参数寻优支持向量机在基于光声光谱法的变压器故障诊断中的应用

为了解决变压器气相色谱分析法故障诊断中存在的操作繁琐、消耗待测气体和载气、检测周期长等缺点,提出了利用光声光谱技术检测变压器油中CH₄,C₂H₂,C₂H₄,C₂H₆,H₂五种特征气体的含量并计算C₂H₂/C₂H₄,CH₄/H₂,C₂H₄/C₂H₆三对比值数据。将五种SVM类型和四种核函数采用交叉组合建立20种不同的支持向量机模型,并采用启发式算法对于惩罚因子c和g的取值进行参数寻优,以建立变压器故障诊断准确率最高、最快运行速度的支持向量机模型。启发式算法主要对比研究了粒子群算法和遗传算法在寻优精度与速度上的效果。仿真实验结果表明C-SVC模型、RBF核函数、遗传算法寻优构成的支持向量机模型对变压器故障的诊断准确率最高,测试集达到97.5%,训练集达到98.333 3%,并且遗传算法的寻优速度快于粒子群算法2倍左右。该方法具有操作简单、非接触性测量、不消耗载气、检测周期短、稳定性和灵敏度高等优点。可以代替传统的气相色谱分析法进行变压器故障诊断,满足变压器故障诊断的实际工程需要。     

模拟退火优化SVM参数的变压器故障诊断

利用群智能算法优化支持向量机(SVM)参数往往需要引入额外的变量,使变压器故障诊断问题更加复杂,对此提出一种自适应的模拟退火算法优化(ASA)支持向量机参数。通过设计自适应的冷却进度表,使得寻参的过程仅仅依赖于退火速率以及网格搜索粒度,保持了较少的参数设置。在相关数据集上的实验表明,与已提出的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)相比,ASA算法具有更快的收敛速度以及较好的诊断精度。利用自适应的模拟退火算法能够较好的优化SVM参数并提高变压器故障诊断的精度。     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

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。     

SVM参数优化方法分析与决策

针对支持向量机应用过程中的参数选择问题,从UCI数据库选择样本集,分别采用传统的网格法、智能优化算法中的粒子群法及遗传算法实现核函数参数寻优过程,将所得最佳参数应用到样本测试中。在深入分析优化过程中各参数关系、参数对支持向量机性能的影响以及传统与智能优化算法的优劣后,得出了核函数优化策略。即先使用智能优化算法初步确定最优解范围,再结合网格法进行高精度寻优。实验数据验证了参数优化策略的有效性,为扩大支持向量机泛化率、提高应用性做了铺垫。     

基于改进的最小二乘支持向量机与荧光光谱法检测山梨酸钾

食品安全隐患越来越受到重视,而食品添加剂的过量使用更是个重要的因素。应用FS920荧光光谱仪,研究了防腐剂山梨酸钾的荧光特性,得到山梨酸钾荧光特征峰于λex/λem=375/490nm采用基于最小二乘支持向量机对橙汁溶液中防腐剂山梨酸钾进行检测,通过改进的遗传算法寻优最小二乘支持向量机参数。经过样本训练得到橙汁溶液山梨酸钾的回归模型,对未知浓度的溶液进行预测,将新算法与基本遗传算法寻优的模型和BP神经网络对比。结果表明,自适应遗传-最小二乘支持向量机建立的预测模型在平均相对误差3.54%和平均回收率96.46%都是最优的,是一种准确有效的橙汁中山梨酸钾浓度检测方案。     

支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对使用掺铥光纤激光器的气体传感系统进行混合气体测量时,吸收谱线重叠较为严重且相互交叉吸收干扰的现象造成的测量误差大、分析精度低的问题,提出一种基于自适应变异粒子群优化的支持向量机(SVM)方法,用于建立混合气体体积分数定量分析预测模型。对体积分数为0.5%～2%的氨气(NH3)和2%～5%的二氧化碳(CO₂)混合气体的吸收光谱数据进行采集和处理,利用自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法对SVM模型参数进行寻优,利用获得的最优模型参数构建氨气和二氧化碳气体体积分数定量分析模型,并与标准粒子群优化算法和网格搜索法进行对比。实验结果表明,基于自适应粒子群优化算法建立的氨气和二氧化碳气体体积分数定量分析模型在较为合适的寻优时间下,可以得到最佳的均方误差,效率较高,该模型对测试集中氨气和二氧化碳气体体积分数设定值与预测值的均方误差分别为0.000088和0.000170,决定系数R²均为0.9998,满足混合气体检测要求。     

基于支持向量机的机载吊舱故障诊断优化算法

提升机载吊舱的后勤保障能力,适应吊舱测试中多型号、多故障类型和测试环境动态变化的测试要求,是打赢现代化战争的重要保障。支持向量机（SVM）算法适用于小样本、高维度、非线性分类问题,SVM相关参数是影响算法性能的重要因素。基于K-CV算法和粒子群算法两种改进的SVM模型可以实现SVM参数优化,K-CV算法可以交叉验证优化模型参数,粒子群算法可以对SVM参数进行动态寻优,建立多核SVM吊舱故障诊断模型。两种算法都可以提高吊舱故障诊断模型的准确率,提高模型的学习能力和泛化能力,有效对吊舱的故障进行定量和定位诊断。     

基于自适应遗传算法的SVM参数优化

针对基于遗传算法支持向量机(SVM)训练时间较长以及分类精度较网格搜索法有所降低等问题,通过重新定义遗传算法参数的寻优范围,提出一种自适应遗传算法;该算法根据网格搜索法得到遗传算法参数的最佳寻优范围,然后遗传算法在这个范围内进行参数的精确寻优,最后得到分类的结果;这样不仅可以有效缩短训练时间,而且拥有更高的分类正确率;通过UCI中的10组经典数据集的实验结果可知,自适应遗传算法较之网格搜索法、 常规遗传算法、粒子群算法在训练时间上有较大的提升,并且拥有较高的分类准确率。     

基于主成分分析和支持向量机的木材近红外光谱树种识别研究

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。     

基于特征选择的网络入侵检测模型研究

为了有效从收集的恶意数据中选择特征去分析,保障网络系统的安全与稳定,需要进行网络入侵检测模型研究。但目前方法是采用遗传算法找出网络入侵的特征子集,再利用粒子群算法进行进一步选择,找出最优的特征子集,最后利用极限学习机对网络入侵进行分类,但该方法准确性较低。为此,提出一种基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法。该方法首先以增强寻优性能为目标对网络入侵检测进行特征选择,结合分析出的特征选择利用特征属性的Fisher比构造出特征子集的评价函数,然后结合计算出的特征子集评价函数进行支持向量机完成对基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法。仿真实验表明,利用支持向量机对网络入侵进行检测能有效地提高入侵检测的速度以及入侵检测的准确性。     

混合物物态方程的计算

 在采用体积相加原理计算混合物物态方程的基础上,建立了一种物理模型确定混合物温度。根据混合物中各组分温度和压强平衡条件,采用压强-密度迭代方法计算给出混合物物态方程,编制了两种组分的混合物物态方程计算程序。为检验建立的温度模型的合理性及程序的有效性,分析了不同密度、温度状态的氢（H2）和钨（W）组成的混合物状态参量,计算了以下情形及其组合情形的混合物物态方程：H₂和W以不同质量比混合;质量比固定,单组分状态不同;温度区间和密度区间不同。研究表明:实际应用中在建立的混合物温度模型基础上确定的混合物物态方程是合理的。     

分子费米共振拉曼光谱强度分析

测量了CCl₄和CS₂分子的Raman光谱。用Bertran理论和群论等相关理论对其光谱强度进行了分析,获得了发生费米共振分子的拉曼光谱强度的特殊规律： (1)发生费米共振的基频和倍频(和频)间发生能量转移,两光谱强度大小相互接近,当发生费米共振的基频和倍频(和频)间距离很小时,两发生费米共振的光谱强度相等(R=1);(2)能出现倍频光谱强度高于其基频光谱强度;(3)也会观测到费米共振光谱,而观测不到参与费米共振的和频中的基频光谱。此研究对化学、材料科学中的分子结构、材料成分等研究中的谱线认证、归属有很好的参考价值。     

傅里叶望远镜外场实验性能改进和结果分析

为了实现对傅里叶望远镜成像系统更接近实际的仿真,改进了外场实验系统结构。采用反射式目标,利用准直扩束镜替代空间滤波器和准直透镜,使用大靶面电荷耦合器件作为监视器。在无大气和包含200m水平大气两种情况下,分别对2.5mm的4种不同空间频谱分布目标进行实验。实验选用9×9,17×17,33×33和65×65傅里叶分量分别进行重构。最高成像角分辨率为3.5″。结果表明含大气与无大气重构结果的Strehl比值相近,从而证明傅里叶望远镜成像系统能够克服下行链路低阶大气扰动的影响。     

Asymptotic properties of sequences of iterates of nonlinear transformations

By considering functions defined on the unit interval with a single zero minimum and a single unit maximum we are led to a version of the doubling or universal transformation. The fixed point functions of this doubling transformation have certain invariance properties under conjugacy. These invariance properties lead to a widening of the concept of universality to power law conjugacy classes in which the Feigenbaum divergence parameter is a function only of the product of the powers with which iterating functions approach unity at the maximum and zero at the minimum. We also construct an effective method for computing the divergence parameter from iterates, and derivatives of iterates, generated by the appropriate fixed point function.On leave from Mathematics Department, University of Melbourne, Parkville, Victoria 3052, Australia.     

BSA-SDS-Ag聚合物纳米微粒的制备及其水凝胶性质的研究（Ⅰ）

报道了BSA－SDS－Ag聚合物纳米微粒的制备及水凝胶的性质,用X射线衍射（XRD）、透射电镜（TEM）、傅里叶变换红外（FT－IR）光谱考察了这种聚合物微粒的结构,微粒粒径32nm左右,用UV／Vis光谱及SEM考察了冰凝胶的性,表明Ag^ 离子先与BSA产生化学键合,再学原了Ag粒,进行聚合成网状结构的聚合物。     

Infrared Quantitative Study of Acetylation of Microspheres of Polystyrene

Abstract

Fourier transform infrared spectroscopy has been used to study quantitatively the acetylation of monodisperse polystyrene microspheres with diameters ranging from 7 to 9μm. The CH₂ stretching infrared vibration mode at 2921 cm^?1 was used as the internal intensity standard. The acetylation extent could be easily measured by comparing the relative intensities of the bands of acetyl group (1678, 1415, 1359 cm^?1) or the bands due to the para-substituted benzene ring to the band at 2921 cm^?1 from the calibration curve.     

Basin of attraction of cycles of discretizations of dynamical systems with SRB invariant measures

Computer simulations of dynamical systems arediscretizations, where the finite space of machine arithmetic replaces continuum state spaces. So any trajectory of a discretized dynamical system is eventually periodic. Consequently, the dynamics of such computations are essentially determined by the cycles of the discretized map. This paper examines the statistical properties of the event that two trajectories generate the same cycle. Under the assumption that the original system has a Sinai-Ruelle-Bowen invariant measure, the statistics of the computed mapping are shown to be very close to those generated by a class of random graphs. Theoretical properties of this model successfully predict the outcome of computational experiments with the implemented dynamical systems.     

Application of the method of X-ray fluorescence analysis for determination of the degree of chlorination of copper phthalocyanin

To whom correspondence should be addressd.     

在磁场作用下水的特性的变化和它的变化机理

我们研究了在磁场作用下水的光学性质和电学性质等的变化,实验发现它们的这些特性和未受磁场作用的水有重大改变特别是在红外光谱和拉曼光谱中的变化更加明显,这种现象就称为水的磁化。我们从水的中红外光谱得知在3000~3800 cm-1的范围内有奇特的六个峰值存在,从水分子结构和红外光谱的特性出发了解到它们分别代表了自由水分子的OH键的对称与反对称的振动,众多水分子通过氢键连接而成的线性链和环形链的OH键的对称与反对称振动,于是从这个实验我们看到了在这个水中存在有众多水分子结合成的环形氢键链的存在。我们用水分子的极化特性,一阶相变的特性和实验进一步证实了这些环形链的客观存在,根据质子或氢离子在氢键系统中传递理论得知在磁场的罗仑兹力作用下处于水中环形氢键链中质子能够进行传导产生环形电流.这些环形电流象一个分子电流或是个小磁体,它们能彼此相互作用或与外加磁场相互作用,从而改变了水分子的分布和结构状态,导致了水的一些特性的变化,这就是水的磁化的分子机理,我们用这个机理解释了我们从实验中所发现的磁处理过的水的特性如饱和效应和记忆效应等,因此这是非常有趣的实验和现象.