聚类分片双支持向量域分类器

针对支持向量域分类器对大规模样本集的训练时间长且占用内存大的问题,构造聚类分片双支持向量域分类器.以均值聚类剖分原始空间,并选取密度指标大的样本作为初始聚类中心;对子空间构造双支持向量域分类器,根据样本与正负类最小包围超球的距离构造分段决策函数;定义样本的变尺度距离,以链接规则组合子空间的分类结果.数值实验表明,所提出算法的分类精度高且受参数变化的影响不大,分类时间短且随子空间数的增加而降低.

基于VMD循环随机跳跃状态网络的时间序列长期预测

由于混沌系统的演化规律复杂,直接对混沌时间序列进行长期预测通常难以达到较好的效果.针对此问题,利用变分模态分解方法将混沌时间序列转化为一系列特征子序列,利用排列熵评估选取子序列个数的合理性,保证特征子序列包含了原序列长期演化趋势.此外,提出一种改进的确定性循环跳跃状态网络作为子序列的预测模型,该网络模型中的储备池采用单向环状连接和双向随机跳跃的拓扑结构,能够避免储备池确定连接结构造成的预测精度较低和随机连接造成网络的不稳定性问题.通过所提出模型对时间序列进行长期预测,采用多种评估手段对预测结果进行分析,表明所提出模型对于长期预测具有较大的优势.