基于单类支持向量机的组合导航容错算法

提出了一种基于单类支持向量机(OCSVM)的组合导航容错算法。针对组合导航系统中子系统出现故障会影响整个导航系统精度的问题,采用基于单类支持向量机的方法,对故障进行检测和隔离,并对容错性能进行分析。仿真结果表明:在应用基于单类支持向量机的容错算法后,系统的故障检测模块可以有效地隔离故障数据,降低了多源组合导航系统的位置误差,其可靠性和稳定性也得到了提高。

基于支持向量机(SVM)的古代玻璃制品分类

古代玻璃制品是古丝绸之路交易的商品之一,一般依据化学成分对玻璃制品进行分类.但是风化会改变玻璃制品化学成分的含量,从而影响玻璃制品类型的鉴别.本文尝试先预测风化前的化学成分以消除风化的影响,再采用灰色关联分析化学成分的关联关系以及差异,最后建立支持向量机(SVM)模型对古代玻璃制品进行分类.

新型二分类支持向量机P2M-SVM

提出基于可能性二均值聚类(Possibilistic Two Means, P2M)的二分类支持向量机(Support Vector Machine, SVM)。该算法先用P2M对未知类别的二分类数据进行划分,然后利用支持向量机对划分后的数据进行训练。人造数据和UCI数据上的分类实验表明,该算法综合利用了P2M聚类的稳健性和SVM分类的强泛化能力,提高了传统聚类的分类精度并降低了SVM的类别采集代价。

基于单类支持向量机OCSVM的流量异常检测技术研究与应用

目前,网络攻击已成为新型武器,敌对势力利用网络攻击成功破坏电力等国家关键基础设施已成为现实。电网智能终端攻击一般针对电力特有的协议和特定的业务逻辑,具有攻击目标明确、操作隐蔽、潜伏时间长等特点,且一般通过集团式甚至是国家级实施攻击。目前电网智能终端系统在攻击检测方面主要是借鉴传统IT系统已较成熟技术,检测网络侧的安全事件,但无法检测到如伪造控制指令等针对系统业务指令级的异常安全事件。针对电网网络侧流量检测,本研究提出了基于单类支持向量机OCSVM的流量异常检测技术,其基本思想就是通过机器学习的方法对数据进行二分类,并且只需要一类样本就可以训练检测模型,对噪声样本数据具有鲁棒性,很好地满足了工控系统的数据不平衡特点。

基于改进支持向量机的皮革划痕检测方法

针对传统皮革划痕检测方法存在检测准确率低、检测效率不高的问题,提出一种基于K-means聚类算法改进支持向量机SVM的皮革划痕检测方法。首先,对支持向量机基本原理进行分析;然后采用K-means聚类算法解决支持向量机SVM的二分类问题;最后搭建一个K-means-SVM皮革划痕检测模型,通过此模型实现皮革划痕快速准确检测。试验结果表明,本模型的检测精度为96.74%,相较于传统的YOLOv5模型、CRNN模型和SVM-DS模型分别高出了18.85%、20.17%、13.06%,且本模型进行皮革划痕检测的所用时长仅为11.52 s,均低于另外3种模型。由此说明,本模型的检测精度更高,检测速度更快,满足真皮表面划痕检测的实时性和准确性需求。

支持向量机在多类分类问题中的推广

支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。

多类支持向量机分类技术及实证

文章创新性地应用多类支持向量机技术,以深圳证券交易所中小企业板块信息技术行业的上市公司为例,分类识别这些中小企业的信用水平差异,并针对综合评价问题,提出相关政策建议。

支持向量机多类分类算法研究

提出一种新的基于二叉树结构的支持向量(SVM)多类分类算法.该算法解决了现有主要算法所存在的不可分区域问题.为了获得较高的推广能力,必须让样本分布广的类处于二叉树的上层节点,才能获得更大的划分空间.所以,该算法采用最小超立方体和最小超球体类包含作为二叉树的生成算法.实验结果表明,该算法具有一定的优越性.

基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法

为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的最优参数,并采用交叉验证原理来提高分类算法的整体泛化性能。实例分析结果表明,采用LS-SVM和PSO算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;与传统的电力变压器故障诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高。

模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用

针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域———计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性.

基于模糊聚类和支持向量机的短期光伏功率预测

本文提出了一种基于模糊聚类和支持向量机的光伏短期功率预测方法。通过气象信息建立模糊相似矩阵将光伏发电功率历史样本划分为若干类,然后通过分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的气象因素作为预测模型的输入样本建立支持向量机光伏发电功率预测模型,并利用余一法对构建的支持向量机模型进行核参数和惩罚参数的优化。根据实际数据对所提模型进行验证,计算分析了预测误差,结果表明该方法具有较高的预测精度,对光伏发电预测具有一定的参考价值。

基于聚类改进S变换与直接支持向量机的电能质量扰动识别

针对电能质量扰动信号的识别问题,提出基于聚类改进S变换与直接支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别方法。提出聚类改进S变换方法,该方法结合电能质量扰动信号的特点,可同时对基频的时域分辨率及高频的频域分辨率进行最优化处理,保证特征提取的准确性;将直接支持向量机作为分类器,与最小二乘支持向量机相比,其求解简单,计算复杂度较低,训练与测试速度快,泛化能力较高,并且避免不能保证全局最优解的缺点;将聚类改进S变换与直接支持向量机相结合,应用于单一扰动及混合扰动的识别分类工作。仿真实验验证了所提方法的有效性。

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.

基于证据理论的多类分类支持向量机集成

针对多类分类问题,研究支持向量机集成中的分类器组合架构与方法.分析已有的多类级和两类级支持向量机集成架构的不足后,提出两层的集成架构.在此基础上,研究基于证据理论的支持向量机度量层输出信息融合方法,针对一对多与一对一两种多类扩展策略,分别定义基本概率分配函数,并根据证据冲突程度采用不同的证据组合规则.在一对多策略下,采用经典的Dempster规则;在一对一策略下则提出一条新的规则,以组合冲突严重的证据.实验表明,两层架构优于多类级架构,证据理论方法能有效地利用两类支持向量机的度量层输出信息,取得了满意的结果.

基于经验模态分解和超球多类支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承故障定位,特别是对其性能退化程度的诊断可以更有效地进行设备维护以降低停机率。提出了对滚动轴承不同故障位置及性能退化程度的非平稳振动信号进行特征提取和智能分类的故障诊断方法。该方法对各状态振动信号进行经验模态分解,得到一系列固有模态函数和一个残余分量。经验模态分解方法具有分解自适应性和分解唯一性。对每个固有模态函数建立自回归模型,分别采用Yule-Walker和Ulrych-Clayton两种方法求得模型参数和残差方差,并以此作为各类状态信号的特征矩阵,输入到改进的超球多类支持向量机分类器,判断滚动轴承故障位置及性能退化程度。实验结果表明,提出的方法可同时实现滚动轴承故障位置及性能退化程度的智能诊断,且基于经验模态分解结合自回归模型的Ulrych-Clayton参数估计进行特征提取的诊断方法识别率更高。

单类支持向量机的研究进展

单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单类支持向量机的两种主要方法,阐述各种关于单类支持向量机的改进,包括使用未标号数据、选择样本点以及修改优化目标。对单类支持向量机做了总结。

基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器

提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法 ,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题 .该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类 ,然后挑选一些例子训练 SVM并获得 SVM分类器 .任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或 SVM分类器进行分类 .该算法充分利用了 SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点 .实验表明它不仅具有较高的训练效率 ,而且有很高的精确度 .

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。

基于多类超球支持向量机的铣削颤振预测方法

为了预测薄壁件铣削过程颤振的发生,提出了一种应用小波系数特征和多类超球支持向量机进行铣削颤振预报的方法。首先基于连续小波变换分别提取高、低频段铣削振动信号的特征,然后利用多类超球支持向量机进行稳定铣削状态、铣削颤振孕育状态、铣削颤振状态识别。为了简化支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,该算法使每一类样本都获得一个超球支持向量机,在特征空间中以测试样本与超球中心距离、超球半径作为决策函数来进行识别。实验表明,在铣削颤振识别系统中多类双核超球支持向量机与连续小波系数特征向量相结合具有良好的识别效果,颤振孕育预报正确率达98.0%。

样品表面近红外光谱结合多类支持向量机快速鉴别枸杞子产地

采用便携式近红外光谱仪采集枸杞子表面不同部位的近红外漫反射光谱,结合多类支持向量机算法对枸杞子产地进行快速无损辨识。以识别率为评价指标进行光谱预处理方法的选择,为了消除样本划分偏性对结果的影响,本研究通过重复划分样本集多次建模与预测,利用识别率的统计结果考察各个光谱采集部位的建模结果。实验结果表明,原始数据经二阶导数加SG平滑处理后,所建模型具有良好的产地预测性能。除了枸杞子顶端部位外,其他部位模型的稳定性及准确性均较好,其外部验证识别率的中位数与平均值均大于97%。这表明利用枸杞子样品表面近红外光谱可实现产地的准确鉴别,便携式近红外光谱技术可作为中药材流通环节中的有效监控手段。