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41.
基于广义特征值的最接近支持向量机GEPSVM是一种新的具有与SVM性能相当的两类分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面,其决策规则是将测试样本归为距其最近的超平面所在的类。然而,该规则在某些情形会导致较差的分类结果。对此,本文提出了在利用GEPSVM产生一个主原型超平面的基础上,再利用主原型超平面及它类样本的信息构造一个次原型超平面,形成一个由主次原型超平面共同决策的最接近支持向量机。该方法不仅简单且易于实现,而且具有较GEPSVM更优的分类性能。在UCI数据集上的实验验证了它的有效性。 相似文献
42.
提出一种基于训练集分解的不平衡分类算法,该算法使用能输出后验概率的支持向量机作为分类器,使用基于测度层次信息源合并规则实现分类器的集成.在4个不同领域的不平衡数据集上的仿真实验表明:该算法有效提高分类器对正类样本的正确率,同时尽量减少对负类样本的误判.实验结果验证集成学习算法处理不平衡分类问题的有效性. 相似文献
43.
针对兼类样本,提出一种增量学习算法.利用超球支持向量机,在特征空间对属于同一类别的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.增量学习过程中,只对新增样本以及与新增样本具有相同兼类的旧样本集中的支持向量进行训练,且每次训练只针对一类样本,使得算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现兼类样本增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类准确快捷.实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
44.
45.
针对Kalman预测在非线性系统故障预报中预测误差较大的问题.提出一种基于支持向量机预测新息的Kalman预测方法.根据未知非线性系统的典型变量分析子空间模型进行Kalman预测.采用支持向量机时间序列预测算法预测未来时刻的新息,利用新息进行Kalman单步和多步预报.在连续搅拌反应器上的仿真研究表明:所提出方法能准确地预测较长时间段内故障过程的劣化趋势,预知可能发生的故障,使操作人员有时间采取必要措施消除故障隐患. 相似文献
46.
47.
介绍了嵌入式系统控制设计思想的优势,根据嵌入式系统控制设计的特点和技术要求,阐明材料试验机的特点,并以电子蠕变及持久强度试验机为例说明了嵌入式控制系统设计思想的多方面的优势和发展前景。 相似文献
48.
49.
作为一种基于正定核的学习方法,传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)能较好地解决小样本、非线性、过学习、维数灾和局部极小等问题,从而广泛应用于模式识别、回归估计等领域。当前,核方法及其在故障诊断中的应用引起了人们的广泛重视并成为研究热点。为解决传统支持向量对核函数正定性的限制及求解速度不高的缺陷,通过引入最小二乘支持向量机分类算法提高学习速度,采用隐核特征映射技术实现核函数的进一步扩展,提出了一种新的隐核最小二乘分类器(HKLSC)算法。将其应用于实际工业过程的故障诊断中并根据采集的滚动轴承数据进行了仿真。结果表明,该隐核分类器具有很好的故障诊断性能,为故障诊断提供了一种新的有效途径。 相似文献
50.