基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

研究基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法.阐述了协同优化方法和支持向量回归机方法基本原理,为有效解决系统级优化协调困难问题,改善收敛性能,提高收敛速度,采用支持向量回归机构造系统级约束条件的近似模型,引入粒子群算法求解系统级和学科级优化问题.仿真计算结果表明,设计的协同优化方法可有效求解多学科设计优化问题,...     

融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法

针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法。首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用支持向量机实现商品个性化推荐。以智能手机商品为例进行实验分析,结果表明,所提方法能获得98%以上的分类精度。     

粒子群优化支持向量机的交通量预测方法

为了准确预测交通流量,为实施交通疏导提供参考依据,提出了一种基于小生境粒子群优化高斯小波核函数支持向量机的交通流量预测方法。首先将小波思想引入核函数,使用高斯小波核函数取代了经典支持向量机的高斯核函数。同时在支持向量机的学习算法上引入了小生境粒子群优化算法,基于小生境粒子群的多样性的优势,使得支持向量机的参数得到最优解。最后进行了预测仿真,结果表明本文方法的预测精度高于传统方法。为交通流量的预测方法提供了一种参考。     

基于混沌粒子群的支持向量机参数优化

支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。基于此,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择算法。混沌粒子群优化算法是一种全局搜索方法,在选取SVM参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数．仿真表明,混沌粒子群优化算法是选取SVM参数的有效方法,可以取得令人满意的效果。     

结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别

给出一种结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别算法,以提高对视频中群体行为识别的准确率.首先通过群成员关节点骨架的姿态结构信息和群成员的社会网络信息描述群体在每一帧中的行为,并采用张量形式表示;然后使用多路非线性特征映射分解张量核,并利用粒子群优化张量核孪生支持向量机的模型参数;最后结合张量特征和孪生支持向量机实现视频中的群体行为识别.CAD2数据集和自建数据集上的实验结果表明,张量特征能够有效地表示群体行为,相比经典算法,所提算法能有效提高群体行为识别的准确率.      

基于合成核支持向量机的风力发电机故障诊断

采用合成核函数构造支持向量机模型,运用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行参数寻优,利用UCI数据集的数据进行分类验证.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力和运算速度.将合成核SVM应用到风机齿轮箱的故障诊断中,取得了良好的效果.     

改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型

将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。     

基于非线性模糊支持向量机的知识化制造模式与动态环境匹配分类方法

为了评价企业当前知识化制造模式与动态环境因素的匹配性,为企业的快速响应提供依据,提出了一种考虑模糊输入和不均衡样本的非线性模糊加权支持向量机(NFW-SVM)模型.考虑到实际生产面临的动态环境因素具有模糊性和不确定性,引入三角模糊数对模糊因素进行描述.针对不同匹配类别数据样本的不均衡性,设置了不同的分类惩罚因子,以降低小样本错分的比例.将变异算子和具有收缩因子的动态惯性权重引入到标准粒子群优化算法中,利用改进的粒子群算法对模型参数进行优化,提高模型的分类精度.给出了基于NFW-SVM模型的知识化制造模式与动态环境匹配的分类方法.最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性.     

基于自适应支持向量机的磨粒识别技术研究

通过对铁谱磨粒类型进行识别,可有效监测机械装备磨损状态,有利于尽早发现和消除故障隐患。对粒子群优化算法进行改进,采用改进的粒子群算法同时优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,建立了自适应磨粒识别模型。通过对磨粒样本进行仿真实验,识别正确率达到98%,并与BP神经网络方法进行对比,结果表明了该方法的有效性及优越性。     

岩爆预测的支持向量机

针对岩爆预测问题,提出了基于支持向量机的预测方法,通过对影响岩爆因素的分析,然后运用支持向量机理论建立岩爆预测的支持向量机模型·结果表明,基于支持向量机的岩爆预测方法具有较高的准确率,该方法是科学可行的,具有广泛的应用前景·     

基于支持向量机方法的网络入侵检测实验研究

网络信息不断增加和攻击手段日益复杂,给网络安全领域带来了日益严峻的挑战.为了改善网络入侵检测技术现状,提出了一种基于支持向量机和决策集合理论融合的网络入侵检测方法,通过对规则信息、攻击信息、边界信息的准确界定完成检测过程.选取了基于神经网络的入侵检测方法、基于遗传算法的入侵检测方法、基于传统支持向量机的入侵检测方法作为对比算法,在K-Cup测试数据集下展开实验研究.实验结果表明,该文提出的方法具有更高的召回率、精确率、查准率和更低的误检率,其性能明显优于其他3种方法,可应用于入侵检测领域.     

基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法

基于支持向量机（SVM）在处理小样本，高维数及泛化性能等强方面的优势，提出了一种基于主元分析（PCA）与SVM的人脸识别方法，利用PCA方法对人脸图像进行特征提取，再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别，剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。     

基于支持向量机的缺陷识别方法

针对缺陷检测存在的检测手段落后、工序繁琐、准确率低、不易在线实施、受人为因素影响，以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷识别存在的过学习、推广性差等问题，从数据挖掘的角度，提出了直接从形成缺陷的影响因素着手，先消除工艺参数的冗余和噪声，再运用支持向量机分类算法，进行自动缺陷识别的新方法。通过具体的试验表明：该方法具有成本低廉、准确率高、推广性强、容易在线实施等技术优势。     

一种针对稀有类支持向量机的新算法

支持向量机方法是流行的数据分类方法,但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.针对稀有类数据的多超平面支持向量机是一种基于支持向量机方法的稀有点类分类方法,与支持向量机相似,使用超平面进行分类.与支持向量机不同的是,SVM_MH要求稀有类点在所有超平面正侧的交集中.SVM_MH对稀有类的分类要求更严格,而对非稀有类的条件相对宽松.支持向量机方法可以看作是一个特殊的SVM_MH.核函数在稀有类支持向量机中仍然适用.     

不确定数据的一个支持向量机分类方法

给出了输入数据含有不确定信息的一个支持向量机分类方法.通过未确知数理论,得到支持向量机分类的一个概率约束模型,然后通过一定方法将概率约束转化为一般约束,由此将给出的概率约束优化模型转化为一个确定性支持向量机分类模型,从而有效解决了含有不确定数据的分类计算问题.     

支持向量机的人脸识别方法

简要介绍了基于统计学习理论中结构风险最小化原则的支撑向量机(SVMs)技术的国内外研究现状,分析了该技术的优越性和存在的某些局限,并提出了该技术的一些改进思路.     

一种用于支持向量机分类器的组合核优化方法

针对支持向量机(SVM)分类器的模型选择问题,提出了一种基于特征空间的类别可分性度量(FCSM)准则,并将该准则用于优化多个高斯函数的线性组合系数.与核矩阵度量(FSM)准则相比,FCSM准则在核函数优化应用中的适用性更广,并且在优化效果上有更好的理论支持.实验结果表明,与交叉验证法、半径间隔误差(RM)界法以及基于FSM准则的优化方法相比,FCSM准则能从更大函数集范围优选出核函数,使SVM分类器获得更好的分类能力.     

基于向量机的数字图像鉴别技术研究

真实图像和计算机图像的鉴别是数字图像盲取证研究的重要问题之一.分析、研究了真实图像和计算机图像的成像原理,并发展了对这两类图像鉴别的数字方法.该方法从两类图像的高频信息及噪声形成的区别进行特征提取,并利用LIBSVM进行分类识别,实验表明此方法在鉴别图像类型中可以取得较好的分辨效果.     

基于支持向量机的矿浆管道堵塞信号识别方法

针对传统统计学理论的局限性,提出一种基于支持向量机的矿浆管道堵塞信号识别方法.该方法可以有效地识别矿浆管道中压力信号、流量信号的异常,通过分析压力信号、流量信号的异常从而准确识别堵塞信号.对于矿浆管道堵塞发生的早期发现起到一个很好的预警效果.研究结果表明,该方法分类效果好,泛化能力强,在识别正确率上优于径向基核函数人工神经网络方法,为矿浆管道安全生产监测提供了可靠的理论支持.