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相似文献
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1.
程明  栾秋波 《应用声学》2014,22(6):1700-1703
考虑到石油化工过程系统复杂,变量繁多,非线性关系极强,故障样本数据难于获取,故利用支持向量机对炼油厂催化裂化装置反应再生子系统的故障状态进行模式识别;且支持向量机参数C、σ对分类精度有很大影响,采用了改进的遗传算法对其进行优化;并采用了决策树算法进行多类分类,根据类间分离测度,从最难分类(类间分离测度最小)的两类样本集开始训练,将其合并为一个类簇后同其他样本集一起,再从中寻找最难分类的两个样本集合并,如此逐步合并最终得到训练模型;实验结果表明,利用改进的遗传算法优化惩罚系数C和核函数参数σ后,缩短了分类时间,提高了分类准确率,基于决策树算法的支持向量机能有效地解决一对一和一对多分类算法中存在的无法辨识区域的问题,能很好地识别故障类型,对催化裂化装置的故障诊断有显著的指导作用。  相似文献   

2.
孙瑶琴 《应用声学》2017,25(3):48-50, 54
支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。  相似文献   

3.
单斌  秦永元  杨颖涛  王蓉  唐大林 《应用声学》2014,22(11):3780-3782
针对模拟电路多故障分类中存在拒识区域,分类效果不理想的问题,提出基于有序分割最佳偏二叉树结构的模拟电路故障诊断方法;首先分析多分类中分割次序对结果的影响,通过样本类中心欧式距离对故障分割进行排序,以此构造偏二叉树结构;然后对采样数据进行主成份分析降维压缩,最后采用支持向量机作为分类器,对故障数据进行分类;该方法可以使样本类间距离最大,提高了支持向量机模拟电路故障分类的效率和准确度;故障诊断结果表明文章提出的诊断方法在精度提高的情况下,所需训练时间和支持向量数目大大减少,更具稀疏性。  相似文献   

4.
基于支持向量机的中药太赫兹光谱鉴别   总被引:4,自引:0,他引:4  
文章将支持向量机用于中药材太赫兹光谱识别.利用太赫兹光谱系统测得三组相似中药炙甘草和生甘草、南柴胡和北柴胡、山豆根和北豆根的太赫兹光谱,傅罩叶变换后得到它们的吸收系数作为分类鉴别的特征数据.用线内积函数、多项式内积函数和径向基内积函数分别构建三种小同的支持向量机,并建立误差反传神经网络(BP神经网络),分别用支持向量机和BP神经网络对中药的特征数据进行鉴别.识别结果比较表明,支持向量机在小样本情况下对中药两分类识别的效果明显超过BP神经网络.  相似文献   

5.
为了探究一种新型高效的树种鉴别方法,以桉木、杉木、落叶松、马尾松和樟子松近红外光谱数据为研究对象,分别建立了基于主成分分析和支持向量机的木材树种定性识别模型。在主成分识别模型中,样本光谱数据经过预处理后绘制了其二维和三维主成分得分图,可以看出:主成分分析得分图能有效区分五种木材树种,且三维得分图比二维得分图更能直观、清晰展示树种之间的差异,表明主成分分析在可视化层面上可对小样本树种进行有效判别。在支持向量机识别模型中,分别建立了以遗传算法和粒子群算法为代表的智能算法优化支持向量机树种识别模型,结果显示,遗传算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为95.71%,测试集预测准确率为94.29%,算法用时134.08 s;粒子群算法-支持向量机模型的交叉验证最佳判别准确率为94.29%,测试集预测准确率为100.00%,算法用时19.98 s,表明基于智能算法支持向量机树种识别模型能够实现对木材树种的有效鉴别。该研究对近红外光谱分析技术在木材科学领域的应用进行了有益探索,为木材树种的快速识别提供了新方法。  相似文献   

6.
支持向量机作为一种经典的分类方法被广泛应用于恒星光谱分类领域。该方法在实际应用中取得了较为理想的分类效果,但其面临无法解决多分类问题的挑战。在支持向量机的基础上,提出多类支持向量机,建立基于多类支持向量机的恒星光谱分类模型。该方法的最大优势是经过一次分类过程,可以确定多类样本的类属。SDSS DR8恒星光谱数据上的比较实验表明,本研究所提的方法较之已有多分类方法在分类性能上有一定的提升。  相似文献   

7.
马侠霖  蔡铭  丁建立 《应用声学》2014,33(4):371-376
机动车车型识别是城市道路交通流监测统计的一个重要方面。本文基于频谱分析与支持向量机方法提出一种车型音频识别方法,以1/3倍频程频谱数据作为特征数据,并使用支持向量机方法完成不同车型分类下的车型识别,同时还分析比较了不同训练样本量及不同单个样本数据量大小对识别结果的影响。在将车型细分的情况下,对小汽车、大型公交车、水泥车、摩托车四种车型的样本外识别结果达到96.9%的准确率,验证了方法的有效性。  相似文献   

8.
翟冰  金炜东  秦娜 《应用声学》2014,22(8):2356-2359
基于监测数据评估高速列车空气弹簧、抗蛇行减振器和横向减振器关键部件的运行状态,针对故障状态下车体构架横向加速度的非平稳信号,提出IMF能量矩与改进的多类超球支持向量机相结合对车体运行状态估计,改进的的超球支持向量机对球外与球内重叠区域的样本用不同的决策,具有更好的分类效果;实验数据仿真分析表明,在速度变化下列车故障识别率稳定在87%以上,证明所用方法能够提取到故障状态下的典型特征,改进的支持向量分类器并能很好的估计出高速列车的故障状态。  相似文献   

9.
近红外光谱分析技术可用于对样本的快速无损检测,在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。支持向量机是建立定性分析模型的常用方法,可通过寻找最优分类超平面将两类样本分开。在小样本情况下,支持向量机方法有其独特的优势。主成分分析是常用的数据降维方法,可将数据降维之后作为支持向量机方法的输入变量,简化模型并提高模型识别的准确性。因此,基于主成分分析的支持向量机(简称PCA-SVM)适合用于建立近红外光谱定性分析模型。多模型方法是人们使用较少的建模方法,用该方法建立的模型一般具有较好的稳定性。将多模型方法与PCA-SVM方法成功结合形成了新方法。以棉锦混合、棉涤混合纺织品为例,用新方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。建模时将光谱数据按照波长分为4组,用每组光谱数据建立一个子模型,将子模型的输出值进行加权平均便得到最终的预测结果。这样可以更充分地使用光谱数据中所包含的信息。为了便于对比不同的方法,仍使用上述校正集和验证集,又用PCA-SVM方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。对预测结果做交叉验证,用新方法所建模型判别的正确率的平均值为85.49%,正确率的标准差为0.066 7, 用PCA-SVM方法所建模型判别的正确率的平均值为83.34%,正确率的标准差为0.109 6。研究结果表明用新方法所建模型的分类效果好于用PCA-SVM方法所建模型的分类效果;用新方法建立的模型的稳定性明显高于用PCA-SVM方法建立的模型的稳定性。用PCA-SVM方法所建模型的预测效果受校正集构成情况的影响较大,而用新方法所建模型的预测效果则相对稳定。对废旧纺织品进行分类回收可大量节约纺织原材料,但采用人工分拣方式效率低且成本高。采用近红外光谱分析方法对纺织品进行分类,为废旧纺织品的大规模精细分拣和分级奠定了一定的基础。该新方法有望用于某些其他类型样本的分类。  相似文献   

10.
基于多分类支持向量机的船舶桨叶数识别研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
分析了目前常用的支持向量机多分类方法以及存在的不足,本文提出了一种混合纠错输出编码的多分类支持向量机改进算法,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶桨叶数分类的实验。理论分析与实验结果表明,该改进算法编码明确、具备纠错能力,是一种有效的多分类支持向量机方法,在船舶桨叶数识别中,其分类性能优于一对余、一对一及最小输出编码支持向量机等多分类方法,可适用于船舶桨叶数的分类识别。  相似文献   

11.
M. V. Lomonosov Moscow State University, Leninskie Gory, 119899, Moscow, Russia. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 62, No. 2, pp. 38–46, March–April, 1995.  相似文献   

12.
Huaibei Environmental Monitoring Center, Huaibei, Anhui Province, 235000, P. R. China. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 62, No. 6, pp. 76–80, November–December, 1995.  相似文献   

13.
B. I. Stepanov Institute of Physics, Academy of Sciences of Belarus, 70, F. Skorina Ave., Minsk, 220072, Belarus. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 62, No. 2, pp. 200–205, March–April, 1995.  相似文献   

14.
Results of the design and development of a system for remote sensing of the state and evaluation of the parameters of the natural environment and objects are presented. The devices developed are based on a generalized structural model of measuring system for acquisition of data on spectral, energy, polarization, angular, and spatial characteristics of the optical radiation field of the object under investigation. A. N. Sevchenko Scientific Research Institute for Applied Physical Problems at the Belarusian State University, 7, Kurchatov St., Minsk, 220064, Belarus. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 64, No. 6, pp. 827–833, November–December, 1997.  相似文献   

15.
Institute of Molecular and Atomic Physics, Academy of Sciences of Belarus, 70 F. Skorina Ave., Minsk, 220072, Belarus. Translated from Zhurnal Prikladnoi Specktroskopii, Vol. 62, No. 6, pp. 81–86, November–December, 1995.  相似文献   

16.
M. V. Lomonosov Moscow State University, Vorob'yovy Gory, Moscow, 119899, Russia. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 63, No. 2, pp. 236–241, March–April, 1996.  相似文献   

17.
Kuban State University, 149 K. Libknecht Str., Krasnodar, 350640, Russia. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 62, No. 3, pp. 204–209, May–June, 1995.  相似文献   

18.
ICP-AES测定多目标水地球化学普查样品中的14种微量元素   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用IRIS Intrepid Ⅱ SXP ICP光谱仪,对地球化学普查水样中Ba、Be、Cd、Co、Cr、Cu、Fe、Mn、Mo、Ni、P、Pb、Sr和Zn等元素的测量条件进行了探讨,优化了实验条件,进行了大批量实际样品的测定.方法简便,快速.检出限、精密度和准确度均符合质量管理的要求.  相似文献   

19.
Stable-plasma generators, spectroscopic measuring equipment, and methods for determining the optical properties of an extremely heated medium with a given composition have been developed. The spectral coefficients of absorption and emission of heated air, carbon dioxide, and argon were studied. A comparison with the data of other theoretical and experimental investigations has been performed. Deceased. Institute of Molecular and Atomic Physics of the Academy of Sciences of Belarus, 70, F. Skorina Ave., Minsk, 220072, Belarus. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 64, No. 6, pp. 818–826, November–December, 1997.  相似文献   

20.
Institute of Molecular and Atomic Physics, Academy of Sciences of Belarus, Minsk, 220072, 70, F. Skorina Ave., Belarus. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 62, No. 2, pp. 152–163, March–April, 1995.  相似文献   

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