二尺度最小二乘小波支持向量回归

基于小波多尺度理论和最小二乘支持向量机的优越性能,提出了多尺度最小二乘小波支持向量回归,弥补了普通最小二乘小波支持向量回归在单尺度小波空间上对函数进行逼近的不足,使用多尺度上的小波线性组合来逼近L^2（R^d）空间上的任意函数,真正意义上实现了小波分解和最小二乘支持向量机的最佳结合,更有效地继承了小波多尺度学习算法和最小二乘支持向量机的优点,既能达到有效精度而且还计算简便。本文以两尺度为例,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。     

基于K型核函数的支持向量机

提出了一个可行的支持向量核函数——K型核函数,由此得到了K型支持向量机.证明了K型核函数满足Mercer条件且是转移不变支持向量核函数,分析了K型核函数具有较小的计算量和计算时间代价,并且相应的K型支持向量机具有较高的精确性和较好的泛化能力,利用K型核函数得到了一种新型的K型支持向量机.最后给出了几个计算机模拟的实例,包括支持向量回归和支持向量分类,来说明K型支持向量机的优势.     

基于支持向量机回归的去噪方法及其应用

提出了一种基于支持向量机回归的去噪方法.传统的统计学理论的去噪方法由于训练样本数的限制,在实际应用中普遍存在推广能力不足的问题.本文借助支持向量机在小样本情况下良好的推广能力,利用支持向量机回归逼近数据去除噪声.使用该方法对大地电磁测深视电阻率进行了处理.实际资料处理结果表明,基于支持向量机回归的去噪方法,较好地消除了噪声的影响,同时对消除部分测点的地形与局部异常体的影响也有一定的作用.     

指数光滑支持向量分类机

为了提高光滑支持向量机的分类性能,给出一种具有更强逼近正号函数能力的指数光滑函数,并利用光滑技术克服支持向量机模型的不可微性,得到指数光滑支持向量分类机(ESSVM)。通过理论分析,利用数学方法证明了指数光滑支持向量分类机的收敛性。数值实验表明,指数光滑支持向量机比多项式光滑支持向量机在分类性能上更有优势。     

基于最小二乘支持向量机的刀具磨损预报建模

最小二乘支持向量机是支持向量机的一种扩展,已在模式识别和函数逼近等领域得到了成功应用.将最小二乘支持向量机应用于刀具磨损的预报,在网格搜索的基础上采用交叉验证法确定模型的参数,并同偏最小二乘回归的建模结果进行了比较.     

一类新样条光滑支持向量机

对光滑函数的逼近性能进行研究。为了更好地逼近支持向量机模型中的加号函数,提出两个新的三阶样条光滑函数。用新的光滑函数替代支持向量机模型中的加号函数,得到一种新的光滑支持向量机模型。由于新模型具有二阶光滑性,可用Newton—Armijo算法快速求解,数据实验表明新模型具有比较优越的分类性能。     

基于小波匹配的新小波支持向量机预测模型

针对产品销售时序具有多维、小样本、非线性、随机性等特征,已有的支持向量核不可能精确逼近任意的销售时序曲线.将小波理论应用于支持向量核函数,并对标准支持向量机进行修正,形成一种新的小波支持向量机(WN-ν-SVM).设计了自适应正态变异粒子群算法(ANPSO)对小波支持向量机模型参数进行辩识,并进行了汽车销量预测的实例分析.结果表明,基于WN-ν-SVM模型的短期预测方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值.     

基于组合核函数支持向量机的人脸识别

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。为了得到学习能力和泛化能力较好的核函数,根据核函数性质,将局部核函数和全局核函数线性组合成新的核函数-组合核函数,采用Cross-Validation方法对其参数和组合系数进行优化选择;将该核函数应用于支持向量机中,并对YALE人脸库和ORL人脸库进行实验。仿真结果验证了该核函数的有效性。与普通核函数的支持向量机的比较实验表明:该组合核函数的支持向量机优于普通核函数的支持向量机。     

基于小波分解—支持向量机的短时交通量预测

基于交通流预测问题与函数估计和逼近问题是等价的的思想,提出一种基于小波分解-支持向量回归的短时交通量预测方法。首先对交通量数据进行小波分解,然后分别对基本信号和不同分辨率的干扰信号建立支持向量机模型,最后对多个预测结果进行合成,从而得到交通量的预测结果,并利用实例计算显示模型具有较低的误差,证明了该方法具有很好的可靠性。     

支持向量机回归算法及其应用

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的通用学习方法,它可较好地解决以往很多学习方法的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等实际问题。笔者利用支持向量回归理论和方法,建立支持向量机的预测模型,并利用winSVM和MATLAB软件进行了实例预测,与二次回归预测值相比较,支持向量机预测模型具有更好的预测精度,且有很强的推广能力。     

基于多群体遗传算法的人脸表情识别

人脸表情识别是目前比较活跃的研究课题。该文提出一种采用多群体遗传算法进化的支持向量机对人脸表情进行分类的新型算法。先提取人脸表情特征,然后采用多群体遗传算法自动选择最优的支持向量机核函数,最后用支持向量机的方法进行分类．在日本JAFFE人脸表情库上进行了仿真实验,并与其他方法进行了比较,该文提出的方法获得了更好的识别效果。     

一种改进的双支持向量机

双支持向量机是近年提出的一种新的支持向量机。在处理模式分类问题时,双支持向量机速度远远超过传统支持向量机,而且显示出较好的推广能力。但双支持向量机没有考虑不同输入样本点可能会对分类超平面的形成产生不同影响,在某些实际问题中具有局限性。为了克服这个缺点,提出了一种基于模糊隶属度的双支持向量机。该算法设计了一种基于距离的模糊隶属度函数,给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,构建两个最优非平行超平面,最终实现二值分类。实验结果表明,这种改进双支持向量机的分类性能优于传统的双支持向量机。     

小波消噪和优化支持向量机的网络流量预测

为了提高对网络流量的预测精度,提出了一种小波消噪和改进黏菌算法优化支持向量机的网络流量预测模型。 首先应用小波消噪对网络流量进行消噪处理,采用支持向量机作为预测模型。 由于支持向量机预测结果受模型参数影响较大,采用带有随机惯性权重机制的改进黏菌算法来优化支持向量机模型中惩罚因子以及核函数参数。 对所提模型使用最佳参数进行仿真实验,并利用实际采集的网络流量数据进行验证。 实验结果表明,所提模型在评估指标上均优于对比模型。     

人工冻土单轴抗压强度GA-SVM预测模型

为了预计冻结法凿井中井壁结构设计中的人工冻土单轴抗压强度,利用支持向量机在处理小样本分类学习的独到优越性及遗传算法全局并行搜索优化的特点,结合影响人工冻土单轴抗压强度因素,提出了人工冻土单轴抗压强度不同核函数的遗传支持向量机计算模型,并运用该模型预计了两淮地区第四系人工冻土单轴抗压强度。结果表明,多项式核函数的遗传支持向量机模型较高斯径向基核函数及Sigmoid核函数的遗传支持向量机模型较准确地预计人工冻土单轴抗压强度。该模型为人工冻土单轴抗压强度的预计提供了一条新途径。     

最小二乘支持向量机分类问题的算法实现

介绍了支持向量机理论、常用的支持向量机内积核函数以及最小二乘支持向量机算法.采用最小二乘法实现了支持向量机分类算法.数字仿真结果表明,该算法的识别正确率可达100%.     

双核函数最小二乘支持向量机汽油干点软测量建模

针对单核函数最小二乘支持向量机容易陷入局部最优值,提出双核函数最小二乘支持向量机软测量建模算法。该方法利用Sigmoid核函数与RBF核函数线性加权构成双核函数,去除部分较小支持向量样本的方法,改善最小二乘支持向量机的稀疏特性,提高模型运算速度,用k-交叉验证法进行部分参数的优化,最后将此方法用于建立汽油干点软测量模型,并与标准支持向量机、单核最小二乘支持向量机比较,结果表明双核函数最小二乘支持向量机软测量模型具有更高的计算精度和更好的推广能力。     

采用GWO优化SVM的燃气轮机气路故障诊断

将灰狼优化算法和支持向量机算法作为理论指导,并采用灰狼优化算法对支持向量机算法进行优化,以实现燃气轮机故障类型的分类。将灰狼优化算法与遗传算法优化支持向量机方法和粒子群算法优化支持向量机方法进行对比,结果表明,通过灰狼算法优化支持向量机的方法对燃气轮机故障分类的准确率要高于遗传算法优化支持向量机算法和粒子群算法优化支持向量机的故障分类方法。     

滞环容差自适应算法的直接转矩控制研究

传统感应电机直接转矩控制(DTC)系统的滞环控制器为Bang-Bang控制, 其滞环容差保持不变, 因此低速下被调节的磁链和转矩具有较大脉动. 为改善转矩和磁链响应, 在传统滞环比较器基础上, 提出了一种滞环容差自适应调节控制方法, 通过对转矩或磁链误差的当前采样值和历史采样值以及滞环比较历史输出值的综合比较, 得到当前滞环输出控制信号, 并充分利用零电压矢量和反向电压矢量, 达到满意控制效果. 仿真结果表明该算法不仅能有效降低定子磁链和转矩脉动, 也能够有效降低开关频率, 提高了逆变器效率.     

基于自适应投影算法和修正核函数算法的混合支撑矢量机

提出了基于自适应投影算法和修正核函数算法的混合支撑矢量机，根据修正核函数算法的正形投影变换，将问题映射到黎曼空间来增大分类面，从而提高支撑矢量机的分类精度，但其缺陷在于它帅两步优化实现的，因此增加了时间复杂度，基于此，混合支撑矢量机使用自适应投影算法对支撑矢量进行预选取，即通过投影从训练样本中选择部分样本作为中心矢量进行训练，实验结果表明：此方法在可分性得到显著提高的同时提高了速度。     

基于GWO-SVM的下肢假肢穿戴者骑行相位识别

针对下肢假肢穿戴者骑行相位识别的问题,提出基于灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)分类模型. 建立下肢多源信息系统,采集膝关节、踝关节的加速度信号以及膝关节角度信号. 应用奇异值分解,对采集到的信号进行降噪处理. 在对信号进行降噪处理之后,为了避免单一信号不确定的影响,从数据冗余角度,选取各信号的特征点,开展归一化处理,组成多维特征向量,作为SVM分类模型的输入. 为了能够进一步提高分类精度,加强全局优化能力,利用GWO算法对核参数进行优化. 通过与PSO-SVM分类模型、GA-SVM分类模型对比表明,基于GWO优化的SVM分类模型对骑行相位的识别率为94%,高于其他方法优化的SVM分类模型.