基于支持向量数据描述的高速公路事件检测

提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）算法的快速事件检测方法。该算法把有事件样本和无事件样本分别用全体样本优化的SVDD算法进行优化。但每次只对那些对超球体边界有影响的数据进行优化。该方法既保留了全体样本优化SVDD算法的优点,又达到加快训练速度的目的。采用I～880数据库中实际交通的历史数据进行实验,并与全体样本优化SVDD实验结果相比较。实验证明该分类方法能够获得较高检测率和较低的误报率,且需要较短的训练时间,表明了所给方法的有效性和可行性。     

基于改进近邻标准化主多项式的故障检测研究

针对过程数据的多模态和非线性的特征,提出了改进的局部近邻标准化和PPA结合的过程故障检测方法.首先寻找每个样本的第一近邻样本,再寻找第一近邻样本的局部前k近邻集,用近邻集的均值和标准差进行数据标准化,最后使用主多项式分析(PPA)对标准化处理后的数据建模,计算T2和SPE统计量,并确定控制限进行故障检测.主多项式分析使...     

基于分块核主成分分析和支持向量机的故障检测

针对工业系统监测数据为非线性,且难以辨识复杂工作过程中故障位置的问题,提出一种基于分块核主成分分析(BKPCA)和最小二乘支持向量机(LS–SVM)的集成故障检测方法.首先对系统监测变量进行分块,使用KPCA对每个分块在特征空间中建立T²和平方预测误差(SPE)统计量来实时监测系统健康状态,并使用LS–SVM对上述过程检测出来的故障数据进行再次判断.随后计算出现故障后计算每一分块的故障贡献率,进而确定发生故障的分块.由于采用了并行分块算法,可以较简单的确定故障发生位置,提高计算效率,同时LS–SVM方法的应用也可以提升故障检测的精度.使用田纳西–伊斯曼化工(TE)过程数据对本文所提方法进行仿真验证,试验结果表明所提方法取得了较好效果.     

基于支持向量数据描述的高速公路事件检测

提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)算法的快速事件检测方法.该算法把有事件样本和无事件样本分别用全体样本优化的SVDD算法进行优化.但每次只对那些对超球体边界有影响的数据进行优化.该方法既保留了全体样本优化SVDD算法的优点,又达到加快训练速度的目的.采用1-880数据库中实际交通的历史数据进行实验,并与全体样本优化SVDD实验结果相比较.实验证明该分类方法能够获得较高检测率和较低的误报率,且需要较短的训练时间,表明了所给方法的有效性和可行性.     

基于支持向量数据描述的击键生物特征认证

由于计算机用户对键盘的熟悉程度、击键习惯等不尽相同,每个用户都具有自己独特的击键生物特征,对于某个用户来说,其击键特征为正常类,其他所有用户为异常类,这可以利用模式识别中的单类分类器来解决,本文设计基于支持向量数据描述(SVDD)的击键生物特征身份认证系统模型,将该方法与BP、RBF和SOM方法进行对比,证实SVDD具有较好的识别效果,它可将非法用户误接受率从28.9%降低到0.28%,最后给出一个嵌入Windows用户登录中的口令+击键特征身份认证的实现技术.     

基于支持向量数据描述的异常检测方法

提出了一种基于支持向量数据描述算法的异常检测方法。该方法将入侵检测看作是一种单值分类问题,建立正常行为的支持向量描述模型,通过该模型可以检测各种已知和未知的攻击行为。该方法是一种无监督的异常检测方法,能够在包含噪声的数据集进行模型训练,降低了训练集的要求。在KDD CUP99标准入侵检测数据集上进行实验,并与无监督聚类异常检测实验结果相比较,证实该方法能够获得较高检测率和较低误警率。     

基于支持向量数据描述的在线签名认证系统

提出一种基于支持向量数据描述方法的在线签名身份认证系统。首先,采用双向后向合并DTW算法确定签名中关键点之间的对应关系,然后采用经典DTW度量签名局部中各种细微的差异。文中提出基于差异值均值方差最小原则的特征选择方法。最后,采用支持向量数据描述方法设计分类器。为得到更好的认证效果,采用多层交叉验证和遗传算法寻找最优的分类器参数。在SVC2004数据库上,系统对熟练伪造签名取得4。25%的平均等错误率。     

基于改进核主元分析的TE故障诊断

PCA、KPCA作为常用的多变量统计监控算法,一般适用于定常过程。针对实际工业过程的时变、非线性特性,提出一种基于分块的改进KPCA算法。该方法通过采用随时间更新的核矩阵代替固定核矩阵用于主元模型的建立,使非线性监控模型能够在线更新,从而提高KPCA的检测正确率。与KPCA方法相比,该方法的运算复杂度明显降低。将该方法应用于TE(Tennessee Eastman)过程,仿真结果显示,该方法具有较好的监测性能,且所需时间大大减小,说明了本算法的有效性。     

流形嵌入的支持向量数据描述

测地距离能在宏观层面上较真实地反映数据中所隐含的几何结构,可基于它的支持向量数据描述(SVDD)无法直接优化.为此,文中提出一种流形分类学习算法的设计框架.用原空间测地距离近似各向同性的特征映射(ISOMAP)降维空间上的欧氏距离,即在隐含ISOMAP降维后空间上执行原学习算法.按照该框架,以SVDD为例发展出嵌入的ISOMAP发现的低维流形的SVDD(mSVDD),从而解决基于测地距离的SVDD的优化问题.USPS手写体数字数据集上的实验表明,mSVDD的单类性能较SVDD有较显著提高.     

一种基于数据重构的KPCA故障识别方法

针对核主元分析(KPCA)方法只能实现故障检测,但无法实现故障变量识别的问题,提出一种基于数据重构的KPCA故障变量识别方法。采用改进的数据重构方法对各参数进行重构,然后利用故障识别指数对监控参数进行故障变量识别。通过对某型涡扇发动机进行实验的结果表明,该方法能够准确识别故障变量,从而有助于维护人员分析故障原因,初步确定可能的故障源,大大缩短故障定位及排故的时间,可预防重大事故的发生。     

基于支持向量机的电路故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型。通过遗传编程对时域指标进行特征选择和提取,得到更能反映信号本质的特征信号,该特征信号可作为识别特征输入多类支持向量机,实现对模拟电路不同类型软故障的识别。实验结果表明,同传统时域指标相比,经过遗传选择和提取的特征对模拟电路的软故障具有更好的识别能力,进而提高了多类支持向量机的分类准确性。     

基于支持向量机的电路故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型。通过遗传编程对时域指标进行特征选择和提取，得到更能反映信号本质的特征信号，该特征信号可作为识别特征输入多类支持向量机，实现对模拟电路不同类型软故障的识别。实验结果表明，同传统时域指标相比，经过遗传选择和提取的特征对模拟电路的软故障具有更好的识别能力，进而提高了多类支持向量机的分类准确性。     

分段多向核主元分析的啤酒发酵过程故障检测

基于主元分析的故障诊断模型应用在非线性时变过程中具有局限性。基于间歇过程具有周期性这一特点,在非线性空间的数据提取中,将核变换理论引入其中,提出了一种改进的多向核主元分析故障诊断模型,该方法对于过程数据的非线性问题的解决和非线性信息的充分提取表现出很好的性能,使得非线性主元能够在高维特征空间中被快速提取。 对比实验结果表明,该方法对于缓慢时变的间歇过程具有很好的准确性与实时性。     

改进动态主元分析的工业过程故障预警研究

传统动态主元分析(DPCA)进行工业过程故障预警时,对所有变量选择相同时间间隔。为克服DPCA中没有考虑到变量延迟、动态变化速度不同的问题,采用变量延迟对齐、时间间隔可变等方法,对DPCA中扩展矩阵的组成方法进行改进。数值仿真结果表明,改进DPCA可以有效减少故障漏报。将该方法应用于原油初馏过程故障预警,在准确预警故障的基础上减少了漏报。     

基于多块核主元分析的复杂过程的分散故障诊断

提出多块核主元分析算法, 基于此算法针对复杂过程提出了新的故障检测和诊断方法. 通过对整体过程分块统计残差实现非线性过程的分散故障诊断目的, 相应的控制限用来分离引起故障的位置或发现引起故障的变量. 提出的方法应用到田纳西过程得出的结论为: 该方法能够有效地提取块内和块间的非线性信息并显示出优越的故障诊断能力.     

基于主分量分析与支持向量机的人脸检测研究

提出一种基于主分量分析和支持向量机的层叠人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用主分量分析方法进行粗筛选,滤去大量非人脸窗口,之后用支持向量机对通过的窗口进行分类。由于在通过主分量分析方法所限定的子空间内训练SVM,有效地降低了训练的难度。实验对比数据表明,该方法降低了分类器的训练难度,计算复杂度较低,大大提高了检测速度。     

改进的SVDD增量学习算法

通过对SVDD增量学习中原样本和新增样本的特性分析,提出一种改进的SVDD增量学习算法。在增量学习过程中,该算法选取原样本的支持向量集和非支持向量中可能转为支持向量的样本集以及新增样本中违反KKT条件的样本作为训练样本集,舍弃对最终分类无用的样本。实验结果表明,该算法在保证分类精度的同时减少了训练时间。     

基于混合动态主元分析的故障检测方法

针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关和互相关性,提高了故障检测的精度和效率。对TE过程典型故障和热连轧过程中断带故障检测结果表明:HDPCA方法提取的主元个数少于DPCA方法提取的主元个数。并且,基于HDPCA的T2和SPE统计量的检测性能和检测精度都由于基于DPCA的统计量。因此,本文提出的方法可以准确有效地检测出故障。