基于中文自然语言的纹理分类新方法

提出了一种新的基于中文自然语言纹理描述词的纹理分类方法,建立了自然纹理分类体系,并用最小二乘支持向量机对纹理进行分类,实现了纹理的视觉特征到语义描述的转换.实验结果证明,该方法在图像理解和基于内容的图像检索中有助于缩小纹理特征的数学描述和人类理解之间的"语义鸿沟".     

基于KPCA-LSSVM的单向阀故障诊断研究

针对高压隔膜泵单向阀的故障振动信号特征难以提取及诊断的问题,文中采用KPCA和LSSVM相结合的方法进行故障诊断研究。对单向阀各状态信号运用双稳SR方法和DEMD算法进行信号预处理,并利用K-L散度选择分解后的主分量进行时频域特征参数的提取以构建特征向量集。运用KPCA对向量集进行二次特征提取,并将提取的特征向量输入到LSSVM诊断系统中,以完成单向阀故障诊断及分类。经实验验证,该方法的故障诊断率可达到90%,能够较好的诊断出单向阀故障特征。     

基于MEEMD香农熵-LSSVM的高速列车蛇行失稳诊断方法*

针对列车高速运行时易出现蛇行失稳这一问题,提出了一种改进的集合经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)香农熵-最小二乘法支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)的高速列车蛇行失稳诊断方法。首先通过MEEMD对列车330Km/h～350Km/h时转向架构架的横向振动信号进行分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),再通过Hilbert变换(HT)分析其时频聚集性,同时提取IMF分量的香农熵特征,最后用LSSVM进行训练和识别。结果表明,转向架蛇行失稳状态下的时频分布的聚集性较正常状态下好,并且MEEMD香农熵-LSSVM方法的识别率和计算耗时优于EEMD-SVM方法,识别率达到96.67%。     

基于最小二乘支持向量机和粒子群算法的两相流含油率软测量方法

为提高油水两相流含油率的测量精度,提出基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的含油率建模方法。该方法将测量的油水总流量和加热器上下游温差作为LSSVM输入,含油率作为输出,对含油率与温差和总流量的关系进行训练,通过改进的PSO优化LSSVM的参数,建立了含油率的优化模型,并用测试数据对含油率的模型进行了比较。实验结果表明,基于改进的PSO-LSSVM含油率模型比PSO-LSSVM和遗传算法–最小二乘支持向量机模型运算速度快,比理论修正模型测量精度高,含油率在4%~60%时,平均测量误差为0.93%。     

基于无约束优化的最小二乘支撑向量机

为了解决最小二乘支撑向量机（LSSVM）优化问题需要耗费大量时间的问题,提出了利用牛顿优化法来解决LSSVM优化问题的方法（称为Newton-LSSVM）。首先把LSSVM优化问题转化为无约束化优化问题的形式,然后再采用牛顿优化法来迭代求解。实验结果表明,该方法在大幅度减少LSSVM算法的训练时间开销的同时,能够获得与采用传统优化方式求解LSSVM优化问题一样的泛化能力。     

用于多分类问题的最小二乘支持向量分类-回归机

基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类〖CD*2〗回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太大的影响,从而提高分类的准确性。该方法能够提高分类的准确率和分类速度,同时算法对于不同类别间样本数目差异较大的情况也有很好的分类效果。数值实验结果表明所提算法是可行的,且与已有的三分类算法相比在分类准确性上平均提高了2.57%,在运算速度上也有了较大的提高。     

基于组合模型的网络流量预测

网络流量预测是网络管理的基础,网络流量受到多种因素影响,具有周期性、时变性和非线性,传统单一线性模型ARIMA或非线性模型SVM均难以准确描述网络流量复杂变化规律,为此,提出一种网络流量组合预测模型（ARIMA-LSSVM）。采用ARIMA对网络流量进行预测,捕捉其周期性变化趋势,采用LSSVM对网络流量非线性变化趋势进行预测,同时采用遗传算法对LSSVM参数进行优化,采用LSSVM两种预测结果进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真实验结果表明,相对于单一网络流量预测模型,ARIMA-LSSVM提高网络流量预测精度,更能全面刻画网络流量变化趋势。     

基于分阶段的LSSVM发酵过程建模

发酵过程建模是研究微生物发酵的重要课题,基于模型可实现被测参量的软测量、系统的优化控制。鉴于引入混合核函数的最小二乘支持向量机在过程建模中具有优良表现,采用基于混合核函数的最小二乘支持向量机建模。但由于发酵过程周期较长,最小二乘支持向量机的全局模型预测精度难以保证,算法复杂度很高,因此提出一种分阶段建模方法。首先,选择表征阶段特性的辅助变量,利用模糊C均值聚类算法对样本数据聚类,将发酵过程分成不同的阶段,然后为各个阶段分别建立最优混合核最小二乘支持向量机局部模型,最后将局部模型合成构成过程的完整模型。将此方法应用于青霉素发酵过程和重组大肠杆菌发酵过程中,验证了该方法的有效性。     

基于NSCT和LSSVM的Landsat ETM+图像土地覆盖分类

提出一种新的基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的遥感图像土地覆盖分类方法。该方法动态选择最优的多光谱图像的波段特征进行组合,基于NSCT和IHS对多光谱图像和全色图像进行融合,增强多光谱图像的空间分辨率,基于LSSVM对融合图像进行分类。实验结果表明,提出的方法在保留多光谱图像光谱信息的同时,增强了图像的空间细节表现能力,提供更加可靠的地物分类特征,提高了分类精度,并且优于传统的基于最小距离法、最大似然法、贝叶斯分类法和BPNN分类法的遥感图像分类方法,该方法是有效可行的。     

基于改进自适应杂交粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的空中目标威胁评估

评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节,评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷,提出了一种基于自适应杂交粒子群优化（ACPSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的空中目标威胁评估方法。首先,根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架;然后,采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优,针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式,并使杂交概率自适应调整;最后,对比分析了各系统的训练和评估效果,并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高,所需时间短,可同时进行多目标评估,为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。