序列最小优化工作集选择算法的改进

序列最小化算法(SMO)是支持向量机重要的常用分解方法。而工作集的选择是实现序列最小优化算法的关键。通过重写KKT条件，提出了一种改进的新工作集选择方法，并相应提出最小化步骤。通过将改进的支持向量机方法应用于网络用户行为数据的分析，与现有方法进行对比测试，验证了新工作集选择方法将减少支持向量机的学习时间并加快收敛过程，改进的支持向量机方法在运行效率和准确度上都有不同程度的提高。     

改进的支持向量机SMO算法说话人识别系统研究

支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解决模式识别问题的有效工具.本文把支持向量机应用在说话人识别系统中,对支持向量机的SMO算法进行了论述,并对SMO中有关两个待优化拉格朗日乘子的选取做了改进,用简单的排列算法取代函数集中的遍历操作来使目标函数值下降,实验证明SMO算法具有占用内存少,运算速度快等优点,本文中的SMO改进算法可以节省50%时间.     

D-最优设计的SMO算法

本文在Fedorov算法的基础上,引入了Schmidt初始化策略,对原算法进行了改进。更进一步地,结合最小体积闭包椭球问题的理论、支持向量机中序列最小最优化（Sequential minimal optimization,简记为SMO）算法思想[2],和Schmidt初始化策略给出了D-最优设计一个新的数值算法——SMO更新算法,并对其复杂度进行了分析。     

电力系统中长期负荷预测改进算法分析

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、天气和电价等实证数据对几种预测方法进行比较分析,算例结果表明,所提出的方法可以加快计算速度,并有效提高预测精度.     

基于PSO优化的SMO算法研究及应用

顺序优化(SMO)是支持向量机(SVM)的一种有效训练算法,但SMO的参数选择问题是算法性能优劣的关键所在,只有选择了合适的参数才能使算法性能达到最优。因此,在详细介绍了SMO算法的基础上,着重研究了基于微粒群优化(PSO)的SMO算法的双层优化原理,并通过仿真进行了应用研究,将该方法的有效性进行了验证。实验结果表明,经过PSO优化的SMO算法与其他算法相比具有更高的准确性。     

基于作用集的一类支持向量机递推式训练算法

为了求解一类支持向量机（1-SVM）的二次规划问题（QPP）,利用该QPP的稀疏解集性质,提出了基于作用集的1-SVM递推式训练算法. 将支持向量集设定为作用集,迭代地局部优化作用集以获得全局最优解,并引进递推式算法降低计算复杂度。不同于序贯最小优化（SMO）收敛目标函数的思路,该算法寻找支持向量在最优状态下的分布,对Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件不敏感,并可获得解析的最优值。仿真结果表明,本算法在计算时间和精度上均优于SMO,可有效地应用于1-SVM的大样本学习。     

基于模糊支持向量机的电力系统中期负荷预测

考虑到气温因素对电力系统负荷的影响,提出了一种模糊支持向量机(FSVM)算法,基于欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛数据进行了中期电力负荷预测的应用研究。首先利用隶属度函数对影响负荷的气温因素进行模糊化处理,然后结合已知数据得到支持向量机(SVM)的训练样本集,采用序列极小优化(SMO)算法实现对支持向量机(SVM)的快速训练,最终得到预测结果,并与不将气温模糊化的仿真结果进行比较,表明本文所提方法简便且预测精度较高。     

差分进化最小二乘支持向量机法预测日用水量

为解决最小二乘支持向量机的参数确定问题,提出采用自适应差分进化最小二乘支持向量机法预测日用水量.引入改进粗糙集算法分析日用水量主要影响因素,利用自相关系数法确定序列的相关性,并将自适应差分进化算法(SADE)用于优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数,建立了基于SADELSSVM的预测模型.结果表明,与传统差分进化算法(DE)和自适应遗传算法(SAGA)相比,SADE具有更快的最优个体搜索速度和群体进化速度,与基于SAGALSSVM和基于DELSSVM的模型相比,本文提出模型的预测能力更强.     

克隆规划-交叉验证参数优化的LSSVM及惯性器件预测

为改善最小二乘支持向量机的泛化性能,将克隆规划、交叉验证相结合的优化算法用于最小二乘支持向量机的参数优化．克隆规划算法是具有局部、全局搜索能力的优化算法,能有效避免陷入局部极值;交叉验证算法的无偏估计性抑制了训练过程中“过拟合”和“欠拟合”．在该优化算法中,用交叉验证误差构造抗体抗原亲合度,用克隆规划算法寻找最小二乘支持向量机的最优参数．用优化的最小二乘支持向量机回归模型建立了惯性器件时间序列预测模型．实验结果验证了算法的有效性及预测模型的泛化性能．预测模型为动态补偿、故障预测提供了依据．     

基于DEG-WO-LSSVM模型的用电负荷预测

为了提高负荷预测的拟合精度,提出一种基于优化灰狼算法的最小二乘支持向量机负荷预测模型,针对标准灰狼算法精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用差分算法优化标准灰狼算法。利用改进的灰狼算法优化最小二乘支持向量机的两个主要参数,建立功率负荷预测研究模型。通过实例分析获得负荷预测结果,利用三种评价指标对比了四种算法模型。实验表明,改进灰狼算法优化最小二乘支持向量机的改进评价指标数值较低,拟合曲线精度更高。     

一种基于视觉感和特性及IFKCN的图象纹理分割方法

提出了一种基于视觉感知持性及改进的模糊Kohonen聚类网络的图象纹理分割方法,它由2D最佳正交极可分方向滤波器特征提取,特征图象的四叉树平滑,改进的模糊Kohonen聚类网络（IFKCN）特征聚类及边缘确定四部分组成。最后给出了实验结果。     

基于改进的文化蚁群算法求解最优路径问题研究

针对传统方法不能够有效的求解GIS最优路径问题,在文化算法的基础上提出了一种基于实际路况求解两地之间最优距离的蚁群优化算法.引入了表示天气、路况、驾驶员个人偏好等诸多不确定因素,并将改进的蚁群算法融入到文化算法当中,使蚁群算法具有群体空间和信仰空间并行进化的机制.群体空间采用改进的最大最小蚁群算法,从而有效的提高算法最优解的搜索能力和速度.通过模拟计算结果表明改进的算法求解实际最优路径在速度和精度上优于传统最优路径算法.     

最小闭包球问题近似算法的加速策略

结合最小闭包球(Minimum Enclosing Ball,MEB)问题近似算法的加速策略,到求解MEB问题的序列最小最优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)近似算法中,分析给出基于远离步策略、确定并除去内部点策略及割平面法策略和积极集策略的SMO-型算法。数值实验结果表明,远离步策略能够有效减少核心集的大小,其他策略均能不同程度的提高算法的运行速度,积极集策略是最快的加速策略。     

基于遗传算法的神经网络油水层识别

文章研究了基于遗传算法的神经网络油水层识别方法,针对神经计算存在因输入信息空间维数较大而使网络结构复杂、训练时间长,以及因冗余属性使网络拟合精度不高等缺点,提出了基于粗集属性约简方法降低了输入信息的空间维数、减少了运算量和简化了神经网络的拓扑结构,利用遗传算法提高神经网络的训练速度。实验结果表明：将混合智能计算方法应用于油水层识别中效果显著,其学习训练速度和拟合精度远优于传统BP神经网络算法。     

开关磁阻电机无位置检测技术的仿真研究

提出了一种基于滑模观测器的无位置检测技术,用于开关磁阻黾机控制系统的转子位置和速度估测．该方法采用线性电感模型,通过测量电机终端的电压、电流,便可实现电机的转子位置和转速估测．借助Matlab／Simulink软件,搭建了一个基于滑模观测器的开关磁阻电机仿真模型．仿真结果表明,该方法具有较强的鲁棒性和一定的可行性．     

A New Genetic Algorithm Based on Niche Technique and Local Search Method

The genetic algorithm has been widely used in many fields as an easy robust global search and optimization method. In this paper, a new genetic algorithm based on niche technique and local search method is presented under the consideration of inadequacies of the simple genetic algorithm. In order to prove the adaptability and validity of the improved genetic algorithm, algorithm problems of multimodal functions with equal peaks, unequal peaks and complicated peak distribution are discussed. The simulation results show that compared to other niching methods, this improved genetic algorithm has obvious potential on many respects, such as convergence speed, solution accuracy, ability of global optimization, etc.     

一类支持向量机的快速增量学习方法

提出一类支持向量机（OCSVM）的快速增量学习方法. 在OCSVM初始分类器的基础上, 添加一个德尔塔函数形成新的决策函数, 实现增量学习的过程. 通过分析德尔塔函数的几何特性, 构造出与OCSVM相似的优化目标函数, 从而求解德尔塔函数的参数. 优化问题能够进一步转化为标准的二次规划(QP)问题, 但是在优化过程中Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件发生很大改变. 根据新的KKT条件, 为QPP提出修正的序贯最小优化（SMO）求解方法. 整个学习过程直接操作初始分类器,仅仅训练新增样本,避免了对初始样本的重复训练, 因此能够节约大量的学习时间和存储空间. 实验结果表明, 提出的快速增量学习方法在时间和精度上均优于其他的增量学习方法．     

油漆调色系统的改进算法

根据现有CAID系统中色彩设计和色彩生产难以协调统一的问题以及油漆厂的实际需求，在原有的“基于神经网络的油漆调色系统”基础上，创建了BP网络样本数据库，找到了一种适用于实际应用的有效的BP改进算法。研究测试的结果表明，BP改进算法能够弥补原有算法精度速度不够理想的不足，解决了电脑调色的问题。