基于DE-LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断难以获得大量样本的问题以及LS-SVM 模型参数选择方法易陷入局部最优的缺点,提出了一种集合经验模态分解能量熵和差分进化算法（DE）优化最小二乘支持向量机相结合的轴承故障诊断方法。首先原始振动信号采用EEMD分解得到一组固有模态函数（IMF）,从有效本征模态函数IMF分量中提取的能量特征作为输入建立支持向量机,通过计算不同振动信号的能量熵值大小来判断轴承的故障损伤程度。为了提高模型的诊断精度,采用差分进化算法对LS-SVM的结构参数进行优化,并与LS-SVM和PSO-LSSVM模型相比较。结果表明,DE-LSSVM 模型的故障分类准确性得到了提高,可以有效应用于滚动轴承故障诊断中。     

基于确定性计算响应面的复杂工程结构不确定性建模研究

由于复杂工程结构具有不确定性参数较多和非线性较强等特点,本文研究了如何用确定性计算响应面方法建立其响应特征和不同自变量之间的高精度模型,以两个典型非线性显示函数和一个含有多个不确定参数的螺栓结构为例,采用高阶幂多项式和最小二乘支持向量机两种方法建立了响应面模型,阐述了用支持向量机建立响应面模型的一般步骤。与高阶幂多项式...     

计算机超频结果测量值的预测算法

针对计算机超频结果测量值的估计问题,提出一种优化的LS-SVM回归模型解决方案;首先对CPU和显示卡超频的参数设置及主要结果进行了分析,并探讨了常用预测算法的不足,据此选择LS-SVM回归模型进行超频结果测量值的预测;然后设计了一种LCQPSO算法寻找模型参数的最优值,使模型的预测精度和泛化能力得以提高;经采集AMD FX-8350 CPU的50组超频样本验证,该算法的预测误差比RBF神经网络降低了80%,表明了该算法的有效性。     

鲜肉中不饱和脂肪酸近红外检测方法优化

不饱和脂肪酸是鲜肉脂肪的基本组成成分，其种类和含量直接影响鲜肉的风味和品质。不同于用时长，破坏样品的气相色谱法，近红外分析可快速，无损地对鲜肉中不饱和脂肪酸进行定量检测。选取了驴肉，牛肉，羊肉和猪肉鲜肉样品共63个，在4 000～12 500 cm-1波段上，分别采集了肉块样品和粉碎口径3 mm的肉糜样品在5，10，15，20，25，30，35 ℃下的近红外漫反射光谱，并使用气相色谱法作为参考检测了样品的不饱和脂肪酸含量。为优化模型性能，比较了不同温度下肉块和肉糜样品全波段光谱的棕榈油酸、亚油酸、油酸、二十四碳一烯酸和总不饱和脂肪酸的偏最小二乘模型参数，发现棕榈油酸和总不饱和脂肪酸的5 ℃肉糜光谱模型，亚油酸的35 ℃和油酸的25 ℃肉糜光谱模型，以及二十四碳一烯酸的15 ℃肉块光谱模型较佳，且温度对模型的影响不具有明显的规律性。在较佳模型的基础上，分别以220，440，881和1 762个变量为窗口区间，使用前向和反向区间偏最小二乘法对波长进行了优选，发现棕榈油酸、亚油酸、油酸和总不饱和脂肪酸以220个变量作为窗口的反向区间偏最小二乘模型，以及二十四碳一烯酸以440个变量为窗口的前向区间偏最小二乘模型较佳，且预测性能均优于全波段PLS模型。其中棕榈油酸的建模波段为：4 425～4 636，4 849～5 272，5 486～5 696.7，7 398.6～7 818，8 031.1～8 666.5，9 947～10 363.6，12 495.5～12 498.4 cm-1；亚油酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，5 273.4～5 698.6，7 398.6～9 090.8，10 576.7～10 787.8，12 495.5～12 498.4 cm-1；油酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，4 637～4 848.2，7 398.6～8 242.3，8 455.4～9 090.8，9 947～10 787.8，12 495.5～12 498.4 cm-1；二十四碳一烯酸的建模波段为：4 849.1～5 272.4 cm-1；总不饱和脂肪酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，4 637～5 698.6，9 097.5～9 515.1，9 940.3～10 575.7，11 646～12 060.6，12 273.7～12 498.4 cm-1。使用偏最小二乘法对优选波长光谱数据进行降维，利用得到的潜在变量作为各指标最小二乘-支持向量机模型的输入，并和各指标的区间偏最小二乘模型进行了性能的比较，发现最小二乘-支持向量机模型的各指标定量结果最优。棕榈油酸、亚油酸、油酸、二十四碳一烯酸和总不饱和脂肪酸最优模型的校正集相关系数和均方根误差，以及留一交叉验证相关系数，均方根误差及相对预测误差分别为：0.974，1.403 mg·(100 g)-1，0.973，1.428 mg·(100 g)-1，4.31；0.99，2.233 mg·(100 g)-1，0.99，2.263 mg·(100 g)-1，7.21；0.982，8.194 mg·(100 g)-1，0.982，8.223 mg·(100 g)-1，5.19；0.921，0.224 mg·(100 g)-1，0.92，0.225 mg·(100 g)-1，2.52；0.996，24.21 mg·(100 g)-1，0.995，26.045 mg·(100 g)-1，10.01。其中，亚油酸、油酸和总不饱和脂肪酸最优模型的交叉验证相对预测误差超过5，棕榈油酸最优模型的交叉验证相对预测误差接近5，二十四碳一烯酸的交叉验证相对预测误差接近3，各指标最优模型的预测性能较为令人满意。研究结果表明，波段优选，偏最小二乘降维以及最小二乘-支持向量机算法的结合可对鲜肉中单个不饱和脂肪酸及总不饱和脂肪酸指标的近红外光谱定量结果进行有效的优化。     

便携式短波近红外光谱仪器检测土壤总氮含量研究

基于便携式短波近红外光谱技术检测了土壤总氮含量。采集浙江省文城地区农田土壤样本243个,将土壤样本分为三组,一组未经过粉碎、过筛等处理,一组做过2 mm筛处理,一组过0.5 mm筛过处理,采用usb4000便携式光谱获取土壤光谱数据,结合(savitzky-golay, SG)平滑算法,波长压缩算法和小波变换对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权、随机青蛙和连续投影算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归和基于特征波长建立了极限学习机和LS-SVM模型。结果表明过筛处理后的样本模型结果优于未过筛的样本模型结果,过0.5 mm筛处理的土壤样本模型预测结果略优于过2 mm筛处理的土壤样本模型预测结果,最优预测集的决定系数为0.63,预测均方根误差为0.007 9,剩余预测偏差为1.58。表明便携式仪器检测土壤总氮含量,经过过筛处理的土壤样品检测结果优于未过筛土壤样品检测结果,建议土壤样品检测总氮含量时需经过过筛处理,这样得到的结果较为理想,在此基础上采用性能较好的光谱仪器采集数据,以减小原始光谱噪声。     

基于ELM和可见/近红外光谱的鲜枣动态分类检测

枣营养丰富且品种繁多,不同品种的内外部品质与市场价格均存在差异,为了实现鲜枣品种分类的快速无损检测,以产自同一地区的板枣、鸡心枣和相枣为研究对象,动态采集光谱数据。采用移动平滑(moving smoothing)与多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)相结合的方法预处理光谱数据,对预处理后的光谱数据采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取出11个特征波长分别为：980, 1 860, 1 341, 1 386, 2 096, 1 831, 1 910, 1 628, 441, 768, 601 nm,其重要程度依次递减。以所提取的特征波长作为输入变量,建立极限学习机(extreme learning machine,ELM)分类模型,进行预测判别,并与偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法进行比较。结果表明：SPA-ELM方法所建校正模型的决定系数R2=0.972 38,校正均方根误差RMESC=0.018 724,SPA-ELM方法与SPA-PLS-DA和SPA-LS-SVM方法判别准确率均为100%,说明ELM是一种有效的分类判别方法。该研究为鲜枣品种分类检测提供了新的理论基础。     

应用高光谱成像技术对打蜡苹果无损鉴别研究

探讨应用高光谱成像技术快速无损鉴别不同苹果蜡的可行性。通过对分别打食用果蜡、工业蜡和未打蜡的126个苹果样品,采用380～1 024 nm范围的高光谱图像仪获取三类苹果的高光谱图像信息,采用ENVI软件处理平台提取高光谱图像中对象的漫反射光谱响应特性。从126个样品中随机取出84个样品建模,其余42个样品作为独立的验证集。对光谱数据分别采用偏最小二乘(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和BP神经网络等建立高光谱响应特征与食用蜡苹果、工业蜡苹果、未打蜡苹果的关系模型,比较不同建模方法的效果。结果表明：采用MSC-SPA-LS-SVM模型可以较好的区分食用果蜡、工业蜡和未打蜡的三类苹果,预测结果的正确率分别为100%,100%和92.86%。     

汽轮机油中含水量的近红外光谱研究

汽轮机油在使用过程中会因为种种原因混入水分,使油液理化性能发生变化,影响系统的正常工作,采取合理的措施有效地对汽轮机油中的含水量进行分析一直是汽轮机油的研究热点之一。应用近红外光谱技术结合连续投影算法(SPA)实现了汽轮机油中含水量的分析,通过对汽轮机油中含水量为0～0.156%的57个油样进行光谱扫描,运用原始光谱、一阶导数光谱和多项式最小二乘拟合求导算法Savitzky-Golay(SG)的不同预处理方法,并应用SPA提取近红外光谱的有效波长,以相关系数(r)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标对汽轮机油中含水量进行了研究。结果表明原始光谱经过一阶导数与SG预处理后,应用SPA提取近红外光谱的16个特征波长,作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的输入变量,建立了SPA- LS-SVM模型。运用此模型对验证集样本进行预测的相关系数和均方根误差分别为0.975 9和2.656 8×10-3,说明应用SPA结合近红外光谱技术来检测汽轮机油中含水量是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行汽轮机油中其他污染物的检测提供了新的方法。     

冬枣光谱数据的灰色关联分析及叶片氮素含量预测

采用灰色理论对冬枣叶片氮素含量和光谱反射率之间进行了灰度关联分析,分析结果显示波长560,678以及786 nm处的光谱反射率(G560,R678,NIR786)与冬枣叶片氮素含量之间的灰色关联度最高。利用上述三个特征波段光谱反射率计算得到的植被指数共计9个。进一步运用灰色系统理论分析了九种植被指数与叶片氮素含量的灰色关联度,结果显示：归一化植被指数(NDVI)、绿色比值植被指数(GRVI)、归一化差异绿度植被指数(NDGI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)和组合归一化植被指数(CNDVI)等5个指数与叶片氮素含量的灰色关联度较高。利用3个特征波段的光谱反射率和5个关联度较高的植被指数,分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及GM(1,N)模型建立了冬枣叶片氮素含量预测模型。结果表明,采用特征波段光谱反射率(G560,R678,NIR786)建立的冬枣叶片氮素含量GM(1,N)模型的精度最高,预测R2达0.928,验证R2达0.896。     

SPA-LS-SVM检测土壤有机质和速效钾研究

应用可见/短波近红外光谱分析测量土壤有机质和速效钾含量。光谱预处理包括平滑,标准归一化,多元散射校正和平滑结合一阶导数,以消除系统噪声和外部干扰,分别应用偏最小二乘和最小二乘支持向量机方法建立校正模型,模型的输入为基于连续投影算法得到的特征波长。比较显示基于连续投影算法得到的特征波长为输入的最小二乘支持向量机优于偏最小二乘法建模。模型评价指标由相关系数和预测均方误差表示。有机质的相关系数和预测均方误差分别0.860 2和2.98,速效钾为0.730 5和15.78。表明基于连续投影算法可见/短波近红外光谱利用最小二乘支持向量机建模,可以作为一个精确的土壤有机质和速效钾的测定方法。