基于Kalman预测和K-近邻的多目标跟踪

针对Kalman预测跟踪和K-近邻数据关联算法的优缺点,研究一种基于Kalman预测和K-近邻的多目标跟踪方法.该方法首先利用Kalman滤波预测出运动目标在下一帧中最可能出现的位置,接着根据当前帧目标位置和预测目标位置的距离,确定搜索半径,利用K-近邻数据关联算法,在该半径范围内,计算与预测点欧式距离最短的目标,并将其确定为真实目标位置.在MATLAB仿真环境下实现该跟踪算法,实验结果表明,用该方法进行多目标跟踪时,跟踪效果和性能较为稳定和可靠.此外选择合理的K值,能减少运算量,加快系统处理速度.     

改进的K-近邻算法在中文网页分类的应用

K-邻近算法作为一种比较简单,易于实现并且错误低的分类算法,广泛应用于网页分类、模式识别和数据挖掘等多个领域中.本文介绍了传统K-邻近算法并分析了该算法在网页相似度值的计算存在的不足,在此基础上,本文提出了基于类中心向量的K-近邻算法,通过理论分析和仿真实验结果证明了该算法对于中文网页分类具有较好的分类效果.     

基于HBase和SimHash的大数据K-近邻算法

针对大数据K-近邻(K-nearest neighbors, K-NN)计算复杂度高的问题,提出一种基于HBase和SimHash的大数据K-近邻分类算法。利用SimHash算法将大数据集从原空间映射到Hamming空间,得到哈希签名值集合;将样例的行键与值的二元对存储到HBase数据库中,行健(rowkey)为样例的哈希签名值,值(value)为样例的类别;对于测试样例,以其哈希签名值作为健rowkey,从HBase数据库中获取所有样例的value,通过对这些values进行多数投票,即可以得到测试样例的类别。与基于MapReduce的K-NN和基于Spark的K-NN在运行时间和测试精度两方面进行试验比较。试验结果显示,在保持分类能力的前提下,提出的算法的运行时间远远低于其他两种方法。     

基于SVR的轨道交通客流量预测

对各种城市轨道交通客流预测方法进行分析和比较,指出进行短期城轨客流预测的必要性.支持向量回归方法作为以结构风险最小化原理为理论基础的学习算法,可应用于轨道交通客流量预测.构建了城市轨道交通客流的预测模型,与BP神经网络预测方法进行了比照试验.     

基于K-近邻域搜索的遗传算法求解旅行商问题

针对传统遗传算法在求解旅行商问题时存在容易陷入局部最优和运算时间较长的问题,着重考虑影响算法局部搜索能力和种群多样性保持两个方面的因素,提出改进策略.将交叉变异产生的新个体与父代种群合并后剔除重复个体,再选择优势个体作为新种群,防止种群中适应度值较低但具有优质基因的个体被剔除,促进种群多样性的发展;通过分析旅行商问题的内在特性,采用K-近邻域搜索的方式减少变异算子的无效操作,提高算法局部搜索能力及算法寻优效率.实验结果表明：与BLS算法相比,改进遗传算法的平均解误差降低了15.36%;相较于传统遗传算法,应用新型变异算子的改进遗传算法收敛速度明显提高.全精英选择法能较好地保持种群多样性,新型启发式变异算子在全局搜索的同时加强了局部搜索能力,对提高算法求解精度和寻优效率都有较好的效果.     

基于SVR的城市供水管网余氯预测分析

支持向量机回归(SupportVector Regression SVR)算法是结构风险最小化原理在函数回归方面的应用。根据北方某城市供水管网余氯的人工采样数据,建立了基于SVR的余氯预测模型,并与人工神经网络、多元线性回归方法进行比较分析,结果表明:在有限样本情况下,SVR模型具有良好的泛化推广能力,各监测点模型预测平均相对误差为1.80%~8.73%,并可获得全局最优解,达到了实用要求,较好地解决了以往管网余氯小样本预测时,常常出现拟合精度高、预测效果较差的问题。     

基于正则化方法的多元数据拟合问题

考虑了多元数据拟合过程中的不适定问题,采用Tikhonov正则化方法,在最小化泛函中引入正则化泛函解决整个辨识过程中的不适定问题,并且利用贝叶斯正则化方法迭代计算正则化参数及方程解。最后,通过数值模拟验证方法的有效性。     

基于ARIMA和SVR的短期电力负荷预测

为提高用电量的预测精确度,将自回归差分移动平均(ARIMA)与支持向量机(SVR)模型相结合来进行预测。以用电数据为研究对象,借助ARIMA模型实现对电力数据的线性趋势预测,通过SVR回归模型对ARIMA模型的预测残差进行数据修正,得到ARIMA＿SVR模型的预测值。实验结果表明,相较于传统ARIMA模型,ARIMA与SVR组合模型的性能和预测精度都得到大幅提升,具有一定的学术价值和应用意义。     

基于马氏距离的近邻传播聚类算法

为改善近邻传播聚类算法对高维数据的聚类效果,引入马氏距离替换原算法中的欧氏距离,并借助正则化总散度矩阵的奇异值分解实现数据变换预处理,进而在在降维后的变换子空间中对数据集进行聚类。针对Iris、User、Soybean和Vehicle四个数据集,选取适当正则化参数,经仿真实验可见,改进算法的聚类精度在整体上有所提高。     

基于双重正则化支持向量机的肿瘤基因选择

针对标准L2范数支持向量机和L1范数支持向量机在肿瘤基因分类分析中表现出的优缺点,在利用Bhattacharyya距离剔除部分对分类无关紧要特征基因,从而得到少数高相关至关重要特征基因的基础上,将一种双重正则化支持向量机应用到DNA微阵列分类中。用一种二次多项式损失函数把这种有约束的优化问题改变为无约束且可微的优化问题,这可以用BFGS算法来求解,通过对两种肿瘤特征基因数据集实验分析知,该算法对肿瘤特征基因分类具有较强的可行性和有效性。     

基于KNN算法的跑步运动轨迹监测系统设计

针对传统的跑步运动轨迹监测系统容易受到环境影响,导致监测结果准确性差的问题,提出基于KNN算法的跑步运动轨迹监测系统设计.利用射频子模块捕捉IMX179型号摄像头拍摄到的图像,控制子模块处理图像数据,并通过PCI总线传输信息.采用上下位机模块处理轨迹信息,通过指示灯显示跟踪结果.利用KNN算法识别跑步运动姿态,构建跑步...     

基于支持向量机回归算法的电子机械制动传感器系统故障诊断

在介绍电子机械制动(EMB)系统总体结构的基础上,采用支持向量机回归(SVR)方法针对EMB传感器系统进行故障诊断研究。首先应用支持向量机回归算法建立EMB传感器故障预测模型,通过电流、压力及转速传感器在空间和时间上的冗余信息产生残差,利用残差阈值进行故障诊断,最后进行试验验证。试验结果表明,该算法可以对EMB系统的传感器进行有效的故障诊断,不需要考虑系统的精确模型,适用于EMB这种复杂的机电系统。     

基于参数自适应SVR的火电厂热工参数软测量

影响火电厂经济运行的一个重要因素是许多重要技术参数和经济参数难以进行在线实时测量。提出了一种新型软测量模型,它基于支持向量回归(SVR)算法,利用训练数据性能信息获得模型训练参数,减少人为因素对模型精度的影响,提高了建模效率和模型精度。某火电厂历史实测数据仿真结果表明,文中提出的方法能有效实现热工过程参数的软测量,有较大实用价值。     

采用BP-ANN和改进SVR的进水BOD软测量模型

进水水质条件是研究和优化管理污水处理厂所需的关键要素,及时获取进水水质数据至关重要.针对污水厂关键性水质指标BOD5不易直接检测、滞后强的特点,分别采用BP神经网络(BP-ANN)、网格搜索算法(GS)优化支持向量回归(SVR)、粒子群算法(PSO)优化的SVR和遗传算法(GA)优化的SVR 4种方法,通过利用其他进水...     

基于组合核支持向量机的图像边缘检测

基于支持向量机在分类上有很好的效果,提出了一种新的边缘检测方法--基于组合核支持向量机的图像边缘检测。该方法利用支持向量机分类对较多的训练样本数据进行训练,从而实现了图像边缘定位。通过实验验证了该方法比传统的边缘检测算子效果好。     

贝叶斯框架下最小二乘支持向量机的中长期电力负荷组合预测

影响中长期负荷变化的因素较多,单一预测模型很难满足预测需要,组合预测能够较好地解决单一模型的缺点,借鉴单一预测模型的优点。提出贝叶斯框架下最小二乘支持向量机(LS-SVM)中长期负荷组合预测模型,利用结构化风险原则代替经验风险最小化,挖掘各单一预测模型的信息,以单一模型的预测数作为组合预测输入样本,通过贝叶斯后验理论确定最小二乘支持向量机参数,建立组合预测模型进行预测。通过算例表明,提出的模型具有较高的预测精度,能够较好地解决小样本下的预测问题,具有良好的泛化能力和预测精度。     

城市日用水量需求预测的等维新息SVR建模方法

针对社会经济因素和气象因素对城市日用水量需求的复杂非线性影响以及这种影响的动态变化特性,提出一种基于等维新息的支持向量回归(SVR)预测建模方法并用于城市日用水量需求预测.鉴于传统留一交叉验证法确定SVR模型参数时,存在样本分组数过少及容易出现预测误差评价失真等问题,采用测试集的等维新息SVR模型预测结果,提出了一种基于等维样本集的概率统计参数确定方法.实例分析表明：SVR模型的引入及新的参数确定方法的提出有利于提高城市日用水量需求预测精度.     

基于论域折半的最大限定路径相容算法

针对绝大多数不可满足问题的特点,提出了一种将弧相容算法与最大限定路径相容算法相结合的相容性算法——基于论域折半的最大限定路径相容的算法。该算法充分利用了弧相容计算开销小和最大限定相容删值能力强的优点,可以减少在求解不可满足问题中生成的结点数,进而提高求解效率。实验结果表明,本文算法在处理不可满足问题时的求解效率明显优于传统的维持弧相容算法。     

Non-Intrusive Objective Speech Quality Measurement Based on Fuzzy GMM and SVR for Narrowband Speech

Based on fuzzy Gaussian mixture model (FGMM) and support vector regression (SVR),an improved version of non-intrusive objective measurement for assessing quality of output speech without inputting clean speech is proposed for narrowband speech.Its perceptual linear predictive (PLP) features extracted from clean speech and clustered by FGMM are used as an artificial reference model.Input speech is separated into three classes,for each a consistency parameter between each feature pair from test speech signals...     

基于支持向量回归的无参考屏幕内容图像质量评估

提出一种新的基于支持向量回归的无参考屏幕内容图像质量评估算法. 首先,利用高斯差分函数计算边缘图,通过边缘图提取边缘特征; 其次,通过局部归一化获得亮度图,根据亮度图统计亮度特征; 最后,利用支持向量回归算法将质量感知特征映射为主观分数. 在两个数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于大部分现有算法.