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基于参数优化多核支持向量机的光伏功率预测算法
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作者 贺亦琛 师长立 +2 位作者 郭小强 贺伟 韩涛 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期394-404,共11页
准确的光伏功率预测对电力系统的稳定运行具有重大意义。针对现有预测算法在处理多维输入天气变量时存在的运算时间过长和特征提取能力较差的问题,提出一种基于参数优化的多核函数支持向量机的预测算法。首先,该新型算法对数据进行预处... 准确的光伏功率预测对电力系统的稳定运行具有重大意义。针对现有预测算法在处理多维输入天气变量时存在的运算时间过长和特征提取能力较差的问题,提出一种基于参数优化的多核函数支持向量机的预测算法。首先,该新型算法对数据进行预处理,灰色关联度提取与预测日相似度高的历史日以提升预测精度,主成分分析(PCA)对输入数据进行降维,从而提高光伏功率预测的速度。其次,针对单核支持向量机对多维数据特征提取能力相对较差的问题,基于线性核函数和径向基核函数建立多核支持向量机预测模型,根据每个核函数支持向量机的预测误差计算不同的权重,从而增强对输入数据特征提取能力并提高预测精度。采用灰狼优化(GWO)算法确定不同核函数支持向量机的参数以提高预测精度。最后,通过北京某光伏电站的历史数据集验证了该算法的预测效果。实例分析表明,与传统预测算法相比,预测精度和速度都有显著提高。 展开更多
关键词 光伏 预测 主成分分析 核支持向量 灰狼优化算法
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基于Optuna框架的L_(p)范数约束下多核支持向量机在违约风险预测中的应用
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作者 郑怡昕 王重仁 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期147-153,共7页
针对违约数据存在数据量大、维度多、不平衡及噪声大等缺点,提出一种改进的支持向量机方法,即基于Optuna框架的L_(p)范数约束的代价敏感的多核支持向量机(L_(p)-Optuna-SVM)。该方法采用成本矩阵对不同预测错误赋予不同数值,通过多核学... 针对违约数据存在数据量大、维度多、不平衡及噪声大等缺点,提出一种改进的支持向量机方法,即基于Optuna框架的L_(p)范数约束的代价敏感的多核支持向量机(L_(p)-Optuna-SVM)。该方法采用成本矩阵对不同预测错误赋予不同数值,通过多核学习引入多核混合核函数组合;同时采用Optuna优化框架对犯错成本、核函数的参数和权重实现了自动化的调优过程;还在核函数权重上引入L_(p)范数约束,以提高模型对噪声和异常数据的鲁棒性。最后,对4种常用的基础核函数组合的L_(p)-Optuna-SVM进行探讨,并与单核支持向量机以及K邻近法、逻辑回归、高斯贝叶斯进行对比。结果表明,在给定数据集上,L_(p)-Optuna-SVM在违约数据上的g-mean和AUC均高于其他算法,并且在加了不同方差的噪声数据集上,该算法整体依旧保持较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 核支持向量 Optuna优化框架 L_(p)范数约束 学习 不平衡数据集 违约风险预测
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基于细菌觅食优化多核支持向量机的作物生长环境控制 被引量:2
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作者 蔡桂全 陶建平 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期303-308,共6页
为了解决大规模生长环境变量所带来的计算复杂度较高的问题,采用细菌觅食优化多核支持向量机算法对农作物产量进行预测分析,从而实现作物生长环境的最优控制;首先,采用高斯核函数、多项式核函数和Sigmoid核函数组合方式建立多核支持向量... 为了解决大规模生长环境变量所带来的计算复杂度较高的问题,采用细菌觅食优化多核支持向量机算法对农作物产量进行预测分析,从而实现作物生长环境的最优控制;首先,采用高斯核函数、多项式核函数和Sigmoid核函数组合方式建立多核支持向量机,其输入为作物生长环境,采用细菌觅食优化算法优化核函数关键参数;其次,利用多核函数的参数构建菌群进行训练,设置作物产量作为细菌觅食优化算法适应度;最后,通过菌群位置更新优化后的最优核函数参数进行多核支持向量机优化求解,获得空气温度、湿度,土壤温度、湿度等生长环境特征数据。结果表明,选择合适的多核函数组合,并合理设置细菌觅食优化算法的引力和斥力系数、迁徙概率阈值等参数,能够获得最高产量所对应的作物生长环境特征数据。 展开更多
关键词 智慧农业 核支持向量 细菌觅食优化算法 生长环境
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核支持向量的主用户活动场景分类算法
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作者 张红 申滨 +1 位作者 方广进 崔太平 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2023年第1期101-109,共9页
针对认知无线电网络中传统频谱感知方法性能不足以及空白频谱利用率较低的问题,提出了一种基于核支持向量的主用户活动场景分类算法,通过判断地理区域内的活动主用户数量及分布情况来提高获得潜在频谱接入机会的可能性。根据核支持向量... 针对认知无线电网络中传统频谱感知方法性能不足以及空白频谱利用率较低的问题,提出了一种基于核支持向量的主用户活动场景分类算法,通过判断地理区域内的活动主用户数量及分布情况来提高获得潜在频谱接入机会的可能性。根据核支持向量的边界对主用户活动场景作初分类处理,由此判定当前网络中的活跃主用户发射机的数量。初分类处理既能减少支持向量中矩阵计算量,也能减少人工标记数据所带来的成本。再对每一个初分类处理后的数据进行无监督聚类,从而得到实际对应的主用户活动场景细分类。实验结果表明,所提算法与直接使用核支持向量分类算法相比,不仅改善了频谱感知的性能,同时还大大降低了定标成本及时间成本。 展开更多
关键词 频谱感知 机器学习 核支持向量 场景分类
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基于多核支持向量回归的浓香型白酒风味成分逐步预测模型研究 被引量:3
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作者 李陈杰 韩强 +3 位作者 庹先国 梁涛 邓钦文 陈世东 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第15期185-194,共10页
目的探究白酒感官品评与白酒风味成分之间的关系,实现通过感官品评对风味成分进行预测。方法采用变分自编码器(variational auto encoder,VAE)对原始数据进行增强,以多核支持向量回归(multi-kernel support vector regression,MKSVR)结... 目的探究白酒感官品评与白酒风味成分之间的关系,实现通过感官品评对风味成分进行预测。方法采用变分自编码器(variational auto encoder,VAE)对原始数据进行增强,以多核支持向量回归(multi-kernel support vector regression,MKSVR)结合遗传算法(genetic algorithm,GA)建立单预测模型,再采取逐步预测的方式按照酸、酯、醇、醛类物质的顺序进行预测,从而构建最终模型。结果在经过VAE对数据进行增强的条件下,多元线性回归(mixed logistic regression,MLR)对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为0.9660、0.9106、0.8767、0.8686,随机森林(random forests,RF)对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为0.9663、0.9186、0.8805、0.8708,GA-MKSVR对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为0.9715、0.9423、0.9072、0.8809,GA-MKSVR逐步预测对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为0.9715、0.9447、0.9102、0.8851,GA-MKSVR逐步预测的效果均为最优。结论GA-MKSVR逐步预测方法相较于传统的机器学习方法,具有更好的性能,对数据具有更高的适应性,能更好地构建白酒感官与风味成分之间的关系模型。 展开更多
关键词 白酒感官 风味成分 数据增强 遗传算法 核支持向量回归
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基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断 被引量:50
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作者 李春茂 周妺末 +2 位作者 刘亚婕 高波 吴广宁 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3474-3482,共9页
针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始... 针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析(DGA)诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始特征量,并利用邻域粗糙集知识按属性重要度大小获取在所诊断故障类型上高重要度的最小故障特征信息集。在深入挖掘DGA所含故障信息的基础上,建立分级故障诊断模型,以二分类支持向量机作为分类器,利用最小故障特征信息集进行多级故障诊断。此外,采用反正切变换处理各输入特征,避免了油中溶解气体长尾分布而导致的误分情况;同时,各支持向量机皆采用多核学习,以解决单核支持向量机数据敏感性强,鲁棒性低的缺陷。实例分析表明:与传统特征量相比,新提出特征量下的各诊断层准确率均能较稳定的达到88%以上,且最小运行时长可达0.337 5 s,具备提高分类精度,减小运行时间与算法结构的明显优势。另外,与传统故障诊断方法相比,该多级诊断的模型不仅能更深层次挖掘故障特征信息,降低冗余特征信息的复杂性,并且可有效提高诊断平均准确率3%以上,具有更高的准确度与可靠性。 展开更多
关键词 变压器 反正切变换 邻域粗糙集 特征重要度 核支持向量 多级故障诊断
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基于多核支持向量机的高光谱影像非线性混合像元分解 被引量:13
7
作者 谭熊 余旭初 +1 位作者 张鹏强 秦进春 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1912-1920,共9页
针对基于线性模型分解高光谱影像混合像元分解精度低,而非线性模型难以建立等问题,提出了利用多核支持向量机(MKSVM)的后验概率进行高光谱影像非线性混合像元分解的方法。该方法在支持向量机的基础上,以线性加权组合核函数代替单核函数... 针对基于线性模型分解高光谱影像混合像元分解精度低,而非线性模型难以建立等问题,提出了利用多核支持向量机(MKSVM)的后验概率进行高光谱影像非线性混合像元分解的方法。该方法在支持向量机的基础上,以线性加权组合核函数代替单核函数,采用简单多核学习方法迭代解算权系数来实现分类。然后,通过S型函数将分类器输出值转化为概率;将两两配对概率转换为多类后验概率。最后,利用后验概率实现高光谱影像的非线性混合像元分解。采用该方法对两组推帚式超光谱成像仪(PHI)的高光谱影像进行了对比实验,结果表明:该方法的分类精度分别提高到95.62%和91.51%,均方根误差(RMSE)最小分别为11.15%和7.55%,均小于15%。实验结果显示提出的方法基本消除了混合像元对高光谱影像分类的影响,提高了分类精度。 展开更多
关键词 混合像元分解 非线性分解 核支持向量 高光谱影像
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尺度核支持向量回归的非线性系统辨识 被引量:7
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作者 王军 彭宏 肖建 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期2429-2432,共4页
提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿... 提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿真实验结果表明该尺度核支持向量回归方法可以成为非线性系统辨识的有力工具。 展开更多
关键词 非线性系统辨识 小波理论 支持向量回归 尺度核支持向量回归
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基于粒子群优化多核支持向量数据描述的广播式自动相关监视异常数据检测模型 被引量:19
9
作者 王布宏 罗鹏 +2 位作者 李腾耀 田继伟 尚福特 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2727-2734,共8页
广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管理(ATM)通信协议,是未来空管监视系统的关键技术。目前,由于ADS-B采用明文格式广播发送数据,其安全性问题受到挑战。针对ADS-B易受到的欺骗干扰,该文将ADS-B位置数据和同步的二次雷达(SSR... 广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管理(ATM)通信协议,是未来空管监视系统的关键技术。目前,由于ADS-B采用明文格式广播发送数据,其安全性问题受到挑战。针对ADS-B易受到的欺骗干扰,该文将ADS-B位置数据和同步的二次雷达(SSR)数据作差,将两者的差值作为样本数据。利用多核支持向量数据描述(MKSVDD)训练样本,得到了超球体分类器,此超球体分类器能检测出ADS-B测试样本中的异常数据。并且,通过粒子群算法(PSO)优化了GaussLapl和GaussTanh两种MKSVDD的惩罚因子、多核核函数系数以及核参数,提高了异常数据检测性能。实验结果表明,对于随机位置偏移、固定位置偏移、拒绝服务(DOS)攻击和重放攻击,粒子群优化多核支持向量数据描述(PSO-MKSVDD)模型能检测出这4种攻击类型的异常数据。且相较于其他机器学习和深度学习方法,该模型的适应性更好,异常检测的召回率和检测率更优。证明该模型可用于ADSB异常数据的检测。 展开更多
关键词 广播式自动相关监视 空中交通管理 异常检测 核支持向量数据描述 粒子群优化
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基于多核支持向量机的概率密度估计方法 被引量:7
10
作者 张炤 张素 +1 位作者 章琛曦 陈亚珠 《计算机仿真》 CSCD 2006年第1期85-88,共4页
提出了一种基于多核支持向量机的概率密度估计方法。其基本思路是从概率密度的定义出发,利用支持向量机求解线性算子方程的方法,直接估计出密度。使用多核支持向量机取代传统的支持向量机方法来估计概率密度,从仿真结果来看,与Parzen窗... 提出了一种基于多核支持向量机的概率密度估计方法。其基本思路是从概率密度的定义出发,利用支持向量机求解线性算子方程的方法,直接估计出密度。使用多核支持向量机取代传统的支持向量机方法来估计概率密度,从仿真结果来看,与Parzen窗方法相比,基于多核支持向量机的概率密度估计方法的精度等级与Parzen窗方法类似,同时又具有Parzen窗方法所不具备的稀疏解;与基于传统支持向量机的概率密度估计方法相比,基于多核支持向量机的概率密度估计方法具有更强的鲁棒性,并且其精度更高。 展开更多
关键词 核支持向量 概率密度估计 回归估计 函数
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Ricker子波核支持向量回归的Mercer条件拓展问题研究 被引量:2
11
作者 邓小英 杨顶辉 +1 位作者 刘涛 谢静 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2335-2344,共10页
Ricker子波核支持向量回归方法是消减地震勘探记录强随机噪声的新滤波技术.用判定支持向量允许核函数的Mercer条件探讨Ricker子波核函数的有效性,经过数值计算相应的核矩阵的最小特征值,发现在一个较大范围内存在极小的负值带,数量级为1... Ricker子波核支持向量回归方法是消减地震勘探记录强随机噪声的新滤波技术.用判定支持向量允许核函数的Mercer条件探讨Ricker子波核函数的有效性,经过数值计算相应的核矩阵的最小特征值,发现在一个较大范围内存在极小的负值带,数量级为10^(-13)-10^(-16),且在正值带中亦存在10^(-13)-10^(-15)数量级的量.考虑到正负极小量值的计算误差机理相近,认为判定核函数有效性的Mercer条件在工程应用时有可能适当放宽,即核矩阵不严格半正定,接近半正定亦可.为了将Ricker子波核支持向量回归滤波方法向实际应用发展,本文对不同的理论模型的Ricker子波核滤波和小波变换滤波、自适应维纳滤波这三种技术的效果进行了比较,包括时域波形、频域振幅谱、滤波前后的信噪比以及均方误差等方面.结果表明,Ricker子波核滤波方法优于另两种方法.为实际应用Ricker子波核滤波方法奠定基础. 展开更多
关键词 Ricker子波核支持向量回归滤波方法 Mercer条件拓展 混合相位子波 强随机噪声 信噪比 均方差
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多核支持向量机多示例学习的行人再识别 被引量:2
12
作者 刘红海 侯向华 +1 位作者 蒋云良 黄旭 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期16-22,共7页
行人再识别中的难点在于在不同摄像机中同一行人的图像差异较大,单一特征难以稳定地描述图像,而采用多种特征融合时无法准确分配权重。针对这一缺陷,本文提出了多核支持向量机多示例学习的行人再识别算法。首先提取行人在A、B摄像机下... 行人再识别中的难点在于在不同摄像机中同一行人的图像差异较大,单一特征难以稳定地描述图像,而采用多种特征融合时无法准确分配权重。针对这一缺陷,本文提出了多核支持向量机多示例学习的行人再识别算法。首先提取行人在A、B摄像机下二张图片的分块HSV颜色特征和分块SIFT局部特征并构建词袋,将二者作为示例样本封装成包;其次对多核支持向量机模型进行了优化,采用高斯核和多项式核线性融合对包进行训练,并用多示例学习获得最优权重;最后本文算法在VIPe R标准数据集上进行了测试,识别准确率通过计算十次实验的平均准确度来获得,并用CMC曲线进行表示,同时也对样本的匹配结果进行排序。实验结果表明本文算法与多个优秀的算法相比,鲁棒性和识别准确度都获得了提高。 展开更多
关键词 非重叠视域 多示例学习 行人再识别 核支持向量
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基于多核支持向量机的飞机重着陆诊断 被引量:4
13
作者 许桂梅 黄圣国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期157-159,共3页
将支持向量机应用于飞机重着陆的诊断研究。通过分析飞机着陆阶段的运动方程,确定造成飞机重着陆的主要影响因素,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断。提出一种多核支持向量机,并在此基础上建立飞机重着陆诊断模型。与传统支持向量... 将支持向量机应用于飞机重着陆的诊断研究。通过分析飞机着陆阶段的运动方程,确定造成飞机重着陆的主要影响因素,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断。提出一种多核支持向量机,并在此基础上建立飞机重着陆诊断模型。与传统支持向量机和神经网络模型比较表明,该模型精度高,具有更强的泛化能力。 展开更多
关键词 重着陆 诊断模型 核支持向量 函数
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基于遗传算法寻优的多核支持向量机故障诊断系统 被引量:1
14
作者 叶慧 叶龙海 +2 位作者 尹强 王卫华 杨庆祥 《安阳工学院学报》 2017年第4期1-4,66,共5页
针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题,提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此,本文使用遗传算法对多核权... 针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题,提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此,本文使用遗传算法对多核权值系数寻优,设计多核支持向量机故障诊断系统,此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证,验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比,结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高。 展开更多
关键词 故障诊断 遗传算法 核支持向量 参数优化
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利用三维脑核磁共振图像与RBF核支持向量机检测人脑轻度认知障碍
15
作者 王水花 张煜东 +1 位作者 杨建飞 施建平 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1342-1347,共6页
为了及早检测轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),降低阿尔茨海默病的患病率,文章提出一种基于径向基神经网络及核支持向量机(Radial Basis Function-kernel Support Vector Machine,RBF-kSVM)的MCI检测系统,该系统首先读取... 为了及早检测轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI),降低阿尔茨海默病的患病率,文章提出一种基于径向基神经网络及核支持向量机(Radial Basis Function-kernel Support Vector Machine,RBF-kSVM)的MCI检测系统,该系统首先读取三维磁共振脑图像并预处理,然后通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降低特征维数,采用RBF核支持向量机作为分类模型,RBF的参数通过优化选择。实验数据采用OASIS公共数据库,选择50例正常对照组(Normal Control,NC)与50例MCI患者。十折交叉验证结果显示文中所提出方法的敏感度为84%、特异度为78%、准确度为81%,优于前向神经网络、决策树、支持向量机、齐次与非齐次核支持向量机方法。文中构建的RBF核支持向量机有效,可用于MCI检测。 展开更多
关键词 磁共振成像 支持向量 核支持向量 轻度认知障碍 前向神经网络 决策树
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基于非稀疏多核支持向量机的重现行人识别
16
作者 许允喜 齐赵毅 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期82-87,共6页
目前,视频跟踪正向大范围长时间目标跟踪研究方向发展。重现行人识别是对行人目标进行大范围长时间持续跟踪的关键技术,是后续行为分析的基础。本文提出了一种基于非稀疏多核支持向量机的重现行人识别算法。首先,该方法提取跟踪行人视... 目前,视频跟踪正向大范围长时间目标跟踪研究方向发展。重现行人识别是对行人目标进行大范围长时间持续跟踪的关键技术,是后续行为分析的基础。本文提出了一种基于非稀疏多核支持向量机的重现行人识别算法。首先,该方法提取跟踪行人视频图像序列的多层SIFT视觉单词树特征和多层颜色直方图特征。接着,利用高效的非稀疏多核支持向量机算法在线融合多层SIFT视觉单词树特征和多层颜色直方图特征得到行人外观模型。最后利用存储的行人外观模型库对重现行人进行识别。该方法可应用于多摄像机视频监控中同一行人目标的跨摄像机跟踪以及单摄像机监控中行人目标重新出现的识别。实验结果表明,该方法能快速训练人体目标外观模型,能获得很高的识别率。 展开更多
关键词 智能视频监控 核支持向量 单词树 行人重现识别
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基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类
17
作者 贾西栋 《电子测量技术》 2020年第20期93-97,共5页
为了提高视频搜索平台中海量运动视频数据的分类精度,提出了一种基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类方法。首先,利用区域分块策略对输入视频进行初步处理,并提取颜色特征以便快速获取视频中的关键帧。然后,根据每个区域中... 为了提高视频搜索平台中海量运动视频数据的分类精度,提出了一种基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类方法。首先,利用区域分块策略对输入视频进行初步处理,并提取颜色特征以便快速获取视频中的关键帧。然后,根据每个区域中的运动属性、纹理属性等因素来提取视频的主要特征。最后,采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机实现视频分类。在6种类型运动视频构成的数据集上进行了分类测试。实验结果表明,相比于其他类似的支持向量机方法,提出方法在查全率、查准率和F1三个分类评估指标上均有一定提高,平均分类F1指标达到92%。 展开更多
关键词 属性特征 区域划分 核支持向量 运动视频分类 多特征
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基于Gabor小波变换和多核支持向量机的电梯导靴故障诊断方法 被引量:11
18
作者 朱晓玲 李琨 +1 位作者 张长胜 杜付鑫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第12期258-261,共4页
电梯导靴作为电梯轿厢的重要组成部分,对电梯的安全问题具有直接的影响。为了对电梯导靴故障进行更加准确的综合诊断,提出了一种基于Gabor小波变换和多核支持向量机的诊断方法。首先,通过加速度传感器采集设备主体的振动信号,并利用经... 电梯导靴作为电梯轿厢的重要组成部分,对电梯的安全问题具有直接的影响。为了对电梯导靴故障进行更加准确的综合诊断,提出了一种基于Gabor小波变换和多核支持向量机的诊断方法。首先,通过加速度传感器采集设备主体的振动信号,并利用经验模态分解得到固有模态函数分量。然后,采用Gabor滤波器对低频分量进行滤波去噪,以使提取低频率上数据的特征。最后,采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机对数据进行分类。实验结果验证了所提方法的有效性,相比基于小波变换-最小二乘支持向量机的故障诊断方法,所提方法的故障诊断准确率提高了约5%,达到了87.6%。 展开更多
关键词 电梯导靴 故障诊断 GABOR小波 核支持向量 经验模态分解
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基于多核支持向量机的混合扰动波形辨识算法研究 被引量:9
19
作者 张明龙 张振宇 +3 位作者 罗翔 高源 李宽宏 朱珂 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第15期43-49,共7页
针对特征提取手段自身局限性导致的扰动典型特征间边缘重叠对混和扰动辨识的影响,提出一种基于多域特征优选的多核支持向量机辨识算法。首先,利用多种特征提取手段获取混和扰动多域典型特征。其次,为考虑高维特征与目标类别的相关性和... 针对特征提取手段自身局限性导致的扰动典型特征间边缘重叠对混和扰动辨识的影响,提出一种基于多域特征优选的多核支持向量机辨识算法。首先,利用多种特征提取手段获取混和扰动多域典型特征。其次,为考虑高维特征与目标类别的相关性和度量尺度的规范化,利用改进的最大相关最小冗余准则优选用于辨识的关键特征子集,进而利用计及半径信息的多核SVM来辨识混合扰动波形。仿真结果表明,所提辨识算法能够克服混合扰动特征空间模糊对辨识精度的影响,受噪声影响小,稳定性好。 展开更多
关键词 混合扰动 多域 核支持向量 边缘重叠 配电网
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基于高斯核支持向量机和遗传算法的优化组合研究 被引量:3
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作者 马静 李星野 徐荣 《经济数学》 2017年第1期11-17,共7页
选用2008~2015共8年数据,首先基于高斯核的支持向量机在沪市A股上构建周期性的投资组合,并通过误差图和评价指标与BP神经网络、广义回归神经网络进行比较,结果表明了支持向量机在股票预测上更具有优势.再将改进遗传算法运用于上证股票... 选用2008~2015共8年数据,首先基于高斯核的支持向量机在沪市A股上构建周期性的投资组合,并通过误差图和评价指标与BP神经网络、广义回归神经网络进行比较,结果表明了支持向量机在股票预测上更具有优势.再将改进遗传算法运用于上证股票市场构建最优投资组合,以上证指数作为基准进行比较,得出混合遗传算法优化组合的模型相比单一模型更为有效. 展开更多
关键词 机器学习 高斯核支持向量 遗传算法 投资组合
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