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1.
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   
2.
三电平中点箝位式逆变器SVPWM方法的研究   总被引:11,自引:3,他引:8  
本文论述了三电平中点箝位式逆变器SVPWM原理和实现方法,为了避免三电平逆变器在扇区切换中输出矢量突变,提出了一种首发矢量全部采用正小矢量或负小矢量的空间矢量调制算法,利用三个判断规则,可以很方便地确定出参考矢量所在的扇区和小三角形,并给出了合成矢量的相应输出电压矢量,推导了三角形顶点工作矢量的作用时间.通过检测负载电流方向和直流电容的电压,合理分配正负小矢量对的作用时间,实现了电容电压的平衡.仿真研究结果证实了本文提出的空间矢量调制算法的有效性.  相似文献   
3.
SVMDT分类器及其在文本分类中的应用研究   总被引:13,自引:0,他引:13  
基于SVM(Support Vectort Machine)理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不量要于多值的场合。在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,提出了将SVM和二叉决等掣结合的方法来实现多值分类器(SVMDT),并将其应用于文本分类,实验表明在分类精度和速度上具有良好的性能。  相似文献   
4.
一种基于morlet小波核的约简支持向量机   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对支持向量机(SVM)的训练数据量仅局限于较小样本集的问题,结合Morlet小波核函数,提出了一种基于Morlet小波核的约倚支持向量机(MWRSVM—DC).算法的核心是通过密度聚类寻找聚类中每个簇的边缘点作为约倚集合,并利用该约倚集合寻找支持向量.实验表明,利用小波核,该算法不仅提高了分类的准确率,而且提高了整体分类效率.  相似文献   
5.
支持向量机在设备故障诊断方面的应用研究概述   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了支持向量机(support Vector Machine—SVM)的原理,并就近年来在设备故障诊断方面的应用研究进行了综述,讨论了SVM的优点和不足,展望了其在设备故障诊断的研究前景。  相似文献   
6.
基于支持向量化与混沌搜索的新型直线电机参数优化   总被引:3,自引:2,他引:1  
以一种新型圆筒直线电机为研究对象,推导出了适合其结构特征的电磁方程;采用变分方法,建立了电机轴对称涡流场的有限元模型;通过仿真计算,得出了电机的启动推力和电流;样机试制和输出性能测试表明了有限元模型的正确性.基于正交和随机混合试验设计方法安排有限元仿真试验,获得了用于非线性电磁建模的样本空间;通过支持向量机对结构参数与计算结果的输入输出关系进行非参数回归建模,然后用混沌搜索方法对回归函数进行优化,得出最优目标结构参数.有限元仿真验证表明,基于支持向量机和混沌搜索的优化方法用于研究新型直线电机电磁结构参数是可行的.  相似文献   
7.
支持向量机(SVM)的研究进展   总被引:17,自引:0,他引:17  
介绍了基于分解思想的支持向量机的训练算法,主要有两大类:块算法和固定工作样本集算法及其对应的快速算法SVM-light、SMO、BSVM和LIBSVM;介绍了支持向量机的变形算法、多类分类算法及模型选择问题;并且对近年来支持向量机在实际中的应用做了简要介绍,最后讨论了支持向量机亟待解决的问题并对其发展进行了展望.  相似文献   
8.
支持向量机在模式识别中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对传统神经网络存在网络结构难于确定、过学习以及局部极小等问题,研究了基于支持向量机(SVM)的模式识别问题。通过对棋盘这种典型非线性二值问题的分类研究,分析了支持向量机的分类与泛化能力。支持向量机在分类和泛化能力方面远远优于传统神经网络。最后将支持向量机用于对两类飞机目标的分类识别,通过多组蒙特卡罗试验,获得了较好的识别结果。支持向量机在目标识别中有巨大潜力和广阔前景。  相似文献   
9.
A method of applying support vector machine (SVM) in speech recognition was proposed, and a speech recognition system for mandarin digits was built up by SVMs. In the system, vectors were linearly extracted from speech feature sequence to make up time-aligned input patterns for SVM, and the decisions of several 2-class SVM classifiers were employed for constructing an N-class classifier. Four kinds of SVM kernel functions were compared in the experiments of speaker-independent speech recognition of mandarin digits. And the kernel of radial basis function has the highest accurate rate of 99.33 %, which is better than that of the baseline system based on hidden Markov models (HMM) (97.08%). And the experiments also show that SVM can outperform HMM especially when the samples for learning were very limited.  相似文献   
10.
An improved approach based on support vector machine (SVM) called the center distance ratio method is presented for license plate character recognition. First the support vectors are pre-extraeted. A minimal set called the margin vector set, which contains all support vectors, is extracted. These margin vectors compose new training data and construct the classifier by using the general SVM optimized. The experimental resuhs show that the improved SVM method does well at correct rate and training speed.  相似文献   
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