混合核PLS因兼有局部和全局特性,表现出更优的性能。     

混合核函数支持向量机的磨矿粒度预测模型

选矿厂磨矿粒度是影响精矿品位和回收率的重要因素。针对目前无法对磨矿粒度进行实时有效检测问题,提出了一种基于支持向量机的磨矿粒度预测模型。通过对现有支持向量机建模方法分析比较,选择了新型的混合核支持向量机作为预测模型的建模工具,同时为了解决有效选择混合核参数问题,提出利用遗传算法对模型结构参数进行优化。仿真结果表明,用该方法建立的磨矿粒度预测模型优于基于RBF核支持向量机建立的该预测模型,其具有较好的逼近性能和泛化性能及更高的预测精度。     

混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型

针对网络流量复杂多杂特点,基于组合优化理论,提出一种混合核函数最小二乘支持向量机的网络流量预测模型。首先,基于混沌理论将一维网络流量变为多维时间序列,然后,采用多项式核函数和高斯径向基核函数构建混合核函数,并将训练样本输入到最小二乘支持向量机中学习,最后,采用真实网络流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于单核函数最小二乘支持向量机及其它网络流量预测模型,模型能够准确捕捉网络流量变化规律,有效地提高了网络流量的预测精度,而且具有一定的鲁棒性。     

基于混合核函数的SVM及其应用

支持向量机可以很好地应用于函数拟合中．其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊，为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数，文中采用了混合核函数，并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中，且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明其性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。     

基于混合核函数的SVM及其应用

支持向量机可以很好地应用于函数拟合中,其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,文中采用了混合核函数,并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中,且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明其性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。     

基于PSO-混合核函数的SOM网络流量分类研究

针对基于核函数的自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)算法中核函数的单一性选取和核函数参数的不确定性,提出一种基于PSO-混合核函数的SOM算法。用两种核函数混合构造新的核函数,采用改进的粒子群算法PSO对核函数中的参数以及两种核函数的混合参数进行优化确定,并应用于网络流量数据。实验结果表明,基于PSO-混合核函数的SOM算法,相对于传统的SOM算法以及单一核函数SOM算法,分类的可靠性和稳定性有明显的提高。     

基于混合核函数的脱机手写汉字识别

脱机手写汉字识别是模式识别领域一项难题.支持向量机(SVM)也是近年来发展起来并成功的用于模式分类的新型机器学习方法,由训练集和核函数完全刻画.其中核函数的选择决定了支持向量机的性能,由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数来吸收手写汉字的变形,采用混合核函数,并运用于手写体汉字分类.实验结果表明混合核函数对手写体汉字的分类识别率要高于由普通单个核函数构造的支持向量机.     

基于混合核函数PSO-SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断中应用传统支持向量机算法存在的问题,提出由粒子群算法优化混合核函数支持向量机模型对模拟电路进行故障诊断的新方法。首先,对待诊断电路进行瞬态分析,记录输出点的电压值,采用小波包技术对输出值进行特征提取;其次,由粒子群算法优化混合核函数支持向量机的核函数权重和结构参数,用训练好的模型进行故障诊断,该方法不仅降低参数选择时的随机性,而且故障诊断的精确度提升了5%左右。在对某高通滤波器模拟电路进行的故障诊断中,验证了该方法的有效性。     

基于混合核函数的雷达辐射源信号识别

针对单核函数支持向量机性能的局限性问题,提出将多项式核函数与高斯核函数构建成一种混合核函数支持向量机,并将其应用于雷达辐射源信号识别。将信号的常规参数与脉内特征参数作为输入特征,通过仿真实验,证明了算法的有效性,并比较了不同权值对于分选效果的影响。     

组合核函数高斯过程的网络流量预测模型

针对网络流量的非线性和时变性等特点,为了提高网络流量预测精度,提出一种组合核函数高斯过程的网络流量预测模型。用自相关法和假近邻法计算网络流量的延迟时间和嵌入维数,构建网络流量学习样本;采用组合核函数高斯过程对训练集进行学习,并且参数通过遗传算法进行优化;最后采用网络流量数据对模型性能测试。仿真表明,相对于对比模型,组合核函数高斯模型获得了更高的预测精度,预测结果更加稳定、可靠,具有较大的实际应用价值。     

基于混合核函数PSO-SVM的初期肝病患者辨识模型研究

以肝脏病人为例,提出将PSO-SVM分类模型用于识别肝病患者.针对单核函数SVM的局限性和改善SVM分类器的非线性处理能力和泛化能力的问题,提出将全局核函数和局部核函数结合的混合核函数应用到SVM模型建模中.然后通过PSO算法对SVM模型的参数寻优,最后利用混合核分类器对与肝功能相关的9种指标进行分类并识别初期肝病患者.该实验结果证明该模型对初期肝病患者的辨识有很好的准确率,可以为医生的诊断提供重要的辅助手段和对患者尤其是初期肝病患者及时发现、及时治疗.     

基于极分解下的混合核函数及改进

利用矩阵能极分解生成一个对称半正定矩阵的特性,本文对RBF核进行极分解,并结合全局多项式核,构造一个性能较好的混合核函数.然后对该混合核设定两个权值,使之达到较好的性能.在UCI数据库中的数据集上进行实验,采用基于极分解下的混合核,来与RBF核进行比较.结果表明,使用混合核的SVM,其支持向量的个数少、分类错误低,并有较好的训练速度.还进一步发现,在大多数据集上,该混合核有效抑制了局部核函数RBF所引起的预测输出波动.     

基于Fisher核的混合核构造研究

为了解决传统的由混合核组成的核函数的参数选择时,由于参数过多导致参数选择时间过长的问题,提出了一种基于Fisher核构造混合核的方法。利用Fisher核的无参特性,可以减少混合核的参数个数,从而有效减少了参数选择的时间。在典型彩色人脸库上的实验结果显示,与传统的混合核相比,基于Fisher核的混合核的参数选择时间明显减少且识别正确率有所提高,表明了所提出方法的有效性。     

基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类

自组织神经网络SOM作为一种无监督学习的竞争式网络,已经得到了广泛的应用,它通过对输入信号的竞争学习,将样本划为不同的类别,但其分类效果常很难令人满意.提出了一种基于混合核函数的SOM神经网络改进方法,并和传统的SOM网络进行了对比,Iris数据和Wine数据的分类实验表明,该方法可以明显改进SOM网络的分类效果.然后对某地Landsat卫星遥感图像数据进行分类实验,实验结果表明,与传统的SOM网络、基于多项式核的SOM网络以及基于RBF核的SOM网络相比较,基于混合核函数的SOM神经网络方法的分类效果有较明显的提高.     

一种基于混合核函数的SOM网络流量分类方法

由于传统的自组织映射SOM方法对高维、非线性的网络流量数据的分类性能效果不佳,本文引入核方法,提出一种基于混合核函数的SOM(MIX-KSOM)网络流量分类方法。该方法结合了全局性和局部性核函数的优点,采用径向基函数和多项式函数线性组合构成的混合核函数代替内积作为距离度量,使输入空间中复杂的流量样本在特征空间得以简化。实验结果表明,采用MIX-KSOM方法能较好地对网络流量进行分类,较传统的SOM、采用单一核函数的SOM(KSOM)分类方法性能更好,分类准确率也高于NB方法。     

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...     

基于自适应加权混合核函数的3D脑肿瘤分割

针对目前支持向量机(SVM)中混合核函数的不足,提出一种自适应加权混合核函数。该核函数能自适应调节新映射空间样本点的距离,改变序列最小优化(SMO)过程中的修正因子,以削弱惩罚因子的影响,改变拉格朗日乘子的取值,优化支持向量的选取,进而获得更优的分类界面,提高SVM的分类能力,并首次提出将混合核函数SVM应用于脑肿瘤分割。实验结果表明,该方法能更高效准确地分割脑肿瘤。     

基于混合核函数支持向量机的电力负荷预测

利用相似性原理,从历史负荷数据中选择与预测日负荷相似的数据,采用混合核函数支持向量机的方法建立电力负荷预测模型,实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度和较强的适应性.