基于二次规划的无监督支持向量机

支持向量机在分类中的推广能力是非常显著的.通过构造目标函数和约束条件,借助二次规划模型提出了一种无监督支持向量机,它能在聚类的同时求出最优分类超平面并保证了支持向量机的推广能力.

基于无监督支持向量机的相似日选择

负荷预测是电力系统安全经济运行的基础,合理选择预测相似日有利于提高负荷预测的精度,而传统依据人工经验选择相似日并不具备最好的预测效果。为了进一步提高负荷预测准确度,该文深入研究了负荷预测中相似日选择的问题,依据对日负荷水平及趋势的影响大小提取特征量,并在此基础上提出一种基于无监督支持向量机的模型。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。

基于1-DISVM的无刷直流电动机故障识别方法

提出一种基于改进无监督学习支持向量机(1-DISVM)的无刷直流电动机故障识别方法。通过对无刷直流电动机正常以及驱动电路开关管断路、定子绕组端部断路、Hall传感器断线三种故障状态的仿真模拟,对仿真过程中得到的母线电流采样数据进行FFT频谱分析,作为输入特征向量用于支持向量机分类器的训练和故障识别。将改进无监督学习支持向量机用于无刷直流电动机的故障识别,并与无监督学习支持向量机(1-SVM)的故障识别结果进行比较,结果表明基于改进无监督学习支持向量机的无刷直流电动机故障识别方法具有更高的准确率。