基于MTC结构的支持向量机并行训练算法

为加快支持向量机的训练速度,提出一种新型的"多重三叉级联(MTC)"学习结构,具有反馈速度快、计算节点利用率高、反馈的支持向量多等优点。基于该结构设计了支持向量机的并行训练算法,并严格证明了新算法能够收敛到支持向量机的最优解。数值实验结果表明,新算法具有非常高的加速比和并行效率,需要的训练时间显著地少于Graf等提出的Cascade SVM算法。     

基于LS-SVM的结构可靠度响应面分析方法

金伟良，袁雪霞 针对实际工程中常见的功能函数不能显式表达的可靠性分析问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的结构可靠度响应面分析方法.采用正交试验设计和有限元程序生成学习样本，并依据各随机变量的概率分布抽样得到检测样本;利用LS SVM的高度非线性映射能力，建立了结构响应量与随机变量之间的映射关系.进而结合Monte-Carlo原理，计算结构的失效概率.新方法可直接应用现有的有限元分析程序，对大型结构进行可靠性分析.通过典型工程结构的算例分析，结果表明该方法具有较好的效率和精度.     

基于自回归支持向量机的结构损伤诊断

将自回归时间序列(AR)模型和支持向量机方法结合应用于结构的损伤诊断,以一个3层框架结构为分析对象,模拟两种损伤模式:初始线性结构发生质量变化和初始非线性结构发生质量变化.首先对实验中采集到的加速度信号建立AR模型,从而提取模型参数作为损伤特征,再利用支持向量机进行损伤诊断.结果表明,在小样本情况下基于自回归支持向量机进行结构非线性损伤诊断,能够得到很好的结果.     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法。不能直接应用于多类问题．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类

高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。     

基于双联支持向量机的入侵检测技术

为提高网络入侵检测系统的性能,提出基于双联支持向量机的入侵检测方法。介绍网络入侵检测系统工作的基本原理;引入双联支持向量机和入侵检测分类器;构建基于双联支持向量机的入侵检测模型。仿真结果表明,该方法可以在样本数据很少的情况下,高速率、高精度地对计算机网络安全进行检测,适用于入侵检测系统。     

基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别

为了有效地进行结构的损伤识别,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别方法。首先利用支持向量机为损伤裂缝指标、损伤位置与各阶频率和一阶振型建立函数关系,然后将利用该函数关系得到的频率和振型与实测频率和振型间的差异作为优化目标,进而实现结构的损伤识别。为提高损伤识别的精度,将优化目标转化为多目标优化问题,并利用所提出的灰色粒子群算法进行求解。实验结果表明,该方法在结构损伤识别中具有较好的效果。     

基于支持向量机的夹层结构水声性能预测建模

支持向量机是近几年发展起来的机器学习的新方法，它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。选用典型的三明治结构并制备玻璃钢/吸声橡胶/玻璃钢夹层复合材料，通过改变吸声橡胶层的厚度，得到一系列夹层复合吸声材料试件，并在水声材料声脉冲管测试系统中测得试件的吸声系数和声压反射系数。在这些实验数据的基础上，利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）研究了材料不同厚度和频率与其吸声和反射系数对应关系的建模，结果表明最小二乘支持向量机用于材料水声性能的预测建模是一种非常有效的方法。     

基于支持向量机的地下水位预测

地下水位的动态变化是一个复杂的非线性过程,地下水位与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,将支持向量机方法应用于地下水位预测,并提出相应的模型.实例分析结果表明,与基于GM(1,1)的预测模型相比,地下水位预测的支持向量机模型科学可行,预测精度高,对地下水位预测的问题具有较好的适用性.     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域.支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法,分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论,并给出了进一步的研究方向.     

基于MATLAB的某型号传动轴的可靠性优化设计

在传统的优化设计的基础上,根据可靠性设计准则,将传动轴的设计参数视为随机变量,建立起数学模型,用MATLAB编程优化,并结合生产实例说明可靠性优化设计方法比传统设计方法更可靠、更经济.     

支持向量机在企业信用评价中的应用研究

介绍了支持向量机的理论基础和数学模型,阐述了支持向量机在数据分类中的应用和算法描述,提出基于7维以上输入的支持向量机的分类模型,以提高企业信用评价的准确度,并应用MATLAB实现了企业信用评价模型的设计和测试,分别对若干贷款企业进行两类模式分类的研究,信用评价的准确率均达到了100％．结果表明,采用支持向量机对企业信用进行评价是可行的、有效的,为企业信用评价开辟了一个新的途径．     

基于MATLAB的包装机械课程设计应用

从包装机械课程设计的特点出发,探求适于教学的课程设计方法,利用MATLAB软件的强大功能,对包装机械课程设计环节中涉及到的具体设计问题进行研究,通过对一种典型裹包机构的设计,直观地让学生了解设计参数的处理和选取.     

应用MATLAB求解节点法二实例

本文根据节点法应用的特点,给出了节点法在正弦稳态电路和线性暂态电路的应用的两个实例,并用应用软件MATLAB方便地解决了电路方程的求解问题。     

数表函数微分求解的MATLAB实现

在MATLAB中,数表函数由于函数表达式未知,不能用diff()函数直接求解,文章介绍了运用拉格朗日插值多项式推导出等距节点数值微分的中心差分公式求数表函数导数,以及拟合原型函数再求其导数,并通过例子演示了这两种方法的MATLAB实现。     

基于序列代理模型的结构可靠性分析方法

工程中部件或系统的性能函数通常是隐函数形式,该文提出基于高效代理模型的结构可靠性分析方法,构造新增样本点学习函数,并用于指导在序列迭代过程中的样本点选择。所提出的学习函数考虑了变量权重并保证所选的样本点相互之间有一定的距离且分布在极限状态方程周围。算例分析表明该方法有较好的精度和鲁棒性,不仅适用于性能函数为隐函数时的结构可靠性分析,而且也适用于现有的各种代理模型（神经网络、支持向量机、响应面等）,为结构可靠性分析提供新途径与新方法。     

用MATLAB实现傅立叶级数仿真

MATLAB的发展与组成，MATLAB的交互式语言、高级图形和可视化，并具有广泛解决各学科专业领域内复杂问题的能力等特征；傅立叶级数的定义与收敛域；并结合MATLAB语言建模与程序编写的方法，用计算机程序模拟仿真傅立叶级数，使傅立叶级数较烦琐的数学问题可视化，简单化。     

大规模稳态电路分析程序的MATLAB实现

利用MATLAB强大的矩阵计算和图形显示功能,采用节点列表法,编制了大规模稳态电路分析程序.程序具有通用性,可用于分析含有电阻、电感、电容、互感、理想变压器、受控源、无伴电压源和无伴电流源的电路,并可直接求解节点电压、支路电压和支路电流.     

MATLAB与VC混合编程的实现

讨论了MATLAB与VC之间接口的方案,并介绍了各方案的使用方法和技巧,提出了选择算法的依据并进行了混合编程,提高了代码执行速度.     

基于Matlab优化工具箱的结构优化设计

介绍了结构优化设计的基本理论和MATLAB优化工具箱,分析了结构优化设计中的主要约束条件,提出结构优化设计的通用流程方法。首先,进行结构受力分析,合理设置优化目标函数和约束条件;然后,使用MATLAB优化工具箱进行编程计算。对一桁架进行优化设计分析,结果显示,与其他方法相比,使用MATLAB优化工具箱进行优化,不仅计算精度较高,而且可以减少计算时间。因此在结构工程设计领域有较大的实际应用价值。