基于非线性支持向量机的配电网带电检测方法

由于现有方法在配电网带电检测中应用效果不佳,不仅灵敏度比较低,而且特异度也比较低,无法达到预期的检测效果,本文提出基于非线性支持向量机的配电网带电检测方法。采用压缩感知算法对原始配电网电气信号处理,减少样本数据量,构造配电网数据序列样本集,利用小波去噪技术对数据序列样本去噪处理,利用非线性支持向量机对电气信号分类,识别检测异常信号,以此完成配电网带电检测。经实验证明,设计方法灵敏度与特异度均在90%以上,检测精度较高,在配电网带电检测方面具有良好的应用前景。

基于非线性支持向量机的公交车自燃检测研究

针对近年来公交车自燃事故频发、实时火灾检测困难的问题,引入非线性支持向量机判别公交车自燃的方法,建立了公交车自燃仿真模型,并通过仿真数据对非线性支持向量机进行了训练和验证。验证表明:当公交车发动机舱室内有自燃情况发生时,该方法能够迅速、准确地进行识别,对自燃初始阶段具有良好的辨别能力。

基于非线性支持向量机的原核生物基因识别

应用非线性最小二乘支持向量机对原核生物进行基因识别，通过寻找序列开放阅读框（ORF），并与可靠基因位点文件进行比较产生训练样本集，然后提取样本GC含量和Z曲线特征，并利用T检验方法检验各特征值所包含的信息量，设计出了非线性最小二乘支持向量机分类器识别基因。结果表明非线性最小二乘支持向量机的识别率比Fisher判别和线性支持向量机在不同的特征组合下分别提高了7．09％-29．97％和10．97％-25．45％，并且在特征值信息量较小的情况下非线性最小二乘支持向量机更能表现其优越性。

基于改进卷积神经网络与支持向量机结合的面部表情识别算法

针对当前卷积神经网络(CNN)利用端层特征进行面部表情识别存在模型结构繁琐、训练参数过多、识别不够理想的问题,提出一种基于改进CNN与支持向量机(SVM)相结合的优化算法。首先,利用连续卷积的思想设计网络模型,以获取更多非线性激活;然后,采用自适应全局平均池化(GAP)层取代传统CNN中的全连接层,以减少网络参数量;最后,用SVM分类器代替传统Softmax函数实现表情识别,以提高模型泛化能力。实验结果表明,所提算法在Fer2013和CK+数据集上分别取得了73.4%和98.06%的识别准确率,与传统LeNet-5算法相比,在Fer2013数据集上提升了2.2个百分点,且该网络模型结构简单、参数量较少,具有良好的鲁棒性。

非线性SVM融合LDA的sEMG手势识别应用分析

针对非线性SVM及LDA算法在肌电信号手势识别应用上的合理性问题进行实验,比较新型非线性支持向量机(SVM)分类方法和实际应用中常用的线性判别分析(LDA)在肌电图手势识别上的优劣。首先采用1到6不同数量的电极采集3组不同的手臂动作的前臂肌电信号,记录数据。然后,通过计算机编写算法程序对比SVM和LDA两种方法在不同电极数量下的肌电手势识别的准确率。最后得出结论,2种算法的手势识别率与肌电电极数量密切相关,根据电极数选择合适的分类算法。分析表明,该实验在减少电极数量情况下对手势识别算法的选择有重要意义。

果园移动机器人激光雷达双源信息融合实时导航方法

为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性,提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先,喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息,对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理,保留感兴趣区域内果树冠层点云;然后,将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机(Non-linear support vector machine,NSVM)算法拟合的行间导航线进行互补融合;最后,在导航线切换时,对融合后导航线的稳定性进行优化,并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明:融合优化后的导航线最大曲率为0.048 m^(-1),平均曲率为0.018 m^(-1);分别以0.5 m/s和1.0 m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪,绝对横向偏差最大值分别为0.104 m和0.130 m,平均值分别为0.053 m和0.049 m,说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求,为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。

基于非线性SVM的皮带撕裂红外图像处理方法

针对运煤皮带经常性纵向撕裂问题,考虑到煤码头复杂环境引起的检测不精确性,文中提出了基于非线性支持向量机的红外图像处理方法。由于煤码头存在的大量水雾和粉尘将很大程度影响图像的提取和处理,于是采用非线性支持向量机方法对获取的红外图像进行分割,所得到的分割效果图良好,辨识度高,检测精度高,实时性好,能够满足皮带撕裂图像检测的诊断要求。从图像分割效果的角度出发,通过MATAB编程对文中所提方法的有效性进行了验证。

一种基于GA-NSVM的自适应洛伦兹分峰拟合识别红外光谱吸收重叠峰的方法

提出一种基于遗传算法-非线性支持向量机的自适应洛伦兹分峰拟合识别红外光谱吸收重叠峰的方法。利用单质特征吸收线型的根本性差异,将混合物光谱分解为满足特征吸收线型的多个洛伦兹单峰,采用非线性支持向量机对多个拟合单峰进行多分类筛选确定特定目标组分的谱峰。采集了400个混合烷烃气体样本的红外光谱数据,论证了该方法在高相似分子结构的光谱识别分类的可行性。实验结果表明该方法能有效分离烷烃中甲烷、乙烷、丙烷的红外吸收单峰,具有良好的准确性和鲁棒性,模型参数的解释能力更强。该方法能够加速光谱检测技术在生物制药、食品化工、油气勘探等领域的应用,尤其是在含同系有机物混合物的分析及应用场合。

基于NSVM的核空间训练数据减少方法

针对核空间中大数据集的计算代价高问题,提出用NSVM方法减少分类器的训练数据。先用NSVM、核主成分分析(KPCA)和贪婪KPCA分别从全部训练数据中提取训练分类器的子集;再用子集训练分类器,并用训练和测试数据的错分率对分类结果进行评价。在两个数据集和两种分类器中,用KPCA提取的子集训练的分类器的分类性能弱于NSVM和贪婪KPCA,但用贪婪KPCA提取的子集训练的分类器的泛化能力弱于NSVM。仿真结果表明,用NSVM方法提取的子集训练的分类器,不仅保证了分类器的泛化能力,也降低了分类算法的计算复杂度。

结合学习特征的图像矩视觉伺服方法

针对平面图像特征选择,提出一种结合学习特征的改进图像矩视觉伺服方法,以解决不变图像矩特征存在的交互矩阵奇异问题并获得更优的运动特性.该方法首先基于不变矩特征具有的TRS(2D平移、2D旋转及尺度变化)不变特性,利用非线性支持向量机回归算法,对不变矩特征与摄像机X轴、Y轴转角的关系进行分别学习建模;然后利用两个模型的估计值(即学习特征)作为针对X轴旋转及Y轴旋转运动的图像特征,其交互矩阵具有完全解耦及线性特性,且对于任意平面目标不存在奇异问题;进而结合目标图像重心点坐标和面积的归一化特征及图像方向角特征,实现摄像机在任务空间的平移及旋转六自由度控制;最后通过仿真验证了文中方法的有效性.

基于颜色分割与GA-SVM的花生表皮破损识别

传统农作物色选方法以设定颜色阈值为主,具有分类准确率较低、泛化能力较差等缺点,本研究提出基于颜色分割的预处理与遗传算法优化支持向量机参数的花生表皮破损识别算法。根据花生表皮的破损情况将花生分为完好花生及表皮破损花生2类,在不同光照条件下构建了含有多个品种的花生图像数据集。对花生图像提取方向梯度直方图特征,利用支持向量机对花生图像进行分类。为提高分类准确率,在RGB颜色空间基于支持向量机对彩色花生图像进行颜色分割预处理;同时采用软间隔非线性支持向量机模型,并基于遗传算法对模型参数进行寻优。综合优化后的算法在训练集上对花生图像分类时的准确率达到96.88%,在测试集上的准确率达到100%,测试时平均每张花生图像耗时5.6 ms。仿真测试结果表明本文构建的花生表皮破损识别算法对花生品种及光照变化等干扰有较好的鲁棒性,且算法不依赖于人的经验,泛化能力强,具有良好的应用前景。

一种改进的嵌入式特征选择算法及应用

针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法。为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度。

基于核函数的雷达一维距离像目标识别

该文分析了基于核函数的三大模式识别方法(支持向量机、非线性主分量分析、非线性判别分析)的分类机理,并将其应用于雷达一维距离像目标识别中。用3种飞机实测雷达距离像数据样小进行识别研究,结果表明对于雷达目标距离像识别,支持向量机方法较其它两种方法更为有效,并对实验结果给出了合理的解释。

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。

基于叠前资料的新型属性优选算法

为了实现属性优选的定量化评价,提高属性优选的准确率,提出了一种新型属性优选算法,将非线性支持向量回归机(SVR)引入到遗传算法(GA)当中,在适应度评价时,使用SVR建立属性集与储层特征参数的定量计算关系,并且,首次将该新型属性优选算法应用到叠前叠后属性的优选。该方法在胜坨地区沙四纯上段进行应用,一方面避免了基于叠后地震属性的预测方法存在不确定性的问题,另一方面预测出了更加符合地质认识的储层展布结果。

ZB45包装机组安全联锁装置失效预警系统的设计

为解决ZB45包装机组安全联锁装置人工巡检方式效率低的问题,应用人工智能技术设计了一套安全联锁装置失效预警系统。通过改造数据采集系统,提取与防护罩相关的特征信息,构建了预测安全联锁装置有效性的特征数据集,并基于非线性支持向量机(Non-Linear Support Vector Machine)算法建立了预测模型。以条盒包装机出口防护罩安全联锁装置失效预测模型为例进行测试,结果表明:模型预测精度为99.2%,准确率为94.7%,查全率为94.7%,较人工巡检方式精度提高3.1百分点,查全率提高47.4百分点,弥补了人工巡检方式的不足。该技术可为提高卷烟生产设备安全管理水平提供支持。

面向用户性能需求的产品公差体系再设计方法

针对用户对产品性能需求不断变化,提出了一种面向用户性能需求的产品公差体系再设计方法,使生产企业充分利用原产品生产系统,不需重新构建制造系统和质量检验体系,只需对原系统做适当调整,快速响应市场变化,从而使产品既能满足用户需求而成本又最低。在分析产品公差体系的基础上,充分利用产品生产过程中各检验和试验环节记录下的历史数据,建立起基于支持向量非线性回归机的产品性能偏差与零部件质量特征偏差之间的关系模型。以产品制造成本最小为目标,以产品性能偏差满足用户需求、零部件质量特征偏差不超过其公差、零部件公差不超出其经济加工公差范围为约束,建立起面向产品用户性能需求的产品公差体系再设计优化模型,并以微电机为例进行其公差体系再设计,结果表明该方法行之有效,将产品公差设计从产品开发阶段扩展到产品全市场周期,为实现产品公差设计提供了新途径。

基于PCA与NSSVR的人口老龄化研究

基于非线性光滑支持向量回归机研究了人口老龄化问题.首先介绍了非线性光滑支持向量回归机(NSSVR);其次,提出了人口老龄化影响体系,利用主成分分析(PCA),在体系基础上提取出对老龄化影响明显的9个指标;再次,通过非线性光滑支持向量回归机模型建立了老龄化率与9个影响指标间的相互关系;最后,用非线性光滑支持向量回归机模型对未来人口老龄率进行预测.实证表明,方法具有很好的预测效果.