基于特征联合和支持向量机的人脸识别

在兼顾实时性的情况下,为了进一步提高人脸识别的识别率,本文提出一种基于特征联合和支持向量机的人脸识别方法。首先,提取人脸样本的梯度方向直方图特征和局部二值模式特征,并将这两种特征进行联合形成样本的联合特征。其次,使用主成分分析法对样本联合特征进行降维得到样本的低维联合特征。最后,利用训练样本的低维联合特征训练支持向量机得到一个人脸识别器,并利用该人脸识别器对测试样本进行识别。基于ORL人脸库的实验结果表明,与现有方法相比,本文方法在取得较高识别率的同时也取得了较好的实时性。     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。     

基于最小二乘支持向量机的压印字符识别方法

将最小二乘支持向量机引入到小字符集压印字符识别中.首先介绍最小二乘支持向量机的基本原理和主要算法,然后在实验中采用最小二乘支持向量机训练软件,针对标牌上的压印字符的数字集进行仿真,同时与神经网络等其他分类方法进行比较.实验结果表明此方法的识别率较高,在小字符集识别中具有较强的实用性.     

基于最小二乘支持向量机的滤波器设计

为了改善传统方法设计滤波器的幅频响应性能,提出了基于最小二乘支持向量机的滤波器设计方法．优化选择最小二乘支持向量机参数,以理想滤波器的幅度响应作为学习样本,通过最小二乘支持向量机训练,使得实际滤波器的幅度响应逼近理想滤波器的幅度响应．仿真结果表明,由该方法设计的一维和二维滤波器性能接近于理想滤波器．     

基于自适应LS-SVM的柴油机进排气系统故障诊断

 提出了应用自适应最小二乘支持向量机和小波包能量特征的柴油机进排气系统故障诊断方法。对气门间隙异常、气阀漏气等几种常见故障和系统正常运行进行小波包分解,提取频带能量作为支持向量机的输入特征向量;然后,利用自适应优化算法对最小二乘支持向量机进行优化;最后,利用基于优化参数和最小输出编码的最小二乘支持向量机进行故障分类和识别。对比实验表明,与BP神经网络和采用交叉验证的传统最小二乘支持向量机相比,该方法可克服训练时间较长、容易陷入局部最小等问题,具有较快的训练速度和较高的分类准确率,提高了传统最小二乘支持向量机算法的寻优速度,在样本数较小时仍可取得较好的效果,能有效诊断柴油机进排气系统故障。     

基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的说话人辨认

针对最小二乘支持向量机在语音数据大样本输入下的局限性,提出了一种基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的学习算法,结合高斯混合模型在拟合数据分布方面和最小二乘支持向量机在分类辨别方面的突出优势,有效地提取说话者特征信息,压缩了数据,解决了大样本数据输入下最小二乘支持向量机的训练速度和测试精度问题,同时在LS-SVM系统中引入模糊隶属度函数,很好地解决了不可分数据的输出.理论研究和实验表明,所提方法能充分地利用训练数据,使得系统在具有更好辨别能力的同时提高了鲁棒性和识别率.     

混沌理论和最小二乘支持向量机相融合的工程造价预测模型

针对工程造价变化的时变性、混沌性,提出一种混沌理论和最小二乘支持向量机的工程造价预测模型.首先收集工程造价历史样本并进行相应的预处理,然后根据混沌理论确定最优延迟时间和嵌入维数,重建工程造价的训练集和测试集,最后用最小二乘支持向量机建立工程造价预测模型,并采用具体建筑工程造价数据进行仿真测试.结果表明,相对其他工程造价预测模型,该模型可以很好地反映工程造价的变化趋势,提高工程造价的预测准确性.     

基于LS-SVM的边坡稳定性预测研究

针对边坡工程稳定性估计的复杂性,将最小二乘支持向量机引入到边坡稳定性估计的研究中,分别建立了边坡安全系数预测的最小二乘支持向量机模型和边坡稳定状态预测的最小二乘支持向量机模型,以实例数据为学习样本和测试样本,讨论了基于最小二乘支持向量机的边坡稳定性分析方法及其可行性．该方法具有一定的工程参考和实用价值．     

最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性.     

采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用

提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:与未考虑函数型数据相依特征的最小二乘估计方法相比,提出的考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机估计方法能更稳健地估计向量系数,有效提高样本外的预测精度;将部分相依函数型线性模型应用到上证指数开盘价的预测中,得到较好的预测效果.     

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.     

基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测

针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mercer理论,将多项式核函数和高斯核函数进行线性组合,构建混合核函数,作为LSSVM模型的核函数,并以特征因子与大坝变形间的相互联系为基础,采用动态自适应惯性权重的PSO算法,对混合核函数的LSSVM模型进行参数寻优,以确保建立最佳LSSVM预测模型.将模型应用于丰满大坝,并与传统多项式核函数和传统高斯核函数的LSSVM模型进行对比仿真实验,对所提方法的有效性和准确性进行验证评估.结果表明,该模型在预测精度上有了明显提高,预测性能尤佳.可见改进自适应粒子群的混合核函数LSSVM模型对大坝变形的时间序列预测有良好的实用价值.     

基于电流的主轴性能退化评估方法

为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然后利用主成分分析法（PCA）进行数据降维,用降维后的样本进行支持向量机回归建模.采用粒子群算法（PSO）对支持向量机模型进行参数优化,以获得最优性能退化模型.将该模型应用于主轴实验台主轴性能退化评估,实验结果表明该方法原理正确,可以准确评价主轴性能.      

基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中经常遇到的"小样本"和"过学习"等问题,同时为了进一步改善人脸图像的奇异值特征在人脸识别中的识别性能,提出了一种基于奇异值分解和支持向量机的人脸识别新方法.在特征提取阶段,首先对训练样本集中的每一个人脸图像矩阵进行奇异值分解,得到训练样本的奇异值特征,然后对每个样本的奇异值特征向量进行降维、归一化、奇异值向量的分量重新排列等处理.在识别阶段,运用支持向量机作为分类工具,为了提高分类能力,选取径向基函数作为支持向量机的核函数.最后在ORL人脸数据库上验证了该方法.实验结果表明,通过对奇异值特征的相关处理,提高了识别速度和正确识别率.从而证明了所提出方法的有效性,具有一定的应用价值.     

基于最小二乘支持向量回归机的矿浆酸碱度鲁棒软测量

针对酸碱度在线检测仪稳定性差、维护保养成本高等不足及人工检测严重滞后的问题,结合泡沫浮选工艺机理分析,以在线泡沫视频图像表观特征为辅助变量,采用最小二乘支持向量回归机（Least Squares Support Vector Regression,LSSVR）实现了泡沫浮选矿浆酸碱度的软测量.将不同特性的核函数凸组合以提高模型性能,并采用最近邻山峰聚类算法约简核矩阵,降低计算复杂度,利用偏最小二乘回归提高模型鲁棒性.工业运行数据仿真结果表明,建立的软测量模型能够连续在线检测矿浆的酸碱度,并获得了比标准LSSVR、加权LSSVR及多核LSSVR更高的预测精度,可满足工业要求.     

基于时频特征的Wi-Fi手势识别技术

随着人工智能的快速发展,手势识别已经成为重点关注和研究的对象,利用Wi-Fi信号进行手势识别的技术无需额外的设备以及光照的条件,逐渐成为手势识别的主流.针对传统基于时域统计特征的方法,将经过噪声抑制后的信号进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)构建手势信号的频域特征,结合时域和频域特性选择动作持续时间、频谱熵等特征作为特征值,采用支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法对特征值进行训练并完成手势识别.实验结果表明,在复杂的室内环境与室外空旷环境均能有效对手势进行识别,手势的识别率达90％以上.     

Support vector machine based on chaos particle swarm optimization for fault diagnosis of rotating machine

The performance of the support vector machine models depends on a proper setting of its parameters to a great extent. A novel method of searching the optimal parameters of support vector machine based on chaos particle swarm optimization is proposed. A multifault classification model based on SVM optimized by chaos particle swarm optimization is established and applied to the fault diagnosis of rotating machines. The results show that the proposed fault classification model outperforms the neural network trained by chaos particle swarm optimization and least squares support vector machine, and the precision and reliability of the fault classification results can meet the requirement of practical application. It indicates that chaos particle swarm optimization is a suitable method for searching the optimal parameters of support vector machine.