支持向量机的新发展

Vapnik等学者首先提出了实现统计学习理论中结构风险最小化原则的实用算法一支持向量机，比较成功地解决了模式分类问题，其后，机器学习界兴起了研究统计学习理论和支持向量机的热湖，引人瞩目的研究分支有从最优化技术出发改进或改造支持向量机，依据统计学习理论和支持向量机的优点设计新的非线性机器学习算法等，对此，较为系统地回顾了近lO年来算法研究领域的新发展。     

基于基频的朝鲜语方言辨识方法的研究

该文提出了一种基于基音频率特征的中国朝鲜族语言、韩国朝鲜语和朝鲜朝鲜语方言的自动辨识方法。首先,选择具有良好区分度的基频移位差分系数作为三个方言的特征参数;其次,设计和采用了分层支持向量机分类器,并进一步引入投票法确定最佳的分类结果。实验结果表明该文提取的特征参数具有良好的区分性和较强的稳定性,该文提出的方言辨识方法比传统的移位差分倒谱系数特征方法识别率高,可以有效解决朝鲜朝鲜语、韩国朝鲜语和中国朝鲜族语言的方言辨识问题。     

交通流异常数据检测研究及实证

针对道路交通系统实时交通流数据普遍存在的异常现象,提出一种基于最小二乘支持向量机的交通异常数据检测方法。运用相空间重构技术,将时间序列数据转换为矢量数据。运用训练数据构建基于最小二乘支持向量机的回归估计模型,通过计算实际值与预测值之间的残差来判别异常数据。以成都市一环路北二段进行实证研究,并与传统检测方法比较分析,结果证实该检测方法的有效性。     

N-Best句法知识增强的统计机器翻译预调序模型

源语言和目标语言的句法异构性对统计机器翻译（SMT）性能有重要影响。在基于短语的汉英统计机器翻译基础上,提出了一种基于N-best句法知识增强的源语言预调序方法。首先对源语言输入句子进行N-best句法分析,计算统计概率得到高可靠性子树结构,再根据词对齐信息从可靠性子树结构中抽取初始调序规则集。两种优化策略用于对初始规则集进行优化：基于中英文句法知识规则推导筛选和规则概率阈值控制机制。然后为减少短语内部调序,保证短语局部流利性,采用源语言短语翻译表为约束,使调序控制在短语块之间进行。最后根据获取的优化规则集和短语表约束条件对源语言端句子的句法分析树进行预调序。在基于NIST 2005和2008测试数据集上的汉英统计机器翻译实验结果表明,所提基于N-best句法知识增强的统计机器翻译预调序方法相对于基线系统,自动评价准则BLEU得分分别提高了0.68和0.83。     

基于支持向量机与神经网络的间谐波测量混合算法

针对目前缺乏国家标准规范间谐波对电能质量的影响,也缺乏有效的手段监测间谐波的问题,用支持向量机理论对其进行了探索。支持向量机理论将间谐波这个非线性问题变换到更高维的空间中进行线性回归,它基于迭代权调整最小二乘法,引入反向传播神经网络算法整定算法参数,通过反馈现场采集、分析信号,并将教师信号与计算信号的差值作为调整参数的驱动信号,在此基础上通过反向遗传算法(BPNN)的反向传播能力对参数进行基于负反馈的调整,提高了算法的收敛速度。通过数值实验对比,该算法比没有使用差动信号的混合算法效率提高约13%。     

基于模糊层次分析法的自动化机房供电风险评估

针对电网调度自动化主站供电系统运行状态和潜在发生的风险,构建自动化机房供电评估指标体系,提出了一种基于模糊层次分析法的自动化机房供电风险评估方法,通过权重选择和分级评估,同时考虑各类影响因素间的相互作用,实现了对自动化机房供电的科学评估与判断,结合实例分析证明具有较强的科学性和实用性。     

基于遗传算法和支持向量机的特征子集选择方法

在模式分类系统中,往往需要从大量的特征中选择最优的特征子集,人工选择特征的方法往往费时费力,本文采用遗传算法(GA)对支持向量机进行封装的方法选择特征子集。首先使用遗传算法随机产生若干特征子集,通过选择、交叉和变异操作产生新的特征子集,经过若干代之后,得到最优的特征子集。在遗传算法中最重要的是适应度的确定,本文用支持向量机(SVM)作为分类器,为了避免出现“过拟和”,把特征子集的5阶交叉验证分类准确率和特征数量的联合函数作为适应度函数。对UCI机器学习库中SONAR和LED数据集进行实验,结果表明本方法可以有效滤除无关特征并提高分类准确率。     

基于CVMD和DBO-SVM的光纤周界安防信号识别方法

为降低光纤周界安防信号中噪声对分类结果的影响,提升信号分类的准确率和运行效率,提出一种融合了相关变分模态分解(Correlation Variational Mode Decomposition, CVMD)、蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类方法。利用CVMD去除原始信号中的噪声分量,并提取去噪后信号的能量、能量熵和峭度作为特征向量。采用DBO算法优化SVM,得到最佳惩罚因子和核函数参数,并构建DBO-SVM分类模型。搭建了基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的周界安防系统,采集了攀爬、敲击、踩踏和无入侵四类信号。实验结果表明,CVMD-DBO-SVM的分类准确率相比CVMD-PSO-SVM和CVMD-GA-SVM更高,达到了98.75%,同时运行时间更短,综合性能最优。     

注塑机注射速度的离散预期学习控制

针对注塑成形过程的重复运行特性,采用离散预期学习控制方法对注射阶段的针对离散化后的注塑机注射速度模型,根据收敛性条件以两步法设计预期学习控制中的两个参数--超前步长与学习增益,并与连续预期学习控制作了比较.当收敛性条件不能在整个频段内满足时,利用DFT/IDFT截断可学习频段外的频率信号,保证跟踪误差单调收敛,并在离散频域内讨论测量噪声存在及初始定位不可重置时学习算法的跟踪性能.仿真结果表明,对于给定的期望注射速度曲线,该方法能得到比P型、D型迭代学习控制(ILC)更满意的跟踪性能,且具干扰抑制能力.     

模块化技术在包装机械中的应用

对制袋-充填-封口包装机进行了功能分析和模块划分,且通过模块的优化组合和管理实现了包装机械的模块化设计.