回归型模糊最小二乘支持向量机

为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据特征空间中样本与超球球心的距离确定它们的隶属度,减少了奇异点(噪声)的影响;把所要求解的约束凸二次优化问题转化为正定线性方程组,并采用快速Cholesky分解的方法求解该方程组.实验结果表明该方法在不牺牲训练速度的前提下,比支持向量机和最小二乘支持向量机具有更高的预测精度.     

基于LS-SVM的光纤智能结构损伤诊断

针对目前结构损伤诊断方法的局限以及最小二乘支持向量机算法优点,提出采用最小二乘支持向量机来对光纤智能结构损伤位置识别进行研究,并在Matlab中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应损伤诊断模型.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光纤智能结构损伤诊断可行性.试验研究结果表明,基于最小二乘支持向量机光纤智能结构损伤诊断识别方法具有较高的可靠性和精度且操作方便,是一种性能优良的智能识别方法,为智能结构实现损伤自诊断提供了更为先进的方法.     

支持向量机的增量学习和减量学习

分别介绍了支持向量机的增量学习和减量学习的两种训练方法,即在线递归训练法和最小二乘支持向量机.递归法只能处理在线(每次只处理一个样本)增量学习或减量学习,而最小二乘法即可处理在线又可处理成批增量学习或减量学习.递归法得到的解是精确的但是以时间为代价的,最小二乘法花费的时间少,但得到的解不如递归法的精确.并通过标准模式分类库中数据集进行数值试验比较.     

最小二乘支持向量机分类问题的算法实现

介绍了支持向量机理论、常用的支持向量机内积核函数以及最小二乘支持向量机算法.采用最小二乘法实现了支持向量机分类算法.数字仿真结果表明,该算法的识别正确率可达100%.     

稀疏最小二乘支持向量机

针对大规模数据集的回归和分类问题，改进了最小二乘支持向量机.以再生核希尔伯特空间中的线性分析为基础，把样本集映射到再生空间中，然后张成再生空间的一个线性子空间，并求出这个子空间的基.利用基线性表示子空间中的其他元素，减小了求解矩阵的维数，通过求解规模相对较小的线性方程组完成对支持向量机的训练.采用该方法对较大规模的数据样本进行了回归和分类仿真试验，并与普通的最小二乘支持向量机进行比较.结果表明，采用该方法解决复杂非线性函数的回归和分类问题，不但可以得到稀疏解，而且计算速度比普通最小二乘支持向量机提高了约20％.     

基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测

为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度.     

基于局部敏感Hash的半监督直推SVM增量学习算法

为了提高机器学习在大数据集中的学习性能,提出了一种基于局部敏感Hash的半监督支持向量机增量学习算法.首先利用局部敏感Hash能快速查找相似数据特性的能力,筛选出第一次增量中与有标签样本相似的样本,通过TSVM(Transductive support vector machine)得到支持向量并筛选出再次增量中有可能成为支持向量的无标记样本,然后与已有支持向量和有标签样本一起作为后续训练的基础,最后使用多个数据集对算法进行验证.实验表明:提出的半监督TSVM增量学习算法能有效地提高训练学习的速度和分类准确率.     

鲁棒支持向量机及其稀疏算法

基于非凸光滑损失的鲁棒支持向量机分类模型对异常点具有鲁棒性,但已有求解算法需迭代求解二次规划,计算量大且收敛速度慢,不适合训练大规模数据问题。为了克服这些缺点,首先给出收敛速度更快的方法求解鲁棒支持向量机模型;然后基于最小二乘的思想,提出了一种推广的指数鲁棒最小二乘支持向量机模型及其快速收敛的求解算法,并从理论上解释了模型的鲁棒性;最后利用核矩阵的低秩近似,提出了适于处理大规模训练问题的稀疏鲁棒支持向量机算法和稀疏指数鲁棒最小二乘支持向量机算法。实验结果表明,新算法在收敛速度、测试精度和训练时间等方面均优于相关算法。     

电力系统中长期负荷预测改进算法分析

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、天气和电价等实证数据对几种预测方法进行比较分析,算例结果表明,所提出的方法可以加快计算速度,并有效提高预测精度.     

基于粒子群优化LS-WSVM的电机断条故障诊断

为了准确检测出鼠笼式异步电机的转子断条故障,提出一种基于粒子群优化最小二乘小波支持向量机的诊断方法。首先,利用小波包或经验模态分解法提取出电机定子电流信号的特征向量,将特征向量分为训练集和测试集。再将训练集输入粒子群优化的最小二乘小波支持向量机进行训练,用训练好的最小二乘小波支持向量机对测试集进行分类。实验结果显示,此方法的故障诊断正确率明显高于最小二乘支持向量机的故障诊断方法。本文将小波分析和支持向量机结合使两者的优势互补,具有强大的泛化能力,为异步电机的转子断条故障诊断提出了一种新的方法。     

基于支持向量机的增量式算法

为了扩展支持向量机在大规模数据集和成批出现数据领域的应用,提出了一种基于支持向量机的增量式学习算法.利用标准的支持向量机算法训练得到初始的目标概念,通过增量式步骤不断更新初始的目标概念.更新模型是求解一个与标准支持向量机具有类似的数学形式的凸二次规划问题.证明了在可分情况下,如果新增加的样本不是位于边界区,那么增量式过程既不会改变分类平面也不会改变分类平面的表达.与现有的增量式支持向量机算法相比,该算法无需额外计算就可实现增量式的逆过程并且训练时间与增量式步骤数成反比.实验结果表明,该算法满足稳定性、能够不断改进性能以及性能回复三个准则.     

Adaptive blind equalizer based on least square support vector machine

An adaptive blind support vector machine equalizer ( ABSVME ) is presented in this paper.The method is based upon least square support vector machine ( LSSVM ),and stems from signal feature reconstruct...     

一种基于支持向量机的目标定位方法

为了提高声纳在浅水域的性能，提出了一种基于统计学习理论的目标识别器的目标定位方法.该方法选择支持向量机（SVM）作为学习算法的核心.从已知训练样本得到多通道数据的协方差矩阵，将得到的矩阵转化为SVM的输入多维特征向量，并训练SVM而获得权向量.利用此权向量和SVM输出估计，可以得到目标位置信息.理论推导和仿真结果表明，与多重信号分类（MUSIC）算法相比较，该方法具有高的定位精度和快的收敛速度.该方法能有效地对在平面波模型下的目标进行测向，并具有鲁棒性.     

GA-LSSVM的认知无线电离线学习

针对认知无线电(CR)的智能学习研究需求,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的CR学习、决策方法.通过遗传算法(GA)进行超参数搜索,建立适当的基于LSSVM的CR学习模型,利用历史案例进行LSSVM离线训练学习,获得知识来指导未来的决策.仿真结果表明,GA-LSSVM能在较少进化代数内搜索出合适的超参数,并且LSSVM学习决策方法能有效提高CR系统的性能.     

Application of support vector machine in the prediction of mechanical property of steel materials

1. IntroductionThe mechanical properties of steel materials [1] areimportant to steel quality, which is influenced by themicrostructure, chemical content, and all kinds of fac-tors in manufacturing. The main parameters of themechanical properties include …     

基于支持向量机的增量学习算法研究

分析了支持向量机理论中支持向量的特性,利用支持向量与样本空间划分的等价性,提出一种新的基于支持向量机的增量学习算法.该算法考虑新增样本集的分布可能改变对已有样本的分类结果,利用支持向量的分布特性,用对样本的划分差集构造新的支持向量集和分类平面,使差集中的样本点对分类贡献尽可能最大,有效提高了分类精度.同时差集操作简单易行,有效降低了问题的计算复杂度.实验结果表明,与常规增量算法相比,该算法在不改变时间复杂度量级的前提下对分类精度有显著提高.     

基于支撑矢量机的智能目标识别方法

支撑矢量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。文中将支撑矢量机的概念引入雷达的目标一维像识别中,对其机理作了详细地分析,建立了相应的支撑矢量机分类器算法。对雷达目标的回波数据进行目标特征提取与分类的实验结果表明,此方法可使信号特征的可分性得到显著提高。     

基于多支持向量机分类器的增量学习算法研究

为了将一般增量学习算法扩展到并行计算环境中,提出一种基于多支持向量机分类器的增量学习算法.该算法根据多分类器对新增样本集的分类结果,以样本到分类超平面的平均距离为条件重新构造支持向量集更新分类器,直到所有分类器的分类精度满足指定阈值.实验结果表明了该算法的可行性和正确性.