简单介绍了SVM的理论背景,详细介绍了基于SVM的分类预测方法,给出了基于SVM的分类预测技术的性能测试结果.指出该分类预测技术可将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间,在高维空间中构造线性辨别函数来实现原空间中非线性辨别函数.
本文简述了一种基于支持向量机的多传感器信息融合的方法,并构造了其数学模型。利用轴流柱塞泵的常见故障预测,对数学模型进行验证,实验数据显示基于SVM的多传感器信息融合故障诊断方法,要比单一传感器故障诊断有更高的准确性。
作者:封俊; 程凤伟 期刊:《电子技术与软件工程》 2018年第18期
为了有效的控制噪声,防止噪声对向量机分类器的性能产生负面影响,本文完善数据预处理、特征提取和分类器的设计,从而完善向量机的故障诊断。在独立分量分析后,结合时域特征提取的方式,消减原始数据中的噪声。
作者:巫莉莉; 黄志宏; 何斌斌; 曾鸣 期刊:《中国农机化学报》 2019年第06期
随着国民经济的快速发展,工业、农业、水产养殖业以及生活污水排放带来的水体氨氮污染日益加重,如何有效治理氨氮污染,已成为人们关心的热点问题。与实验室取样检测相比,智能算法预测水体氨氮含量的方法由于具有实时性、检测时间短、误差小等优点,正逐步被应用到水体氨氮污染治理中。综述神经网络、粒子群、遗传算法等智能算法在水体氨氮含量预测中的研究进展,指出多种智能算法的组合应用将是预测水体氨氮含量、有效治理氨氮污染的...
摩托车发动机异响识别通常采用人工听诊法,受环境因素和经验参差不齐的影响准确率较低,需要寻找一种科学、有效的模式识别法来提高异响类型识别的准确度。利用麦克风采集发动机近场声音信号,首先利用小波空域相关滤波法去除背景噪声;然后分别采用小波包变换和双谱估计提取发动机声信号特征向量,作为发动机异响模式识别支持向量机的输入向量;选取RBF核函数及参数建立分类模型并训练;最后用测试样本检验分类模型的准确率。通...
作者:汪闽; 骆剑承; 明冬萍 期刊:《计算机工程与应用》 2004年第23期
提出了一种在高分辨率遥感影像上自动提取交通枢纽,即重要道路交汇口的有效方法。方法的基本过程如下:利用高斯马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机进行图像分类得到道路块,通过细化得到道路轴线并登记宽度信息,然后通过启发式规则进行轴线连接得到道路网。而后在路网基础上,自动提取高宽度道路轴线之间的交点作为交通枢纽。通过实验证明了方法的有效性。研究可广泛应用于城乡交通基础设施规划、物流规划、军事作战分析等领域...
微型计算机技术的发展极大的促进了现代社会的进步,通过计算机网络通信技术,人们能够超越时空的限制,大大方便了人与人之间的交流,但是复杂的通信网络往往存在一定的安全风险尤其是在海上舰船加密通信系统中,网络攻击会对船队的安全造成非常严重的威胁。本文以海上舰船通信作为研究对象,结合其网络特点,对防范网络攻击的方法进行研究,并采用了先进的支持向量机模型,主动分析网络的潜在安全威胁。采用自主学习训练,提高通信网络的抗...
作者:唐轶轩; 薛晓茹; 姚振; 徐敏; 张永梅; 张禾良; 徐道磊 期刊:《电力信息与通信技术》 2017年第06期
电力信息化建设的一个重要目标是构建大规模虚拟化绿色数据中心,而能耗受限条件下的资源池虚拟机部署问题是所面临的挑战之一。文章针对这一问题,首先利用经典的支持向量机机器学习模型建立了虚拟机能耗与其CPU和内存资源利用率间的模型,并据此模型在部署前预测虚拟机的能耗,最终通过能耗感知的虚拟机部署贪心算法确定目标物理机。真实测试床上的实验结果表明,相比于传统部署算法文章所提算法可将数据中心能耗平均降低8%。
作为电力系统正常运行的重要生产设备,电力变压器实际作用的充分发挥,关系着系统的运行效率及电力企业的实际生产成本。结合现阶段电力变压器整体的发展现状,可知某些客观影响因素的存在,加大了变压器使用过程中的故障发生率。因此,需要采取必要的故障诊断方法,优化电力变压器正常工作中的服务功能,确保电力系统长期处于稳定高效的运行状态。基于此,本文将对基于DGA的差分进化支持向量机电力变压器故障诊断进行必要地探讨。
作者:冯晨洋 期刊:《佳木斯职业学院学报》 2016年第06期
由于孤立点和原始样本的选取对于支持向量机的分类性能具有较大的影响,所以本文旨在设计一种区别于以往的支持向量机的算法来解决这个问题。首要步骤是通过主成分分析法对原始数据样本进行处理,以达到用最好的方式对原始数据进行表达,从而达到使高维特征空间的维数降低的目的。然后使用类均值法,依据样本在特征空间的投影到特征空间中本类样本均值的距离,来确定其模糊隶属度,为达到使孤立点对最优分类超平面的影响最小,本文通过赋...
作者:徐仁林; 安伟 期刊:《压缩机技术》 2007年第05期
针对螺杆压缩机的工作特点,以NI公司的Labview软件为开发平台,在深入分析压缩机故障特点的基础上,利用现代信号分析的新技术,对振动信号提出了多种有效的分析方法并设计了相应的分析模块,据此搭建了一套基于虚拟仪器的压缩机故障诊断系统。初步实验结果表明,系统运行可靠、诊断准确,通过系统的进一步完善可应用于实际设备的状态监测和故障诊断。
作者:张洪星; 宋海军; 李洪燕 期刊:《科技与创新》 2007年第02S期
本文提出了一种改进的神经网络板形模式识别方法,该方法基于支持向量机(SVM)与径向基(RBF)网络的结构等价性,利用SVM的回归确定RBF网络较优的初始参数,解决了传统神经网络模式识别方法存在的网络学习时间长,易陷入局部极小值等问题。此外,由于板形标准模式具有两两互反性,将输入样本与基本模式的模糊距离差作为网络输入,使输入节点减少一半,近一步实现了网络结构的固定化和简单化。实验表明,它提高了板形识别精度和速度,可推广...
为了提高基于图像型火灾烟雾检测的准确性和实时性,提出了一种基于支持向量机的火灾烟雾检测方法.首先对图像进行增强处理,再通过累积差分法对运动区域进行检测,再基于烟雾的扩散性,对烟雾和干扰源进行初判,然后对提取的目标区域进行特征提取,最后基于支持向量机对烟雾和干扰源进行分类检测.仿真实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.
作者:白旻 期刊: 2012年第21期
本文提出了一种改进的金融时间序列数据预测方法,该方法首先对采集到的数据进行预处理,然后利用决策树来对金融时间序列进行特征抽取,并建立基于支持向量机的时间序列预测模型,最后对时间序列数据进行预测并输出预测结果。仿真结果表明,本文提出的方法可以有效地降低预测模型复杂度,同时提高预测能力和泛化性能。
作者:唐翥; 张兵; 李广强; 沈浩浩 期刊:《火力与指挥控制》 2014年第05期
为了有效提高雷达有源干扰分类正确率,提出一种基于特征加权与支持向量机的分类方法。针对分类过程中各信号特征参数对信号分类的重要度不同,引入特征加权的概念。利用灰色关联分析方法求取各特征权重,避免一些弱特征对分类结果产生较大影响。最后利用支持向量机分类器,对雷达有源干扰信号进行了分类识别。通过仿真实验证明,该方法可以有效提高雷达有源干扰信号类型的识别率,具有很好的通用性。
作者:马加传 刘天时 期刊:《西安石油大学学报·社会科学版》 2010年第03期
钻井成本是钻井公司成本的重要组成部分,对钻井成本进行准确预测,有利于提高钻井成本的控制和计划管理水平.应用作业成本法分析影响钻井成本的主要因素,结合某钻井公司钻井成本数据,运用支持向量机回归建立预测模型,同多元回归与BP神经网络回归进行对比,验证了支持向量机模型具有较高的预测精度.
作者:董开坤 刘杨 刘扬 胡仕成 刘慧霞 期刊:《计算机工程与应用》 2008年第10期
支持向量机目前已成为机器学习领域新的研究热点,而统计学习理论中的关键定理为支持向量机等的研究提供了重要的理论基础。提出了粗糙经验风险最小化原则,提出并证明了一种基于粗糙变量的学习理论的关键定理,为研究粗糙支持向量机等应用性研究提供了依据。
作者:林颖 刘斌 胡清明 余熳烨 李文举 期刊:《工程设计学报》 2009年第02期
称重测量模块是车载称重系统的核心部分.介绍了车载称重模块的工作原理、流程和实施方案.利用Pro/Engineer软件建立了车架的三维模型.在ANSYS中对模型作必要的简化,联系现实情况在车架上施加载荷,找到应变敏感点,分析了应变和载荷之间的关系.基于支持向量机设计了称重算法,用总体样本交叉验证的方法验证了不同工况下该算法的可行性和正确性.
相关反馈技术是图像检索过程中的一种交互式技术。在图像检索中,传统支持向量机作为反馈学习仅仅是把相关反馈看作模式分类问题。然而在海量图像数据中,映像到特征空间中的图像是线性不可分的,在图像检索中仅靠简单的模式分类来学习反馈,得不到理想的学习效果。本文在无约束的反馈算法的基础上提出了二次约束距离算法,即在基于支持向量机得到分类后。对分类结果按照距离相关图像的聚类中心进行再次排序后,将结果回馈给用户。
作者:黎华 张振顶 钟志强 尤智东 宋国良 叶向荣 期刊:《能源与环境》 2011年第03期
采用BPNN(误差反向传播神经网络)和LSSVM(最小二乘支持向量机)分别对燃油工业锅炉热效率进行智能建模,并比较此2种模型的准确性和泛化性,结果表明,BPNN更具有推广性。