脑血分配系数的定量构效关系研究

以分子量,脂水分配系数（logP）、水溶解度（logS）以及氢键供体数（HD）4个结构描述符为基础,通过多元线性回归和支持向量机回归对53个化合物建立了定量构效关系模型。全部化合物被随机分为包含41个化合物训练集和包含12个化合物的测试集。在分别得到多元线性回归和支持向量机回归模型后,进行了相关系数r、标准偏差s、平均绝对误差和均方差的统计分析。分析的结果说明两个模型都对脑血分配系数的对数值（logBB）有较好的预测能力,支持向量机回归作为非线性分析方法对于logBB的预测有一定的优势。     

支持向量机算法用于烷基苯的热容和标准焓值的预测

建立了有关烷基苯结构和它们的热容、标准焓值之间的定量构效关系模型。根据烷基苯的分子结构式,其每个结构分别采用含有6数字的编码来表示。本文建立的定量构效关系模型分别采用了多元线性回归、多元非线性回归和支持向量机算法。所有的化合物被分为训练集和测试集。对每个模型的训练集和测试集的相关系数、平均绝对误差和均方差进行了计算,并对三个模型的预测效果进行了对比讨论。在烷基苯的热容、标准焓值的预测上支持向量机算法略优于另两种方法,显示出了支持向量机算法在预测化合物物理化学性质方面的优越性。     

α-唑基-α-芳氧烷基频哪酮(芳乙酮)及其醇式衍生物抗真菌活性的支持向量机研究

采用支持向量机（SVM）算法，将其用于α-唑基-α-芳氧基频哪酮（芳乙酮）及其醇式衍生物抗真菌活性的研究．讨论了该类化合物的量子化学参数、计算核函数及参数的选择和优化问题，建立了抗真菌活性预测的数学模型，结果表明支持向量机可用于该类化合物抗真菌活性的筛选和构效关系（QSAR）的研究．     

用比较分子力场和比较分子相似性指数分析方法对氮蒽类化合物抗癌活性的三维定量构效关系研究

用比较分子力场(CoMFA)和比较分子相似性指数分析方法(CoMSIA)对一系列与DNA结合的氮蒽类化合物的潜在抗癌活性进行了3D定量构效关系的研究,对模型中的一些参数进行了优化以期得到最好的三维定量构效关系模型,优化结果显示用CoMSIA构建的模型优于用CoMFA构建的模型.通过CoMSIA分析,用训练集所建立的模型有较好的统计性(20个化合物,q2=0.666,r2=0.916),测试集化合物的预测活性与实验值有很好的一致性.本文还给出了主要分子力场的等势线图.     

基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。     

一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型

对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数;然后,根据"一对一"算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100%.     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的瓶盖装配检测研究

针对基于支持向量机的瓶盖装配检测算法准确度不高、调参难度大的问题,提出通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的关键参数寻找最优解.采集瓶盖部位图像,包括标准、歪斜、铝塑分离、胶塞缺失、高盖5种类型.提取6个典型特征构建数据集,采用二分类支持向量机分类,分别通过遗传算法、粒子群算法和麻雀搜索算法对支持向量机参数进行调节.训练结果表明,麻雀搜索算法优化后的支持向量机模型测试准确率达到98.33%,高于其他几种算法.基于SSA-SVM的瓶盖装配检测模型识别精度高,调参速度快,泛化能力强.     

一种PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

提出一种粒子群优化支持向量机的光伏阵列故障检测与分类的方法.分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式.选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度.结合实验平台获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型.实验表明,应用本模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP神经网络以及决策树的检测和分类结果.     

基于支持向量机的糖尿病预测模型研究

糖尿病是一种严重危害人类身体健康的疾病,早发现、早诊断、早治疗才能降低其并发症的可能性和致死率.数学预测模型可有效解决上述问题,为临床提供帮助性信息,进行更快速、有效、准确的疾病诊断.据此,提出一种基于支持向量机的糖尿病预测模型.该模型采用径向基核函数解决非线性数据在高维特征空间中线性可分的问题,利用交叉验证和网格参数寻优法确定模型的最优惩罚参数(C)和核参数(g).针对Pima Indians Diabetes数据集,构建的支持向量机预测模型最终的测试集分类准确率为78.39%,模型敏感度和特异度分别为50%和93.6%.实验结果表明,该模型的分类准确率得到了提升,模型性能良好.     

基于支持向量机的车辆换道决策模型研究

车辆换道行为是微观交通流中的典型驾驶行为之一。研究车辆换道决策模型,可以帮助无人驾驶车辆正确进行换道决策。以NGSIM数据集为依据,采用SG滤波器对NGSIM数据集进行平滑处理,筛选平滑处理后的数据得到训练集和测试集;选择影响车辆换道决策的7个因素作为模型输入,建立基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)车辆换道决策模型和标准支持向量机(标准SVM)车辆换道决策模型;对训练集和测试集进行归一化处理,利用归一化处理的数据进行模型的训练和测试。测试集数据分类验证结果表明,建立的PSO-SVM车辆换道决策模型的决策准确率为94.67%,相比于标准SVM车辆换道决策模型提高6%,能有效实现无人驾驶车辆的换道决策。     

基于迁移学习和支持向量机的白细胞分类

针对人工镜检分类白细胞准确率和效率低的问题,基于深度学习和机器学习算法,提出了一种基于迁移学习和支持向量机的白细胞分类方法.首先对迁移模型进行微调训练,其次用微调训练后的迁移模型进行特征提取,然后将特征输入至神经网络和支持向量机中进行训练,最后通过神经网络和支持向量机的组合分类器对白细胞进行分类.实验结果表明,白细胞分类准确率由最初微调训练的83.26％,随着迁移模型的优化提升为90.43％,最后通过组合分类器再次提升为93.52％,可以在临床实践中帮助医生提高诊断的准确率和效率.     

围岩稳定性评判的支持向量机多分类模型

围岩稳定性评判对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入支持向量机多分类方法,进行围岩稳定性分类.选用影响围岩稳定性的因素,岩石质量指标、岩石单轴饱和抗压强度、完整性系数、结构面强度系数和地下水渗水量等5项指标作为模型的判别因子,建立了围岩稳定性分类的支持向量机模型.以围岩实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行分类.结果表明,支持向量机模型分类性能良好,预测精度高,是围岩稳定性分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行应用.     

基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型．该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取，得到更能反映信号本质的特征，与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机，实现了对机器不同类型故障的识别．实验结果表明，同传统时域指标相比，经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力，进而提高了多类支持向量机的分类准确性．     

基于AP算法支持向量机的设计与应用

设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器, 使用AP聚类算法优化数据集, 得到了高质量、 小样本的SVM分类器训练集. 实验结果表明: 与传统的SVM分类器相比, 混合分类器具有更高的分类精度; 在心脏病预测上, 该分类器的效果较好.     

一类变量可分离支持向量分类机的研究与应用

针对传统SVC方法在样本容量大时存在训练时间过长、精度不高等不足,建立了一种变量可分离的支持向量分类模型DCSVC及算法,并应用于随机函数生成数据分类学习及戈尾属植物数据集分类预测中,从理论与实践上证明了DCSVC算法优于传统SVC算法(分类正确率较高而且训练时间较短)。     

多特征筛选与支持向量机相融合的图像分类模型

针对图像分类中的特征选择问题,提出一种多特征筛选与支持向量机相融合的图像分类模型.首先提取图像的多种特征,并对特征进行归一化处理;然后根据平均影响值对特征进行筛选,选择一组最优的特征子集;最后采用支持向量机构建图像的多分类器.采用图像数据集SIMPLIcity进行仿真实验验证该模型的有效性.实验结果表明,该模型降低了图像分类的开销,提高了图像分类性能.     

基于粗糙集的支持向量机故障诊断

该文结合粗糙集属性约简及支持向量机分类机理,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用粗糙集对过程特征变量进行约简,去除冗余的过程信息,并降低过程数据的维数,获得具有代表性的过程特征信息。基于该特征信息建立支持向量分类机用于故障的诊断。以高压直流输电系统为例,对交流单相接地故障和直流接地故障进行诊断,诊断时间分别为12ms和11ms,诊断正确率分别为98.8%和96.8%。     

直觉模糊最小二乘支持向量机

将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.