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1.
高速公路软土路基沉降预测   总被引:4,自引:0,他引:4  
软土路基沉降量的准确预测对高速公路施工与维护是非常重要的,但是影响路基沉降量的因素众多,并且沉降量之间具有高度复杂的非线性关系,用传统的数学、力学方法很难表示;将最新的机器学习技术-支持向量机应用于软土路基沉降量预测研究,提出了软土路基沉降量预测的支持向量机模型,该模型的应用结果表明,利用支持向量机进行预测是科学可行的,建立的模型很好地表示了沉降量之间的映射关系,并且提出的模型准确性高、推广预测能力强。  相似文献   
2.
基于K-L变换和支持向量机的滚动轴承故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
毛志阳  陆爽 《煤矿机械》2006,27(6):1084-1086
提出了应用K-L变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.K-L变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归.试验结果表明,利用主矢量分解后的主特征向量与支持向量机相结合可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新途径.  相似文献   
3.
基于支持向量机的软测量建模方法   总被引:22,自引:1,他引:21  
提出了一种基于支持向量机的软测量方法,并建立了青霉素发酵过程中菌丝浓度的软测量模型,通过实验分析了参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响.利用现场数据建立各种软测量模型可以发现,与其他软测量方法相比,支持向量机方法在理论上优于人工神经网络等其他建模方法.  相似文献   
4.
牛肉品质无损检测中信息融合技术的应用研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
多传感器信息融合将是智能检测技术的发展趋势。本文在阐述信息融合技术基本原理的基础上,对牛肉品质无损检测中的信息融合技术进行了初步的探讨,提出了应用近几年发展起来的信息融合技术——支持向量机、结合计算机视觉技术、光谱分析、力学技术、电子嗅觉及味觉等不同组合的多信息源来检测牛肉品质的方法。在牛肉品质无损检测中,提出利用支持向量机作为一种新的信息融合技术来提供检测速度和使错误减至最低程度。  相似文献   
5.
采用双目标优化的核参数选择方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
王钰  周水生  刘红卫 《电光与控制》2007,14(6):197-200,201
核函数的参数选取问题是用支持向量机进行非线性学习时的一个重要问题.采用距离标准和夹角标准给出一种基于多目标的核参数确定方法:使核参数满足两类训练样本到各自的中心距离和尽可能小、而到对方类中心距离和尽可能大,并且使核矩阵和目标核矩阵之间的夹角尽可能小.试验结果表明该方法是有效的.  相似文献   
6.
一种基于支持向量机预测器模型的转子系统故障诊断方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于支持向量机回归预测模型的转子系统故障诊断方法。分别对转子系统振动信号建立支持向量机回归预测模型,利用回归预测模型对振动测试信号进行预测,计算各支持向量机回归预测模型的预测信号与真实信号的误差并计算信噪比,通过比较各预测信号的信噪比来判断转子系统的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法能够有效地应用于转子系统的故障诊断。  相似文献   
7.
应用Gabor小波和支持向量机的纹理分类   总被引:1,自引:1,他引:0  
尚燕  练秋生 《电视技术》2006,(9):14-16,27
针对现有纹理分类算法的局限性,提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的纹理分类算法.首先提取纹理Gabor分解后各子带的均值和方差作为特征向量,进而利用支持向量机算法实现分类.实验结果表明,与传统的分类方法相比,Gabor小波和支持向量机相结合能有效地提高分类正确率.  相似文献   
8.
改进的SVM算法及其在故障诊断中的应用研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
介绍了支持向量机用于解决模式分类问题的基本原理,在对传统的多分类方法OVO(one—versus—one)深入分析的基础上,针对其存在的不可分类区问题,提出了一种改进的模式分类方法KSVM(KNN—SVM),将k-近邻方法嵌入到SVM算法中解决不可分类区问题,进一步提高了分类准确率。应用KSVM分类方击进行模拟电路的故障诊断,实验结果验证了该方法的有效性和实用性。  相似文献   
9.
This study describes a classification methodology based on support vector machines (SVMs), which offer superior classification performance for fault diagnosis in chemical process engineering. The method incorporates an efficient parameter tuning procedure (based on minimization of radius/margin bound for SVM's leave-one-out errors) into a multi-class classification strategy using a fuzzy decision factor, which is named fuzzy support vector machine (FSVM). The datasets generated from the Tennessee Eastman process (TEP) simulator were used to evaluate the classification performance. To decrease the negative influence of the auto-correlated and irrelevant variables, a key variable identification procedure using recursive feature elimination, based on the SVM is implemented, with time lags incorporated, before every classifier is trained, and the number of relatively important variables to every classifier is basically determined by 10-fold cross-validation. Performance comparisons are implemented among several kinds of multi-class decision machines, by which the effectiveness of the proposed approach is proved.  相似文献   
10.
600kW风力机塔架结构参数粒子群优化设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
探讨了一种风力发电机塔架结构参数优化设计方法。采用有限元方法对风力发电机塔架进行模态分析,得出了不同结构参数下塔架的固有频率;采用支持向量机建模方法,建立了塔架结构参数与固有频率之间的快速计算模型;引入粒子群优化方法优化了塔架结构参数。将该优化方法与正交优化和混沌优化的结果进行比较,表明了粒子群优化的优越性,并采用有限元方法对所建塔架结构进行了强度校核。  相似文献   
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