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基于核方法的一种新的模糊支持向量机 总被引:2,自引:1,他引:1
由于支持向量机对样本中的噪声及孤立点非常敏感,因而在解决非线性、高维数、不确定问题时,使用模糊支持向量机比使用支持向量机的效果要好。在模糊支持向量机中,模糊隶属度函数的建立是关键也是难点。一般,模糊隶属度是在原始空间中根据样本点的相互距离及到类中心的距离创建的。考虑样本间的密切度,在特征空间中利用混合核函数建立一种新的模糊隶属度。通过试验比较多项式核函数、高斯径向基核函数与混合核函数,可看出新方法表现出了它的优越性。 相似文献
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双支持向量机是一种新的非平行二分类算法,其处理速度比传统支持向量机快很多,但是双支持向量机在训练之前要进行大量的复杂逆矩阵计算;在非线性情况下,它不能像传统支持向量机那样把核技巧直接运用到对偶优化问题中;并且双支持向量机没有考虑不同输入样本点会对最优分类超平面产生不同的影响。针对这些情况,提出了一种模糊简约双支持向量机。该模糊简约双支持向量机通过对二次规划函数和拉格朗日函数的改进,省略大量的逆矩阵计算,同时核技巧能直接运用到非线性分类情况下;对于混合模糊隶属度函数,不仅每个样本点到类中心的距离影响着该混合模糊隶属度,而且该样本点的邻域密度同样影响着该混合模糊隶属度。实验结果表明,与支持向量机、标准双支持向量机、双边界支持向量机、模糊双支持向量机相比,具有该混合模糊隶属度函数的简约双支持向量机不仅分类时间短,计算简单,而且分类精度高。 相似文献
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模糊多核支持向量机将模糊支持向量机与多核学习方法结合,通过构造隶属度函数和利用多个核函数的组合形式有效缓解了传统支持向量机模型对噪声数据敏感和多源异构数据学习困难等问题,广泛应用于模式识别和人工智能领域.综述了模糊多核支持向量机的理论基础及其研究现状,详细介绍模糊多核支持向量机中的关键问题,即模糊隶属度函数设计与多核学习方法,最后对模糊多核支持向量机算法未来的研究进行展望. 相似文献
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基于模糊支持向量核回归方法的短期峰值负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了电力系统负荷预测目前采用的方法的不足;在已有研究成果的基础上,根据电网负荷的特点进一步完善了基于模糊支持向量的核回归方法;与目前已有的方法,如神经网络、卡尔曼滤波、最小绝对值参数估计、结合遗传算法的支持向量机、结合模糊小波技术的支持向量机等进行对比实验,实验结果展示了几种方法的性能对比,为该领域的研究提供了参考. 相似文献
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基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能有效地解决支持向量机对噪声或孤立点敏感度高的问题,但是,由于它对支持向量赋予较小的隶属度,从而降低了其分类作用。基于此,提出一种新的隶属度函数设计方法;同时,针对模糊支持向量机普遍存在因核函数计算量大,而导致训练时间长的问题,通过使用一种高效的截集模糊C-均值聚类方法对训练样本进行聚类,然后以聚类中心作为样本进行训练,以减少训练样本来提高训练速度。根据上述新的隶属度函数设计方法和截集模糊C-均值聚类方法,构建了一种基于截集模糊C-均值聚类并改进了隶属度函数的模糊支持向量机,数值试验表明这种新的模糊支持向量机有效地提高了训练速度和分类精度。 相似文献
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提出一种基于T-S模型的非线性系统模糊聚类辨识方法,对T-S模糊模型的前提部分和结论部分进行分开辨识,既简化该模型的辨识步骤,又提高它的泛化能力,同时也解决了T-S模糊模型随辨识系统复杂程度提高而规则数增大的问题。对一个非线性系统辨识的仿真结果验证了这种模糊聚类辨识方法的有效性。 相似文献
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This paper proposes the design scheme of the alternative adaptive observer and controller based on the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The T-S fuzzy modeling and the state feedback control technique are adopted for the simple structure. The proposed method maintains consistent performance in the presence of parameter uncertainties and incorporates linguistic fuzzy information from human operators. In addition, with the simple adaptive state feedback controller, it solves the singularity problem, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. Using Lyapunov theory and Lipschitz condition, the stability analysis is conducted, and the adaptive law is derived. The proposed method is applied to the stabilization problem of a flexible joint manipulator in order to guarantee its performance. 相似文献
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以双枝模糊逻辑和模糊Petri网(Fuzzy Petri net,FPN)理论为基础,定义了一种全新的网络攻击模型BBFLPAN,将网络攻击中对攻击起促进与抑制作用的两方面进行综合考虑与分析,用变迁表示攻击、防御行为的产生发展过程,库所表示系统所处的状态,将网络攻击与防御行为和攻击与防御结果进行了区分,直观地表示网络攻击的演变情况。同时结合双枝模糊逻辑,分析了BBFLPAN模型的基本推理规则,并提出了BBFLPAN的推理算法,并通过实验验证了算法的正确性。将对网络攻击实施起正反两方面的因素一起考虑和分析,使其对网络攻击的描述更加切近实际情况。 相似文献
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基于双枝模糊决策与模糊Petri网的攻击模型研究 总被引:2,自引:1,他引:2
以双枝模糊决策和模糊Petri网(FPN)理论为基础,定义了一种全新的网络攻击模型BBFPAN。将网络攻击中对攻击起促进与抑制作用的两方面进行综合考虑与分析,用变迁表示攻击、防御行为的产生发展过程,库所表示系统所处的状态,从而区分了攻击行为和攻击结果,直观地表示网络攻击的演变情况。同时将变迁输入库所集所对应的因素作为决策影响因素,而将变迁作为一个决策,通过双枝模糊决策分析来判断输出库所集中库所的属性。在双枝模糊决策分析基础上,结合一种不确定推理方法,提出了BBFPAN的推理算法,并通过实验验证了算法的正确性。将对网络攻击实施起正反两方面的因素一起考虑和分析,对网络攻击的描述更加切近实际情况。 相似文献
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提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立模糊ARMAX模型的方法, 给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法. 利用MGS正交变换对通过GK模糊聚类的聚类结果进行变换, 确定对模型贡献大的规则, 删除对模型贡献小的规则, 同时对模型中的参数进行估计. 本文提出的方法能够实现模糊模型的结构和参数的优化. 仿真结果表明, 本文提出的方法能够建立非线性系统的模糊ARMAX模型. 相似文献
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针对人工标记数据类别代价太高以及传统聚类方法在处理高维数据时产生的维度效应,提出了一种针对无标签数据的新型模糊核聚类方法。通过将K-means与DBSCAN聚类算法相结合生成关联矩阵,设置约束条件的阈值得到初始聚类结果,并在模糊支持向量数据描述方法的基础上完成聚类过程。通过在网络连接数据的对比实验,验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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