作者:吴晓京; 朱小祥; 毛紫阳; 杨冰韵; 黄小玉; 王曦 期刊:《海洋气象学报》 2019年第03期
提升灾害性对流天气的监测预警能力是短临天气预报的首要目标,但对流性降水在时间、空间上分布高度不均,观测难度大。卫星遥感监测降水的传统红外、水汽亮温判识方法,报警云团数量多,空报率高,指示意义不稳定,需要结合背景因素寻找方法提炼卫星辐射观测中更多的内在隐含信息,建立云顶亮温与此类灾害天气间的联系。此文尝试使用FY-2气象卫星红外云图数据和逐时加密地面降水观测资料,通过追踪云团移动进而分类、提取参数,然后用模糊...
作者:左喻灏; 贾连印; 游进国; 张丹威 期刊:《化工自动化及仪表》 2019年第10期
传统基于样本与类中心的欧氏距离构造模糊支持向量机隶属度函数的方法将所有特征同等对待,并未考虑不同特征对样本与类中心距离的影响。针对这一问题,提出基于Relief-F特征加权的模糊支持向量机分类算法。首先通过Relief-F算法计算各特征权重并剔除权重较小的特征;然后应用特征权重计算样本到所属类中心的加权欧氏距离;最后,基于加权欧氏距离构造隶属度函数。该方法在考虑到特征重要性对分类效果影响的同时,通过权重阈值剔除权重较...
作者:张丽杰; 李改灵; 李若蕾; 郭锐 期刊:《军事交通学院学报》 2014年第02期
面对突如其来的灾难,物资的短缺是不可避免的,所需物资优先等级的合理判断和相应储备方式的研究显得尤为重要。运用支持向量机原理与模糊数学相结合的方法,根据物资的重要程度、时效性和供需差3个指标对应急物资储备的优先等级进行判断,并针对不同优先级的物资需求提出有效可行的储备建议。
作者:孙娟红; 李文举; 冯宇; 韦丽华 期刊:《信息技术与网络安全》 2011年第13期
提出了一种新的车标识别方法。首先,利用独立成分分析提取车标特征,然后,采用模糊支持向量机设计分类器进行车标识别。实验结果表明,与现有车标识别方法相比,该方法识别率高、速度快。
作者:王志远; 吴成浩; 王正; 张亚峰; 王佳 期刊:《信息技术与网络安全》 2018年第10期
针对传统模糊支持向量机存在对样本点赋予隶属度值不够精确的问题,提出了一种新的模糊支持向量机分类算法,并应用于经颅多普勒超声(TCD)数据分类。该算法首先对样本做预处理,预选有效候选支持向量并排除野值和噪声点,缩减训练样本的规模,提高分类器效率。其次考虑到医疗数据的不平衡性引入了DEC算法,再将过类中心超平面平移,结合样本点与平移后的过类中心超平面的距离来设计模糊隶属度函数,有效突出支持向量的作用以优化分...
作者:杨颖娴 期刊:《信息技术与网络安全》 2012年第15期
提出了基于独立分量分析进行特征提取和采用模糊支持向量机实现分类的人脸识别新方法。首先利用独立分量分析方法构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间上运用模糊支持向量机进行分类识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高的识别率。
作者:刘兴长; 孟昱煜 期刊:《西北师范大学学报·自然科学版》 2019年第05期
提出了基于方向梯度直方图(Histogramoforientedgradient,HOG)特征提取和模糊支持向量机(Fuzzysupportvectormachine,FSVM)的西夏文字识别技术.在模糊支持向量机模型中引入了新的隶属度函数,构造了基于多超平面的模糊支持向量机模型,增强了分类能力,降低了噪声点的干扰,提高了分类效率.将HOG特征提取和FSVM相结合应用于西夏文字识别,提高了文字识别效率.通过在数据集上测试,并与已有的文字识别方法相比较,结果表明,HOG特征提取结合...
作者:赵恒平; 俞金寿 期刊:《石油化工高等学校学报》 2005年第04期
针对全局建模方法很难精确描述实际生产过程,提出了一种模糊支持向量机回归建模算法,并推导出相应的增量与减量算法;在此基础上,提出了在线模糊支持向量机回归建模方法,该方法利用滚动时间窗内的数据优化建模,随着时间窗的滚动,在原有模糊支持向量机模型的基础上通过增量与减量算法实现参数的快速在线更新.通过将该方法用于丙烯腈收率的预测建模,结果表明,所提方法具有参数调整时间快、泛化能力强的优点,可以较好的跟踪丙烯腈收率...
作者:白玉; 姜东民; 裴加军; 张宁; 白郁 期刊:《测绘通报》 2018年第01期
随着航天技术的发展,我国SAR载荷的探测体系呈现多种类、多分辨率的发展趋势。传统的检测识别方法很难适应多分辨率、多种类的SAR图像数据,从而需要寻求一种能从多分辨率的图像数据中提取有效特征的方法。智能化发展非常迅速,本文基于SAR图像的特点,提出了改进的ELU激活函数卷积神经网络的方法,建立了结合ELU激活函数和二次代价函数的深度学习模型。同时,在训练样本中建立样本特征与所在分类中心的距离函数,用模糊支持向量机(FSVM...
作者:赵小强; 张露 期刊:《兰州理工大学学报》 2017年第05期
针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度及分类速度慢的缺点,提出一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量缩减训练样本集的规模提高训练速度;其次提出一种新的模糊隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机最优分类超平面的作用,并用经过预选的训练样本集进行训练FSVM得到支持向量集;最后,运用粒子群优化算法选择最优支持向量子集,使用平均分类误差作为适...
作者:王宇凡; 董仲慧 期刊:《西安工业大学学报》 2017年第11期
为了实现更好的复杂设备故障诊断和识别,文中提出了基于FSVM模糊隶属度改进和信息熵融合的复杂设备故障诊断和识别的分析技术.对标准FSVM的模糊隶属度函数改良后建立了基于数据特征分布的高斯隶属度计算模型.通过工况数据验证了改良模糊隶属度与信息熵融合的FSVM对于复杂设备的故障诊断识别和工况状态评估更加有效.计算出设备故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的复杂设备状态分析模型;并对各类故障原因对设备整体状态...
作者:阎满富; 杨志民 期刊:《系统工程》 2004年第11期
研究当训练点的输出为模糊数时,支持向量机的构建问题.首先将模糊分类问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题.利用模糊模拟和基于模糊模拟的遗传算法,求解带有模糊决策的机会约束规划.在此基础上,构造模糊支持向量机(算法).最后,给出显示模糊支持向量机特点的模糊支持向量集的定义.
作者:何彩芬; 钱斌凯; 金炜; 张国超 期刊:《宁波大学学报·理工版》 2018年第06期
为提高天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model, WRF)输出中台风期阵风的预测精度,将WRF模式输出与某观测站实况数据相结合,提出一种台风期阵风精细化预报方法.针对影响台风风速的因素众多,而传统依据人工经验预判的风速存在较大误差的现状,该方法构建了台风期阵风预测的模糊支持向量回归模型,同时为解决模糊支持向量回归模型中惩罚因子C和核参数g难于确定的问题,将果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorith...
作者:马永军; 李孝忠; 王希雷 期刊:《天津科技大学学报》 2005年第03期
介绍了模糊支持向量机(FSVM)理论,利用FSVM理论解决一般场景图像中的目标检测问题,并利用统计学习理论和支持向量机方法研究中形成的新的机器学习方法--核方法,研究FSVM的隶属度确定问题.实验表明,本算法具有较高的识别精度.本方法既具有针对性,又在理论上具有一般性,对推动模糊支持向量机这一新的模式分类方法的实际应用具有积极意义.
作者:张慧妍; 段瑜; 王小艺; 许继平; 郑蕾 期刊:《水土保持通报》 2019年第01期
[目的]针对在线农业水质综合评价中的监测数据噪声及边界模糊问题,建立具有良好抗扰性和等级划分的综合评价模型。[方法]提出了基于数据确定投影寻踪指标权重及模糊隶属度参数的支持向量评价模型。采用改进遗传算法对投影寻踪函数进行了优化求解,获得相对客观的指标权重向量,而后结合数据优化模糊隶属度参数,构建模糊支持向量综合评价模型,以使得监测噪声对评价模型泛化能力的影响减小。此外,考虑到通用的离散化评价等级分辨率较低...
作者:朱红运; 王长龙; 王建斌; 刘兵 期刊:《计量学报》 2013年第06期
针对磁记忆检测信号弱、缺陷区域无法有效识别的问题,提出了一种改进的模糊支持向量机(FSVM),并将其应用于磁记忆检测缺陷的识别。改进的FSVM一方面在传统确定模糊隶属度函数方法的基础上,通过构造k近邻离散度,减弱孤立点或噪声样本对分类的影响;另一方面通过对样本特征值进行加权处理,消弱冗余特征或弱特征对识别的影响。将改进FSVM应用于磁记忆检测缺陷识别。实验结果表明:该方法可以有效识别不同危险区域的缺陷信号,...
作者:杨建新; 王中叶; 李威 期刊:《包装工程》 2019年第01期
目的为了提高水印算法的抗几何攻击能力,并兼顾较高的鲁棒性与不可感知性,设计一种基于方向金字塔分解与稳定几何失真校正的鲁棒图像水印算法。方法首先,引入方向金子塔,对载体图像完成分解,输出对应的低通与高通子带;将低通子带分割为一系列的非重叠块;根据载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算水印嵌入强度,最大程度地平衡水印图像的不可感知性与鲁棒性;设计水印嵌入方法,将经过Arnold映射加密后的水印嵌入到非重叠子块中,通过修改载...
作者:任松; 徐雪茹; 欧阳汛; 赵云峰; 王小书 期刊:《润滑与密封》 2019年第05期
提出基于模糊支持向量机的机械设备在用油液磨粒自动识别方法。首先利用K-均值聚类算法对磨粒图像进行分割,提取磨粒的形状尺寸特征参数、边缘细节特征参数、表面纹理特征参数作为其量化表征,分别选择最能反映待识别磨粒特征的参数作为各个二分类器的输入向量;然后结合二叉树法和一对多法间接构造磨粒的分层多类别分类器模型,在训练过程中同时利用粒子群算法优化分类器的参数,建立一种参数自适应的模糊支持向量机分层多类别分类模...
本文提出一种新型的基于二叉树的模糊多类支持向量机。其基本思想是,定义了一种基于类间距离和样本紧密度的区分度函数,按每类的区分度大小进行排序,使区分度大的类别首先利用分类器分离出来。
作者:柯宏霞; 刘国栋; 龚正娟 期刊:《测绘与空间地理信息》 2019年第04期
提出了一种基于权重散射特征的模糊支持向量机的极化SAR数据监督分类方法。首先,对极化SAR数据进行H/SPAN/A/α散射特征提取;其次,根据样本可分离度设置最佳散射特征权重参数C,得到最优分类输入数据(H/6SPAN/A/α);最后,利用FSVM算法对数据进行监督分类。实验结果证明,所提出的FSVM-H/6SPAN/A/α分类结果优于FSVM-H/SPAN/A/α。