基于LCD-SE-IWOA-KELM的短期风电功率区间预测

针对风电功率的不确定性、随机性以及已有的风电功率点预测无法反应其不确定性信息的问题,提出了基于局部特征尺度分解(LCD)-样本熵(SE)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核极限学习机(KELM)的短期风电功率区间预测模型。采用LCD分解来降低原始风电功率序列的非平稳性,通过测量各ISC分量的样本熵来重构新的序列以降低过多的分量对预测精度带来的影响,然后分别建立各新序列的区间预测模型,最后将各新序列的预测结果进行叠加获得最终预测结果。采用改进的WOA算法优化核极限学习机的参数。实验仿真表明,文中所提模型能够获得良好的区间预测结果,具有一定的实际意义和应用价值。     

基于PCA和核FDA的人脸识别研究

基于主分量分析的特征脸识别是人脸识别中重要的识别方法,具有简单、实用等特点。Fisher判别分析是统计分析一种常用的降维方法,多类Fisher判别分析在模式识别领域得到广泛应用。核方法技术是设计全局非线性算法最流行的工具之一,应用核方法技术使得低维空间线性不可分的样本在高维空间线性可分。先对ORL人脸数据库中的图像应用主分量分析提取主分量,再应用核Fisher判别方法把特征向量做隐式变换,最后把得到的数据采用k-紧邻分类器进行分类识别,并对实验结果做了比较分析。     

基于后缀树词序列核挖掘Web文档

通过将文档表示为一棵后缀树,文章提出一种基于后缀树索引计算文档相似度的词序列核.首先根据文档的词序列构造出后缀树,然后根据后缀树词序列核计算文档间的相似度,最后利用支持向量机对文档进行分类.理论分析表明后缀树词序列核的计算只与比较文档的长度成线性关系,大大减少了序列核的计算时间.在reuters21578文档集上将后缀树词序列核与词序列核、多项式核进行比较,实验结果表明在改善速度的同时,后缀树词序列核可达到与词序列核相当的性能,优于多项式核,更适于Web文档挖掘等应用.     

基于图像处理技术与支持向量机的鱼龄识别

采用图像处理技术,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的鱼年龄自动识别新方法。首先通过KPCA提取鱼的耳石图像的主元,然后用SVM对鱼的年龄进行学习、识别和预测。实验表明,该方法取得了较好的效果。     

基于脉冲序列核的脉冲神经元监督学习算法

脉冲神经元应用脉冲时间编码神经信息,监督学习的目标是对于给定的突触输入产生任意的期望脉冲序列.但由于神经元脉冲发放过程的不连续性,构建高效的脉冲神经元监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题.基于脉冲序列的核函数定义,提出了一种新的脉冲神经元监督学习算法,特点是应用脉冲序列核构造多脉冲误差函数和对应的突触学习规则,并通过神经元的实际脉冲发放频率自适应地调整学习率.将该算法用于脉冲序列的学习任务,期望脉冲序列采用Poisson过程或线性方法编码,并分析了不同的核函数对算法学习性能的影响.实验结果表明该算法具有较高的学习精度和良好的适应能力,在处理复杂的时空脉冲模式学习问题时十分有效.     

反射式离轴数字全息再现像中的噪声抑制

为了抑制反射式离轴数字全息再现像中的零级像和散斑噪声对再现像的影响,利用高斯核函数在空域对数字全息图进行低通滤波,再用原数字全息图减去滤波后的低频信息来抑制零级像,采用非局部均值滤波来抑制散斑噪声。实验结果表明空域高斯核函数处理法能有效地抑制零级像,非局部均值滤波可以抑制散斑噪声但对部分细节的保持能力不强,改进后的非局部均值滤波在抑制散斑噪声的同时能很好地保护细节信息,提高了离轴数字全息再现像的质量。     

基于特征融合的人体行为识别

为克服单个行为表达方法有效性上的不足,提出了一种基于多特征融合和支持向量机(SVM)的人体行为识别(HAR)方法。首先,利用背景差分提取运动显著区域;然后提取运动显著区域的剪影直方图和光流直方图,并采取一定的融合策略,构建融合特征结合SVM识别人体行为。实验以广泛使用的公开数据集Weizmann为研究对象,正确识别率达到99.8%以上。结果表明,提出的特征融合及识别方法能有效地对人体行为进行识别;而且,由于规避了比较耗时的序列匹配操作,减少了计算量。     

Detection method of LDoS attacks based on combination of ANN ＆ KPCA

Low-rate denial-of-service (LDoS) attack is a new type of attack mode for TCP protocol.Characteristics of low average rate and strong concealment make it difficult for detection by traditional DoS detecting methods.According to characteristics of LDoS attacks,a new LDoS queue future was proposed from the router queue,the kernel principal component analysis (KPCA) method was combined with neural network,and a new method was present to detect LDoS attacks.The method reduced the dimensionality of queue feature via KPCA algorithm and made the reduced dimension data as the inputs of neural network.For the good sell-learning ability,BP neural network could generate a great LDoS attack classifier and this classifier was used to detect the attack.Experiment results show that the proposed approach has the characteristics of effectiveness and low algorithm complexity,which helps the design of high performance router.     

基于SVM新闻文本分类的研究

网络新闻自动分类已经成为当下的热点问题,SVM分类算法是文本分类中应用较为成熟的一种方法.文章针对SVM文本分类中特征选择和核函数选择的两个重要问题,在新闻文本实验环境下进行了探讨,结果表明使用互信息特征选择法且特征数在4000左右,使用SIGMOID核函数的情况下准确率与召回率均可达到97％的分类效果.     

基于支持向量机核函数算法的图像分割研究

为了提高图像分割的质量,采用支持向量机核函数算法。首先寻找像素分类间隔最大的最优分类面,将非线性输入空间的样本映射到高维特征空间进行求解;然后局部核函数选择高斯径向基核函数,全局核函数选择多项式核函数,为了满足训练集中支持向量取值带来的连续性要求,通过组合系数平衡高斯核函数和多项式核函数的权重;接着选择像素的邻域灰度均值作为用于分割的特征,利用不规则度统计图像邻域灰度均值连通区域的离散程度;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算法分割图像清晰,目标区域十分突出,定性分析中指标归一化互相关系数为0.9946,分割时间为0.7512,误割率为0.0237。