改进二叉树支持向量机及其故障诊断方法研究

针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的二叉树支持向量机层次结构构建方法。以类内样本平均距离和类间样本平均距离建立带权值的可分性测度,将类间距离大且类内样本分布广的类最先分离,并提出了权值选取准则和算法步骤。利用标准数据集,通过与不同多类算法比较,验证了改进的二叉树支持向量机的优越性。以往复压缩机传动机构为研究对象,基于多重分形和奇异值分解提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了常见故障的准确诊断。

基于改进二叉树支持向量机的多故障分类算法

针对二叉树支持向量机(SVM)的结构设计会影响多类分类器精度的问题,提出了将层次分析法(AHP)和二叉树支持向量机相结合的多故障分类算法。该算法首先运用层次分析法建立评价体系模型,综合衡量多个影响因子确定各类故障的权重,然后根据权重大小对故障进行排序,由故障排列顺序设计二叉树支持向量机的结构,最后进行故障诊断分析。仿真验证表明:该算法适合进行多类故障诊断,相比其他算法诊断效率更高,诊断精度更好,推广应用前景较广。

改进二叉树支持向量机及其TE过程故障诊断

针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的完全二叉树支持向量机构建方法。基于帕累托原则以核心圈样本最近类间距离和类内计算半径圈样本平均密度建立了类间差异性估计策略,将类间距离大且类内样本分布紧密的类别最先分离出来,并提出了构建完全二叉树的算法步骤。通过在UCI标准数据集上与其他SVM多类分类算法作比较,验证了改进算法的优越性。以TE过程故障诊断为研究对象,基于核主成分分析提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了故障的准确识别。

基于改进二叉树支持向量机的内燃机故障识别

为提高内燃机在强耦合、弱信号条件下的故障诊断精度,提出一种基于改进二叉树支持向量机(SVM)的内燃机故障诊断方法.首先对样本的可分性测度进行重新定义,以此训练出的支持向量机模型更大程度上减少了样本错分的可能性,通过对仿真数据的分类识别,验证了有效性.以BF4L1011F型内燃机为诊断对象,分别提取振动信号的数据域及图像域特征,对比不同多分类算法识别结果,所提方法表现出更高的识别准确率.

基于改进二叉树支持向量机的低压台区用户拓扑关系识别

针对当前电网公司用户拓扑连接关系缺失和不准确,提出了一种改进二叉树支持向量机的低压用户拓扑连接关系识别方法。从用电信息采集系统提取待识别台区所有用户最近一段时间的电压序列数据,计算每个用户与变压器A、B、C三相电压序列数据之间相关系数;基于电压曲线相关系数值在不同区间出现的频率,采用改进的二叉树支持向量机构建低压用户拓扑连接关系识别模型,可快速识别用户连接变压器相序,以及与变压器连接关系是否正确。经验证,该校验方法所需人力成本低,准确性高,可操作性强。

改进的二叉树支持向量机多类分类算法研究

为解决现有支持向量机多类分类算法的不可分区域问题及提高泛化能力,提出一种改进的基于二叉树结构的支持向量机多类分类算法。该算法基于帕累托原则,将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构。该算法避免了测量所引入的误差,使得样本分布广散布小的类处于二叉树的上层节点,从而获得更大的划分空间。实验结果表明:该算法具有一定的适应能力,能更好地解决实际多类分类问题。

一种改进的二叉树多分支持向量机算法

二叉树支持向量机分类算法主要是构造一个偏二叉树或是构造一颗完全二叉树,但是偏二叉树分类的准确性虽高而分类的效率低,完全二叉树分类的效率高但是准确性不高。本文提出一种算法,结合了以上两种二叉树构造方法的优点,并且更能反映样本的真实分布。实验结果表明,新算法具有较高的推广性能。

改进的二叉树支持向量机在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出一种基于奇异值分解特征提取和改进的二叉树支持向量机实现多分类的人脸识别方法。在使用改进的二叉树支持向量机对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分。将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。

改进的二叉树支持向量机在多分类中的应用

在多分类问题中,分类算法的优劣直接影响到最终分类结果的好坏。现有的多分类算法中,基于支持向量机的多分类算法在综合性能方面要优于其他算法,但是,这些较优算法同样面临一些多分类中常见的问题,如不可分问题和效率低问题。针对这些问题,文中提出了一种改进的二叉树支持向量机多分类算法,该算法综合考虑了两个类之间的距离和分布情况对可分离性的影响,并采用最容易分离的类最先分割出来的策略来建立树的结构。通过在不同的数据集上进行测试,表明该方法不仅解决了多分类的不可分问题,还能提高分类的效率和准确度,可更好地解决现实中的多分类问题。

一种改进二叉树支持向量机在故障诊断中的应用

考虑到构建二叉树支持向量机时样本的分布情况对分类器推广能力具有较大影响,提出一种改进的二叉树支持向量机层次结构构建方法.以类间样本距离和带权值的类内样本距离与其标准差的比值作为类的分类度.将类间距离大且类内样本平均分布广的类最先分离.利用标准数据集,通过与不同多类分类算法比较,验证了改进的二叉树支持向量机的优越性.对双转子涡喷发动机气路部件进行应用改进的算法进行故障诊断,得到了较好的故障识别率.

一种改进的偏二叉树孪生支持向量机算法及其应用

针对二叉树分类性能受其层次结构影响较大的问题,提出了一种改进的偏二叉树孪生支持向量机多分类算法;该算法定义了一种基于加权样本类内距离和类间距离的混合分离性测度β,根据β的大小构造出合理层次结构的偏二叉树孪生支持向量机分类器;通过UCI数据集,验证了改进算法相较于其它SVM多分类算法的优越性;以风电机组齿轮箱故障诊断作为研究对象,基于时频联合方法提取其故障特征,应用改进的偏二叉树孪生支持向量机算法实现了对齿轮箱故障的准确识别。

基于最优二叉树支持向量机的蜜柚叶部病害识别

为了提高蜜柚叶部中晚期病害的识别准确率,确保蜜柚叶部病害对症施药与病害防治的效果,该文提出了一种基于最优二叉树支持向量机(support vector machine,SVM)的蜜柚叶部病害识别方法,该方法首先将蜜柚叶部病害图像转换为B分量、2G-R-B分量、(G+R+B)/3分量以及YIQ颜色模型中的Q分量的4个灰度图像,再利用5尺度8方向的Gabor小波分别与4个分量灰度图像进行卷积运算,获得5个尺度下不同方向的幅值均值作为病害的特征向量,并结合提出的最优二叉树支持向量机病害识别模型,对黄斑病、炭疽病、疮痂病、煤烟病等4种蜜柚叶部病害进行分类识别。通过交叉验证的方法进行分类识别测试,结果表明:黄斑病、炭疽病、疮痂病、煤烟病识别准确率分别为90%、96.66%、93.33%、96.66%,平均识别率达到94.16%,并将该方法与BP神经网络、一对一SVM与一对多SVM进行比较,试验结果表明该方法可有效识别4种蜜柚叶部病害,在训练时间和识别精度上都优于其他3种方法。该方法可为蜜柚病害准确识别与防治提供有效的技术支持。

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI(University of California Irvine)机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持向量机多类分类算法在训练时间上具有绝对的优势,尤其在处理稍大数据集的多类分类问题时,这一优势尤为突出;实验仿真结果还证明,在采用非线性核时,该算法取得了比基于经典支持向量机的一对其余多类分类算法及二叉树支持向量机更好的分类效果;同时该算法还解决了后两种算法可能存在的样本不平衡问题,以及基于经典支持向量机的一对其余多类分类算法可能存在的不可分区域问题.

一种新的二叉树多类支持向量机算法

采用二叉树结构对多个二值支持向量机(SVM)子分类器组合,可实现多类问题的分类,并且还可克服传统多类SVM算法存在的不可分区域的情况。针对现有二叉树多类SVM方法未采用有效的二叉树生成算法,该文采用聚类分析中的类距离思想,提出了一种新的基于二叉树的多类SVM分类方法。实验结果表明,新算法具有较高的推广性能。

基于支持向量机与改进高斯过程混合模型的车用电池容量预测方法

基于数据驱动的容量预测有助于锂电池健康管理以延长其使用寿命。然而,目前大多数相关方法基于实验室数据展开,无法反映实际复杂工况下车用电池老化特性。因此,本文利用电动汽车实车数据,设计了一种基于支持向量机与改进高斯过程的混合模型,实现了车用电池容量的精确预测。首先从汽车实时运行数据集中利用滑动窗口安时积分法提取其容量数据,设计了集合经验模态分解方法,将电池容量分为长期退化趋势和短期波动两部分,然后分别设计支持向量机与改进高斯过程对这两个分量进行建模,将结果融合得到最终的容量预测值。基于三辆实车数据集的试验结果表明,所提出的方法可以适用于实车数据的高精度容量预测。

非平衡二叉树多类支持向量机分类方法

提出一种新的基于非平衡二叉树的支持向量机多类别分类方法。该方法通过分析已知类别样本的先验分布知识,构造一个二叉决策树,使容易区分的类别从根节点开始逐层分割出来,以获得较高的推广能力。该方法解决了传统分类算法中所存在的不可分区域问题,在训练时只需构造N-1个SVM分类器,而测试时的判决次数小于N。将该方法应用于人脸识别实验。测试结果表明,与传统分类算法相比,该方法的平均分类时间是最少的。

基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的变压器故障诊断

为提高电力变压器故障诊断准确率,提出基于模糊聚类和完全二叉树支持向量机的故障诊断模型,即通过模糊C均值聚类,对样本采用完全二叉树结构逐层划分,直至最后得到各故障分类。该方法克服了一般方法对故障划分不明确、分类重叠和不可分等缺点。试验表明,相比改良三比值法、支持向量机分类"一对一"和"一对多"组合,该方法在电力变压器故障诊断中具有最高的诊断准确率。

超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法

针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类最先分割出来的原则,设计二叉树结构,从而提高分类精度。通过仿真实验,分析比较各种方法的性能,从而验证了该算法的有效性。

基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断

在传统支持向量机(C-SVM)的基础上,通过集成模糊聚类技术和支持向量机算法,构造了一种适合于故障诊断的多级二叉树分类器,并首次应用于水轮机调速系统故障诊断,取得了良好效果。该方法首先利用模糊聚类技术求取每类样本聚类中心,再对各聚类中心逐次二分,从而确定了一棵二叉树,然后在二叉树的每个节点处,根据样本聚类中心把相应样本分成两类,构造出SVM 子分类器。实验结果表明,对于k 类别故障诊断问题,只需构造k-1 个SVM 子分类器,简化了分类器结构,避免了不可区分区域的出现,且节省了内存开销,故障诊断正确率高。

次序二叉树支持向量机多类故障诊断算法研究

构建二叉树支持向量机时,如果随机地将分类器分布在二叉树的各个结点上,是不能充分发挥其性能的。考虑到样本的分布情况对分类器推广能力具有较大影响,提出一种次序二叉树支持向量机多类算法,采用样本分布半径和样本分布距离估算各个类别的样本在高维特征空间中的分布情况,把分布半径较大的类别或者分布距离较大的类别较早地分出来,并且在特征空间中给其划分较大的分类区域。转子多故障诊断实验表明,该算法的诊断速度快,故障识别率高,推广能力强,更加适合于实际故障诊断应用。