球形支持向量机在煤自燃预测中的应用

引入模糊隶属度和最小二乘思想,采用邻域粗糙集方法对煤自燃预测的输入向量进行维数约简和粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机模型中的参数,提出一种模糊最小二乘球形支持向量机(FLHSSVM),并用序贯最小化(SMO)算法求解FLHSSVM中的二次规划问题,建立煤自燃预测模型。实验结果表明,该方法有效简化了训练样本,提高了FLHSSVM训练速度,且分类精度良好,有很好的泛化能力。

基于邻域粗糙集和支持向量机的固结系数预测

采用邻域粗糙集和支持向量机建立滹沱河某地区软土固结系数的预测模型。基于自行改装的渗透固结仪,利用公式法确定不同压力下的固结系数。通过室内试验确定土体的指标参数,采用邻域粗糙集对该指标参数进行属性约简,将约简后的指标参数作为影响因素,分别建立支持向量机和神经网络的固结系数预测模型,预测未知样本的固结系数,并与实测值进行对比。结果表明:公式法可以准确客观地确定固结系数;支持向量机和BP神经网络建立的该地区软土固结系数预测模型均可以预测区域内未知点的固结系数,且支持向量机方法的预测精度比神经网络方法的预测精度提高了约10%。本文提出的方法直接从实验数据出发,通过易获取的影响因素建立特定地区固结系数预测模型,并可预测该区域其余未知点的固结系数。

知识论域、知识拓扑与集合邻域

定义了知识论域和知识拓扑,组建了4种拓扑空间,分析了它们的联系.从拓扑算子与近似算子的复合、近似邻域、拓扑不变性质3个方面研究了各个拓扑空间的性质,提出了集合邻域的概念,研究了它与点邻域的深刻联系和对一般拓扑空间的作用,并以它为手段研究了新组建的拓扑空间.

集合近似邻域与知识论域拓扑空间的性质

定义了集合近似邻域,研究了其基本性质,探讨了各种集合近似邻域的关系,以及集合近似邻域与集合邻域、近似算子、点近似邻域、近似拓扑邻域等的关系.用集合近似邻域为手段,研究了知识论域拓扑空间,得出了一些重要结论.

基于邻域分布局部线性嵌入的粗集支持向量机

针对粗集支持向量机面对高维特征值的训练样本分类效率低的问题,采用邻域点间的分布矩阵用于改进局部线性嵌入的权值矩阵重建,在粗集支持向量机上引入该邻域分布局部线性嵌入算法,对输入训练集进行数据降维操作。对三个数据集分别采用传统支持向量机、粗集支持向量机和基于邻域分布局部线性嵌入的粗集支持向量机进行数据分类测试,结果表明改进的支持向量机对于高维特征值的训练样本,可有效提高分类准确率及计算效率。