基于梯度算法的支持向量机参数优化方法

首先介绍最近出现的参数优化方法,概括了高效率的参数优化算法应具备的若干特点 .然后提出了一种新的支持向量机参数优化方法.该方法先在局域内用混沌优化搜索局域最优点,再将此最优点作为梯度方向,通过改变局域范围跳出局部寻优区域. 该方法降低了对性能函数连续且可微的要求,收敛速度快,最终优化解与支持向量机的参数初始值无关.最后,通过仿真实验表明了该方法具有更高的分类和回归准确率.

     

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ频域核辨识的非线性模拟电路故障诊断

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数时域频域混合模型,提出了辨识非线性模拟电路频域核的故障诊断方法．利用混合模型辨识算法和范德蒙特法估计各种故障状态下电路响应的前３阶频域核,提取故障特征并与相应的故障模式一起构成特征样本集,借助于支持向量机多分类器进行分类识别,实现非线性模拟电路的故障诊断．阐述了诊断原理及诊断步骤,并给出了诊断实例．仿真结果表明,该方法的故障识别率较高,便于计算机计算．

     

基于混沌优化支持向量机的轧制力预测

针对带钢热连轧轧制力的精确预测问题,提出一种基于最小二乘支持向量机模型的预测算法.在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上,提出一种改进的结合遗传算法的变尺度混沌优化方法,以进行最优模型参数的搜索.利用实测在线数据对模型进行训练并进行轧制力预测.仿真结果表明,利用该方法可使轧制力预测精度得到提高,平均误差率从BP神经网络的±10%降到±5%以下,为进一步提高热连轧厚度控制精度提供了一种有效方法.

     

基于支持向量预选取的支持向量域故障预报

针对两种支持向量域模型分别分析了支持向量的分布特性,在此基础上从训练集中选取具有一定几何特征的向量构建预测模型.这些特征向量的预选取在不影响支持向量域的故障预报能力的前提下,大大减少了训练样本,提高了支持向量域的训练效率.仿真实验表明了该方法的有效性和可行性.

     

支持向量机和一类模糊推理系统的等效性及其应用

支持向量机（ＳＶＭ）和模糊推理系统（ＦＩＳ）分别源于统计学习理论（ＳＬＴ）和认知学两个不同的领域．在一定约束条件下,提出并证明了ＳＶＭ 和一类基于规则的ＦＩＳ的函数等效性定理．在此基础上,提出基于ＳＶＭ 学习过程的ＦＩＳ（ＭＢＦＩＳ）的设计方法．ＭＢＦＩＳ继承了ＳＶＭ 良好的泛化能力和对“维数灾难”的避免能力,也继承了基于规则的ＦＩＳ的显式推理能力．Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ数据实验表明,ＭＢＦＩＳ具有良好的分类性能．

     

基于EMD多模态特征融合支持向量机的故障诊断

针对非平稳时间序列信号,提出一种基于经验模态分解(EMD)的特征提取和多模态特征融合支持向量机的故障诊断方法.首先对原始信号进行EMD分解,选择能量最大的几个基本模式分量(IMF)并提取其小波包特征,获得对每个IMF独立的特征子集;然后在每个IMF特征子集中训练SVM 弱分类器,并根据各特征子集对应的IMF能量权重进行加权融合,获得故障状态的强分类器.将该方法应用于6135型柴油机振动信号故障诊断中,实验结果表明了其可行性和有效性.

     

决策树支持向量机多分类器设计的向量投影法

针对如何有效地设计决策树支持向量机(SVM)多类分类器的层次结构这个关键问题,提出一种基于向量投影的类间可分性测度的设计方法,并给出一种基于该类间可分性测度设计决策树SVM 多分类器层次结构的方法.为加快每个SVM子分类器的训练速度且保持其高推广性,将基于向量投影的支持向量预选取方法用于每个子分类器的训练中.通过对3个大规模数据集和手写体数字识别的仿真实验表明,新方法能有效地提高决策树SVM类分类器的分类精度和速度.

     

基于对象的扩展Petri网协同设计过程分析

针对协同设计中任务的执行流程缺乏柔性,不利于分析实际设计过程的现状,提出一种单元调用变迁对与决策变迁相集成的基于对象的扩展Petri网,扩展了Petri网的可达图以适应分析OEPNs模型.采用OEPNs中的过程网和单元网对协同设计过程建模,利用模型中的单元调用变迁对和决策变迁对过程本身和可能状态进行分析.最后与相关的研究工作进行比较并给出了结论.

     

基于无约束优化的非线性支持向量回归

提出利用牛顿法以及共轭梯度法解决非线性支持向量回归学习问题,不仅可以加速模型选择的过程,而且能够提高训练速度.将该方法应用于煤气炉数据集建模以及Mackey-Glass混沌时间序列预测,仿真结果表明了该方法的有效性.

     

一种基于有向交叉的遗传算法

从解空间的角度分析了交叉算子的作用,针对其盲目搜索的缺陷,提出一种有向交叉遗传算子.该算子通过优化控制交叉子代的落点位置,使交叉子代大概率地朝着最优解的方向进化.实验表明,该算子显著地加快了遗传算法的寻优速度,提高了遗传算法定位最优解的精度.

     

回归型支持向量机的调节熵函数法

基于最优化理论中的ＫＫＴ 互补条件建立支持向量回归机的无约束不可微优化模型,并给出了一种有效的光滑近似解法———调节熵函数方法．该方法不需参数取值很大便可逼近问题的最优解,从而避免了一般熵函数法为了逼近精确解,参数取得过大而导致数值的溢出现象,为求解支持向量回归机提供了一条新途径．数值实验结果表明,回归型支持向量机的调节熵函数法改善了支持向量机的回归性能和效率．

     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

最大间隔最小体积球形支持向量机

结合支持向量机（ＳＶＭ）类间最大分类间隔和支持向量数据描述（ＳＶＤＤ）类内最小描述体积思想,提出一种新的学习机器模型———最大间隔最小体积球形支持向量机（ＭＭＨＳＶＭ）．模型建立两个大小不一的同心超球,将正负类样本分别映射到小超球内和大超球外,模型目标函数最大化两超球间隔,实现正负类类间间隔的最大化和各类类内体积的最小化,提高了模型的分类能力．理论分析和实验结果表明该算法是有效的．

     

基于群灰色关联分析的化工设备故障诊断

针对化工生产设备,提出一种基于群灰色关联分析的化工生产设备故障诊断方法,较好地解决了化工设备状态预测和故障模式识别问题.与传统的灰色关联分析相比,该方法提高了灰色关联分析的准确性和可靠性,降低了对单个参考信号的依赖性.最后将该方法应用于化工设备化学反应器的故障识别,识别结果显示,该方法比传统的灰色关联分析效果更佳,更可靠,具有简便易行,计算量小,不需复杂的诊断设备等优点.

     

基于模糊一类支持向量机的核聚类算法

引进模糊概念替代距离拒绝尺度,定义具有支持向量特性的模糊隶属度函数,以描述训练点隶属于聚类集的程度.惩罚了边缘点对聚类中心的贡献权重,从而抑制了聚类中心的偏移,在避免复杂的参数搜索过程的同时,保证了算法的鲁棒性能.仿真结果表明,在相同初始条件下,改进算法较原算法对不规则分布数据的处理效率更高.

     

基于递归最小二乘支持向量机的动态系统建模研究

针对递归最小二乘支持向量机的递归性易导致建模中偏微分方程组求解困难的问题,提出用解析法求解偏微分方程组,实现了完整的递归最小二乘支持向量机模型．首先分析了各参数的相关性,然后推导出偏微分方程的解析表达式并求解．仿真实例表明,在动态系统建模中,该模型的性能比常用的串并联模型以及现有不完整递归最小二乘支持向量机模型的精度更高、性能更好．

     

实现兼类样本类增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种类增量学习算法.利用超球支持向量机,对每类样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习时"对新增样本以及旧样本集中的支持向量和超球附近的非支持向量进行训练,使得算法在很小的空间代价下实现兼类样本类增量学习.分类过程中,根据待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别.实验结果表明,该算法具有较快的训练,分类速度和较高的分类精度.

     

在原始空间用Ｒｏｓｅｎｂｒｏｃｋ算法训练线性支持向量机

为了加快并行下降方法（ＣＤ）用于线性支持向量机（ＳＶＭ）时的最终收敛速度,将Ｒｏｓｅｎｂｒｏｃｋ算法（Ｒ）用于线性ＳＶＭ．在内循环,Ｒ 通过解一个单变量子问题来更新狑的一个分量,并同时固定其他分量不变;在外循环,采用Ｇｒａｍ-ｓｃｈｍｉｄｔ过程构建新的搜索方向．实验结果表明,与ＣＤ 相比,Ｒ 加快了最终的收敛,在分类中能更快地获得更
高的测试精度．

     

云决策分析方法

提出一种基于不确定性人工智能的决策分析方法.该方法利用云理论中的云变换和概念提升方法来刻画属性因素的概念云模型,并对每个因素都分配相应的云权重;使用X-条件云和极大判定法,找出每个因素的最佳评判语言云模型;让云权重参与综合评判,最终通过云计算得到基于云滴分布的综合评价结果.实验结果表明,与传统的模糊决策分析相比,它更具有易理解性,广普适性和高准确性等特点.

     

基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.