基于全矢CEEMDAN能量矩和AMHSSA-SVM的滚动轴承故障诊断

为充分利用滚动轴承的故障特征信息,提高故障诊断的准确性和可靠性,文中提出了一种基于全矢自适应噪声完全集成经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)能量矩和自适应多种群混合麻雀搜索算法(Adaptive Multi-population Hybrid Sparrow Search Algorithm,AMHSSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断方法。首先,采用全矢谱技术融合同源双通道信号;其次,采用CEEMDAN算法处理融合信号,选择相关系数较大的前5阶IMF分量,并计算其能量矩作为支持向量机模型的特征输入;最后,提出AMHSSA算法并优化支持向量机模型的参数,建立AMHSSA-SVM故障诊断模型。对该模型进行测试,结果表明:此模型有效提高了识别准确性,与类似模型对比,进一步证明了其在分类精度和优化时间方面的优越性。

基于GAT与SVM的区块链异常交易检测

公有链因为透明公开而面临着众多恶意交易和非法加密活动的问题,这造成了区块链出现异常交易,对用户的资产和信息安全造成严重损害。针对区块链异常交易问题,提出一种关注区块链事务图局部结构邻节点特征与联系,基于图注意神经网络(graph attention network, GAT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相融合的区块链异常交易检测方法——GAS(graph attention network and support vector machine)。采用随机森林对节点交易数据特征进行重要性评估,并选取降序排列后前140个重要特征,再结合邻节点特征,利用GAT对当前节点进行特征更新,更新后的特征作为SVM的输入,从而实现异常检测。实验结果表明,相比非融合方法,GAS检测结果性能更优,准确率可达98.11%,精度可达94.01%以及召回率可达85.48%。

基于改进CNN-SVM的光伏组件红外图像故障诊断方法

为识别光伏组件故障类型,提高光伏系统发电效率,提出了一种基于改进CNN-SVM模型的光伏组件红外图像故障诊断方法。首先以光伏组件红外图像为输入样本构建改进CNN模型,采用全局平均池化层代替传统CNN模型的全连接层,在进行图像特征提取的同时降低模型参数量;利用数据增强和批归一化技术提高模型泛化能力,降低模型过拟合。其次采用非线性支持向量机SVM代替传统CNN模型中的Softmax分类器,以提高光伏组件红外图像故障识别准确率。最后采用Infrared Solar Modules数据集对所提模型进行了实例验证。结果表明:与传统CNN模型相比,改进CNN-SVM模型故障诊断准确率高,对各故障类型的识别能力强。

采用改进遗传算法优化LS-SVM逆系统的外转子无铁心无轴承永磁同步发电机解耦控制

为了实现外转子无铁心无轴承永磁同步发电机(outer rotor coreless bearingless permanent magnet synchronous generator,ORC-BPMSG)的精确控制,提出一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)逆系统的解耦控制策略。首先,基于ORC-BPMSG的结构及工作原理,推导其数学模型,并分析其可逆性。其次,建立LS-SVM回归方程,并采用IGA优化LS-SVM的性能参数,从而训练得到逆系统。然后,将逆系统与原系统串接,形成伪线性系统,实现了ORC-BPMSG的线性化和解耦。最后,将提出的控制方法与传统LS-SVM逆系统控制方法进行对比仿真和实验。仿真和实验结果表明:所提出的控制策略可以较好地实现ORC-BPMSG输出电压和悬浮力、以及悬浮力之间的解耦控制。

基于改进鲸鱼算法优化SVM的软件缺陷检测方法

为解决传统支持向量机在软件缺陷检测中存在分类精度低、参数选择困难等问题,文章提出一种基于改进鲸鱼算法优化SVM的软件缺陷检测方法LFWOA-SVM。首先针对鲸鱼算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优效率低和局部最优解问题,基于Levy飞行策略优化鲸鱼觅食阶段,最大限度地实现搜索代理多样化,并利用混合变异扰动算子提高WOA的全局寻优能力;然后采用改进的鲸鱼算法LFWOA对SVM的惩罚因子和核函数参数进行优化,在获得最优参数的同时可有效检测软件缺陷。仿真实验表明,在6个基准测试函数中,LFWOA展现出更高的寻优速度和全局搜索能力;在8个公开软件缺陷数据集上进行测试显示,LFWOA-SVM方法能够有效提高分类性能和预测精度。

基于GADF与2D CNN-改进SVM的道岔故障诊断方法研究

针对道岔故障特征不易提取以及道岔故障诊断准确率较低的问题,提出一种格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Fields, GADF)与二维卷积神经网络(Two Dimensional Convolutional Neural Network, 2D CNN)-改进支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的道岔故障诊断组合方法。首先,结合现场实际应用情况,选取道岔设备正常转换与典型故障的转辙机功率曲线,建立转辙机功率曲线样本数据库;采用GADF编码将一维转辙机功率曲线信号转换为具有时间相关性的二维特征图,分别选择16×16、32×32以及64×64大小的特征图并提取图像数据。其次,在LeNet-5模型的基础上设计2D CNN网络结构,并将图像数据输入至基于2D CNN的道岔故障特征提取模型中,经多层的卷积层、池化层以及全连接层提取特征指标,建立道岔故障诊断样本数据库。最后,通过北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization, NGO)算法优化SVM算法的惩罚因子与核函数方差,构建基于NGO-SVM的道岔故障诊断模型。实验结果分析表明,将转辙机功率曲线数据经GADF编码为64×64大小的特征图,并通过2D CNN模型提取道岔典型特征数据,较其他数据处理方法具有较高的故障诊断准确率,同时提高了故障诊断实时性;将建立的道岔故障诊断样本数据库输入至NGO-SVM道岔故障诊断模型,其故障诊断准确率高达97.5%,较其他故障诊断模型具有更好的故障诊断性能,为道岔故障诊断提供了一种新方法,对现场道岔设备的日常维修具有一定的指导意义。

基于PCA-SVM结合共聚焦拉曼光谱的特级初榨橄榄油掺伪压榨菜籽油定量分析

为了促进国内橄榄油市场的健康发展,对掺伪同样存在天然类胡萝卜素的低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油进行了定量鉴别研究。采用共聚焦拉曼光谱技术对不同掺伪浓度油样进行测试,基于密度泛函理论对油样的拉曼光谱峰的归属进行了理论分析,并对拉曼光谱数据进行主成分分析(PCA),然后利用支持向量机(SVM)构建PCA-SVM模型。另外,对PCA-SVM模型的检出限进行了研究。结果表明:特级初榨橄榄油与低温压榨菜籽油的拉曼光谱存在一定差异,最明显的光谱差异主要集中在谱峰1008、1161、1528 cm^(-1)和谱段2800~3000 cm^(-1)内,与密度泛函理论对不同油样拉曼光谱峰的分析一致;不考虑类胡萝卜素特征信号建立的PCA-SVM模型决定系数大于0.989,均方根误差小于2.990%,检出限为2%(低温压榨菜籽油体积分数);在特级初榨橄榄油掺伪定量分析中,考虑类胡萝卜素的特征信号有助于提高模型预测精度,但仅限于掺伪低价植物油中无类胡萝卜素存在的情况;PCA-SVM模型在不考虑类胡萝卜素特征信号的情况下依然具有良好的定量预测效果。综上,所建立的PCA-SVM模型可以用于掺伪2%以上低温压榨菜籽油的特级初榨橄榄油的定量鉴别。

基于多目标演化优化的SVM对抗仿真测试算法

机器学习通常从数据中挖掘潜在的模式与规则,容易受到数据的影响而产生诸如过拟合、欠拟合等现象,进而影响学习模型的泛化与鲁棒性能。从对抗仿真测试的角度考察SVM可能存在的脆弱不稳定性,采用的对抗仿真策略是通过选择性地污染训练样本标签,模拟攻击SVM分类器使其性能退化,以测试其对训练样本的依赖性。为探究SVM分类器在不同样本组合攻击下的性能损失上限,设计了最小攻击代价-最大攻击成效这一对矛盾目标,构建了SVM仿真测试的多目标优化模型。该模型本质上是一种典型的多目标组合优化问题,可采用适当的多目标演化算法求解目标间的一组非支配解集,揭示分类器在不同样本组合攻击下的分类性能表现。在人工及真实数据集上的仿真对比实验结果表明:所提方法能够一次性生成不同攻击水平下的最优攻击样本组合,取得最大的分类性能损失,更能全面测试SVM分类器性能的稳定性。

基于SVM的富水岩溶区双线盾构隧道下穿既有线临界安全距离研究

双线盾构隧道在极复杂的岩溶地质中下穿既有线施工时,会对地层造成较大扰动,从而增加既有地表沉降过大或坍塌的风险,严重威胁既有线的运营安全。同时,隧道穿越富水岩溶区域时,需要保持一定距离以避免与溶洞相交,确保双线盾构隧道围岩的稳定性。利用FlAC^(3D)软件建立不同工况组合下双线盾构隧道与左侧溶洞的临界安全距离数值模型,分析不同地下水位对既有线沉降和围岩塑性区范围的影响,并采用正交试验和多元线性回归方法建立双线盾构隧道在不同围岩等级、地下水埋深、开挖隧道埋深和溶洞孔径组合下与溶洞的临界安全距离计算公式。此外,还基于SVM模型对正交试验结果进行机器学习,得到可以预测岩溶地区双线盾构隧道临界安全距离的智能预测系统,实现双线盾构隧道下穿既有线临界安全距离的非线性智能预测。结果表明:当地下水位位于既有线以上时,其水位越高,既有线的沉降量越大、围岩塑性区范围越大,地下水对盾构隧道与溶洞的临界安全距离有很大影响,应用SVM模型和多元线性回归方法确定双线盾构隧道与溶洞之间的临界安全距离是行之有效的。

基于RS-PCA-SVM的建筑项目安全预测模型

为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法进行降维处理,除去贡献率较低的主成分,将剩余主成分作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入变量,并选择自适应权重粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化SVM的参数,避免参数选择的盲目性。结果表明:该模型的平均预测准确率为93.78%,相比传统方法预测精度高、计算速度快。

基于SVM的干线输气管道泄漏压降速率信号识别

为解决压缩机抽吸或截断阀截断形成的压降信号导致截断阀发生误关断,以及小孔泄漏因管道压降不显著导致截断阀不动作的问题,以某输气干线为对象建立仿真模型,获取压缩机抽吸、截断阀紧急截断及管道泄漏3类不同工况下的300组压降信号,根据对点检测法计算出压降信号的压降速率值;以奇异值分解(SVD)法和极差归一化方法提取压降速率信号特征,采用支持向量机(SVM)法识别不同压降速率特征值信号,获取所对应的工况类型;针对SVM模型中的核函数参数与惩罚因子设置不合理,影响算法识别准确性的问题,采用教与学优化算法(TLBO)优化核函数参数与惩罚因子,建立干线输气管道泄漏信号智能识别的TLBO-SVM模型;应用该模型,分类识别该管道在3类工况下的300组模拟压降速率信号。结果表明:该模型对3类不同工况下压降速率信号的识别准确率为92.22%;对泄漏口径为50~125 mm,压降速率范围为0.01~0.07 MPa/min的小孔泄漏,识别准确率为96.67%。针对某干线管道的实际泄漏压降速率信号,TLBO-SVM识别到的准确率为100%。

不平衡数据下基于SVM增量学习的指挥信息系统状态监控方法

针对指挥信息系统历史状态样本有限的特点,基于支持向量机(support vector machines,SVM)设计了一种面向不平衡数据的SVM增量学习方法。针对系统正常/异常状态样本不平衡的情况,首先利用支持向量生成一部分新样本,然后通过分带的思想逐带产生分布更加均匀的新样本以调节原样本集的不平衡比。针对系统监控实时性要求高且在运行过程中会有新样本不断加入的特点,采用增量学习的方式对分类模型进行持续更新,在放松KKT(Karush-Kuhn-Tucker)更新触发条件的基础上,通过定义样本重要度并引入保留率和遗忘率的方式减少了增量学习过程中所需训练的样本数量。为了验证算法的有效性和优越性,实验部分在真实系统中获得的数据集以及UCI数据集中3类6组不平衡数据集中与现有的算法进行了对比。结果表明,所提算法能够有效实现对不平衡数据的增量学习,从而满足指挥信息系统状态监控的需求。

基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估研究

现有钻头磨损评估方法中,存在人工特征提取过程可能无法完全提取正确分类所需的信号动态特征,及需要对各个统计量进行大量计算等问题。为此,提出了一种新的基于改进卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)的钻头磨损程度评估算法。该算法将采集的近钻头原始振动数据导入CNN-Softmax模型,通过训练好的CNN模型从近钻头数据中提取主要的特征参数,将提取的稀疏特征向量输入SVM并进行故障分类,利用遗传算法实现SVM参数的优化选择,最后应用t分布随机邻域法近邻嵌入,使其故障特征学习过程可视化,以评估其特征提取能力。采用该算法对钻头磨损的现场试验数据进行了分析。分析结果表明:基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估算法准确率高达98.33%。所得结论可为实现钻头磨损状态的进一步监测提供理论支撑。

参数优化的IZOA-SVM机械设备故障诊断方法

在复杂的工作环境中,机械设备振动信号的复杂性常常会导致机械设备故障诊断的准确性不高,为解决设备运行中因信号复杂性引发的故障诊断难题,提出了一种参数优化的斑马优化算法优化支持向量机(IZOA-SVM)的故障诊断方法。首先,引入了柯西变异和反向学习的改进策略到斑马优化算法(ZOA)中,提出了改进的斑马优化算法(IZOA),旨在改善原有斑马优化算法在迭代后期容易陷入局部极值等问题,从而有效增强了其全局搜索能力;其次,利用IZOA优化支持向量机(SVM)的核参数g和惩罚参数c以寻找SVM最优参数组合[c,g],并构建了IZOA-SVM模型;然后,计算了样本的13个时域特征以构成特征向量,并将特征向量分别输入到IZOA-SVM模型、斑马优化算法优化支持向量机(ZOA-SVM)模型、粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)模型、遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)模型和支持向量机模型,进行了故障分类;最后,通过旋转机械振动及故障模拟试验验证了该方法的有效性。研究结果表明:IZOA-SVM模型在分类准确率方面得到了明显的提高,达到了98.33%;该模型能够精准而稳定地识别故障类型,提高故障识别的准确性,在准确率方面相较于其他对比方法表现出更为显著的优势。因此,该方法在全局搜索和故障分类准确性方面都取得了明显的改进,为复杂环境下的故障诊断提供了可参考的解决方案。

基于MDS和改进SSA-SVM的高速铁路道岔故障诊断方法研究

针对高速铁路道岔设备故障频繁,现场维修工作量大等问题,提出基于多维尺度缩放法(MDS)和改进麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的高速铁路道岔故障诊断模型。首先以ZDJ9道岔转换功率曲线为研究对象,总结现场典型道岔故障类型及故障原因,分别提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标以及小波包能量熵,组成特征指标向量;其次采用MDS方法进行多维特征指标的降维优化,建立道岔故障特征指标样本数据库;最后利用改进Circle混沌映射初始化种群,并通过自适应t分布增强麻雀种群的多样性,再以改进SSA算法优化SVM模型中的惩罚因子和核函数方差2个关键参数,构建改进SSA-SVM的道岔故障诊断模型。故障诊断结果表明,本模型的故障诊断正确率高达96.25%,诊断效果优于其他方法,可以为道岔设备的故障维修提供理论依据。

融合SVM-LDA与加权相似度的潜在新兴技术识别研究——以人工智能领域为例

在新一轮科技革命和产业变革加速发展的大背景下,如何在新技术不断涌现的技术大海中精准找到和识别出有颠覆性潜力的新兴技术,对于国家、企业参与主体和相关商业投资机构把握科技创新发展趋势和方向、合理配置科技资源、提前进行科技战略规划与技术布局具有重要的意义。本文提出一种基于知识增强SVM-LDA(Support Vector Machine-Latent Dirichlet Allocation)的新兴技术主题识别模型。首先,基于专家小组的先验知识,制定基础技术类别划分标准;其次,将技术类别划分标准作为先验知识输入SVM-LDA模型,得到技术主题聚类结果;再其次,基于类别主题词的加权相似度计算,确定潜在新兴关键技术;最后,以人工智能领域为例进行实证研究。采用本文模型共得到24项潜在新兴技术,主要分布在特种机器人技术、监测预警技术、视频图像处理技术、语音识别技术、自动规划和决策技术以及自然语言处理技术6个大类方向。

结合SVM与XGBoost的链式多路径覆盖测试用例生成

机器学习方法可很好地与软件测试相结合,增强测试效果,但少有学者将其运用于测试数据生成方面.为进一步提高测试数据生成效率,提出一种结合SVM(support vector machine)和XGBoost(extreme gradient boosting)的链式模型,并基于此模型借助遗传算法实现多路径测试数据生成.首先,利用一定样本训练若干个用于预测路径节点状态的子模型(SVM和XGBoost),通过子模型的预测精度值筛选最优子模型,并根据路径节点顺序将其依次链接,形成一个链式模型C-SVMXGBoost(chained SVM and XGBoost).在利用遗传算法生成测试用例时,使用训练好的链式模型代替插桩法获取测试数据覆盖路径(预测路径),寻找预测路径与目标路径相似的路径集,对存在相似路径集的预测路径进行插桩验证,获取精确路径,计算适应度值.在交叉变异过程中引入样本集中路径层级深度较大的优秀测试用例进行重用,生成覆盖目标路径的测试数据.最后,保留进化生成中产生的适应度较高的个体,更新链式模型C-SVMXGBoost,进一步提高测试效率.实验表明,C-SVMXGBoost较其他各对比链式模型更适合解决路径预测问题,可提高测试效率.并且通过与已有经典方法相比,所提方法在覆盖率上提高可达15%,平均进化代数也有所降低,在较大规模程序上其降低百分比可达65%.

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。

基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警

为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。

基于CBAM-CGRU-SVM的Android恶意软件检测方法

随着Android恶意软件的种类和数量不断增多,检测恶意软件以保护系统安全和用户隐私变得越来越重要。针对传统的恶意软件检测模型分类准确率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和支持向量机(SVM)的模型CBAM-CGRU-SVM。首先,在CNN中添加卷积块注意力模块(CBAM)以学习更多恶意软件的关键特征;其次,利用GRU进一步提取特征;最后,为了解决图像分类时模型泛化能力不足的问题,使用SVM代替softmax激活函数作为模型的分类函数。实验使用了Malimg公开数据集,该数据集将恶意软件数据图像化作为模型输入。实验结果表明,CBAM-CGRU-SVM模型分类准确率达到94.73%,能够更有效地对恶意软件家族进行分类。