基于支持向量机与粗糙集理论的信息处理

支持向量机(SVM)和粗糙集理论是近几年国际上研究的热点,在生物信息处理、模式识别等领域有广泛的应用.结合模糊集和支持向量机(SVM)提出了基于模糊集的支持向量机(FSSVM),然后对基于模糊集的支持向量机和粗糙集理论进行了详尽的分析、比较,最后通过实验比较得出将基于模糊集的支持向量机和粗糙集理论相结合是处理数据和信息的较好方案.     

基于RS-SVM的TN软测量建模研究

采用粗糙集理论(RS)约简属性,在保留重要信息的前提下消除冗余信息,简化了模型结构。而支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的新型学习机,本文根据TN(总氮)难于在线测量的情况,采用RS-SVM方法,用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,建立了出水TN基于粗糙集-支持向量机的软测量模型。和未经粗糙集预处理的支持向量机模型及粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)模型进行了比较,选择RS-SVM模型作为最终的软测量模型。结果表明,有粗糙集预处理后,不仅测量值的误差值更小,而且大大降低了输人数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能,比神经网络更加具有优势。     

基于免疫SVM的机械产品寿命预测

传统机械产品寿命预测方法成本较高,精度较低,难以满足机械产品寿命预测要求.为了改变这种状况,提出基于人工免疫算法优化支持向量机(免疫SVM)回归器的机械产品寿命预测技术,采用人工免疫算法进行支持向量机回归器参数选取.人工免疫算法具有良好的全局搜索能力,能较好地选择合理的支持向量机回归器参数.采用普通SVM预测方法与免疫SVM预测模型进行比较,试验结果表明,相比于普通SVM,免疫SVM具有更高的机械产品预测性能.     

粗糙集在滚动轴承故障诊断中的应用

对滚动轴承几种常见点蚀故障的振动信号特征值进行分析,使用粗糙集基于熵的离散化算法进行属性离散化,并采用基于属性重要度的启发式约简算法进行属性约简,然后选用径向基核函数的支持向量机将经过属性约简的特征向量输入支持向量机训练,建立支持向量机模型并进行故障识别与诊断。实验分析结果表明,应用粗糙集和支持向量机相结合的混合智能诊断方法,将粗糙集作为支持向量机的前置系统对数据进行预处理,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量和故障诊断决策系统的规则数,使支持向量机输入端数据量大大减少,提高系统的处理速度,对于滚动轴承振动信号的故障模式识别可以获得良好的效果。从而验证了粗糙集理论对滚动轴承故障诊断的有效性以及其应用价值。     

基于SVM的火焰图像特征融合算法研究

研究了支持向量机(SVM)的相关理论,并采集实验视频,在Matlab中进行了基于SVM的火焰图像特征融合算法仿真,结果表明,SVM分类器比贝叶斯分类器有更好的分类效果。     

BFA优化SVM的刀具故障诊断

支持向量机(SVM)对机床刀具磨损阶段监测的诊断能力与其参数惩罚因子C和核函数参数g紧密相关,SVM参数的优化对其诊断精度影响很大.为解决人工选取支持向量机参数效率低、准确率不高的问题,提出一种细菌觅食算法(BFA)优化SVM参数的刀具故障诊断方法.将SVM的诊断准确率作为细菌觅食算法的优化目标,利用细菌觅食算法对SVM参数全局寻优,得到最优参数组合.实验结果分析表明,相对于传统的SVM,优化参数后的SVM对刀具磨损阶段的监测准确率至少提高了5％,验证了此方法的可靠性.     

基于粒子群算法优化支持向量机的数控机床状态预测

数控机床状态预测对于及时发觉数控机床健康状况有着非常重要的作用.为了实现数控机床状态的准确预测,提出采用粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)进行数控机床状态预测方法,其中粒子群算法用于确定支持向量机(SVM)中的训练参数,以得到优化的SVM 预测模型.试验结果表明,用PSO-SVM对数控机床状态进行预测,不仅所需样本少,而且具有很好的预测精度.     

基于天牛群算法优化SVM的磨煤机故障诊断

在最小二乘支持向量机基础上建立磨煤机的故障诊断模型,采用该模型进行故障诊断时,支持向量机受到核函数参数和惩罚因子的影响较大,针对这一问题,采用天牛群(BSO)算法对模型参数进行优化,提出了一种基于支持向量机(SVM)的磨煤机故障诊断方法.首先,通过引进天牛须搜索策略,对粒子群算法的位置更新规则进行了改进;然后,通过偏互...     

基于动态变步长果蝇算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法

针对果蝇算法(FOA)在优化支持向量机(SVM)参数时容易陷入局部最优而影响诊断精度的问题,对果蝇算法中固定步长这一缺点进行改进,提出了动态变步长果蝇算法(DCFOA).利用该算法对支持向量机的参数进行优化,并对轴承的故障进行诊断,结果表明该算法获得了更优的支持向量机参数组合,相比于果蝇算法,显著提升了故障诊断精度,同时和其他一些优化算法的对比结果也表明动态变步长果蝇算法同样具有一定的优势.     

基于RS-SVM集成的排气阀故障诊断方法研究

提出了一种基于粗糙集理论和支持向量机算法的阀门故障诊断方法。该方法可完成对不确定,不完整数据的约简,然后在此基础上设计支持向量机多分类器进行故障诊断。