搜索结果: 1-15 共查到“信息科学与系统科学 支持向量机”相关记录19条 . 查询时间(0.155 秒)
基于自适应边界向量提取的多尺度v-支持向量机建模
大样本建模 边界向量提取 多尺度学习 v-支持向量机
2015/5/19
针对??-支持向量机(v-SVM) 用于大规模、多峰样本建模时易出现训练速度慢和回归精度低的问题, 提出基于边界向量提取的多尺度v-SVM 建模方法. 该方法采用一种自适应边界向量提取算法, 从训练样本中预提取出包含全部支持向量的边界向量集, 以缩减训练样本规模, 并通过求解多尺度v-SVM 二次规划问题获取全局最优回归模型,从多个尺度上对复杂分布样本进行逼近. 仿真结果表明, 基于边界向量提取的...
动态贝叶斯最小二乘支持向量机
动态预测 时间序列预测 最小二乘支持向量机 贝叶斯证据框架
2015/5/19
为了对涡扇发动机的运行参数变化进行实时高精度预测, 提出一种基于动态贝叶斯最小二乘支持向量机(LS-SVM) 的时间序列预测算法. 该算法将贝叶斯证据框架理论用于推断LS-SVM 的初始模型参数; 然后, 利用样本增减迭代学习算法实现LS-SVM 的参数动态调整. 对某型涡扇发动机的摩擦力矩时间序列进行动态预测, 并与动态LS-SVM 模型的预测结果进行比较. 结果显示, 动态贝叶斯LS-SVM ...
求解广义支持向量机的光滑型算法
支持向量机 光滑函数 光滑算法 KKT系统
2014/4/11
提出一种求解支持向量机(SVMs) 的光滑型算法. 该算法基于其对偶优化模型的KKT系统, 提出一类新的光滑函数族, 将其KKT系统重构为一个光滑方程组, 并采用光滑型算法进行求解. 在适当的条件下, 该算法是全局收敛和局部超线性收敛的. 多个算例表明该算法非常有效, 具有广阔的应用前景.
目标检测的目的在于从静态图片或视频中检测并定位设定种类的目标物体, 已有研究大都将目标检测问题简化为一个二分类问题. 鉴于支持向量机在模式识别领域尤其是解决二分类问题中所表现出来的优越性, 如何将其应用于目标检测已成为当今计算机视觉领域关注的重点. 对此, 从支持向量机原理、目标特征模型构建、学习训练和目标检测框确定等角度, 综述了基于支持向量机的目标检测算法的研究现状, 并就进一步的发展进行了展...
基于最小二乘支持向量机的无轴承同步磁阻电机解耦控制
无轴承同步磁阻电机 最小二乘支持向量机 逆系统模型 解耦控制
2014/4/28
无轴承同步磁阻电机是一个复杂的多变量、强耦合非线性系统, 实现其非线性动态解耦控制是无轴承同步
磁阻电机稳定运行的前提. 在推导其数学模型的基础上, 采用最小二乘支持向量机的方法得到无轴承同步磁阻电机
逆模型; 根据逆系统基本原理, 将复杂的原非线性多变量耦合系统解耦成伪线性系统; 根据线性系统理论, 设计了闭
环控制器, 并构建了系统仿真模型. 仿真结果表明该方法实现了系统的动态解耦, 并...
针对传统支持向量机不能较好地利用数据空间局部信息的问题, 提出一种基于局部学习的支持向量机. 通过同时最小化局部内散度和最大化局部间散度信息来寻求一个最优的分类决策函数. 为了更好地反映数据的局部几何特征, 该方法采用适于局部学习的测地线距离来度量数据点对间的相似性. 另外, 通过引入一个能同时控制间隔误差上界和支持向量下界的参数??, 以进一步提升学习泛化能力. 最后, 人造和实际数据集实验验证...
模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用
信用风险评估 近似支持向量机 模糊隶属度
2012/3/12
支持向量机是近些年兴起的人工智能方法,并在信用风险分析领域得到了广泛应用.为了有效地减小在实证研究中样本的奇异点和噪声对模型的干扰, 在近似支持向量机的基础上, 引入模糊隶属度的思想,提出了模糊近似支持向量机, 使之不仅能保留近似支持向量机原有的优点,同时也可以减小奇异点和噪声对模型的干扰,从而进一步提高了分类判别能力. 为验证模糊近似支持向量机的效果, 利用两个公开的信用数据集进行实证研究. 实...
基于核主元分析与多支持向量机的监控诊断方法及其应用
核主元分析 多支持向量机 过程监控诊断 密闭鼓风炉
2009/9/28
为保证密闭鼓风炉冶炼过程的正常运行,构造了一种基于核主元分析(KPCA)和多支持向量机(MSVM)的监控模型.该监控模型首先用核主元分析方法对过程数据进行特征提取,然后将代表过程特征的核主元送入到多支持向量机分类器中进行故障诊断与分类.仿真研究显示, 该监控模型具有较好的泛化能力,能有效地应用于鼓风炉的监控诊断,可用于鼓风炉熔炼过程的现场操作指导.
基于模糊C-均值聚类与支持向量机的PMV指标预测系统
模糊C-均值聚类 支持向量机 室内舒适度 PMV指标
2009/9/28
为了更好地预测室内热舒适度PMV指标,在分析模糊C-均值聚类方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了二者的结合方法,提出了一种基于模糊C-均值聚类预处理的支持向量机PMV指标预测系统.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合,每个群体采用单一的回归模型进行描述,使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.将该系统应用于PMV指标预测中,与标准支持向量机方法相比, 得到了较高的预测精度...
改进的渐进直推式支持向量机算法
半监督学习 支持向量机 直推式学习 增量学习
2009/9/25
针对半监督学习中渐进直推支持向量机(Progressive Transductive Support Vector Machines, PTSVM)算法存在训练速度慢, 回溯式学习多,学习性能不稳定的问题,提出一种改进的渐进直推支持向量机算法---IPTSVM.该算法利用支持向量的信息选择新标注的无标签的样本点,结合增量支持向量机的迭代更新算法, 继承渐进直推支持向量机渐进赋值和动态调整的规则, ...
基于支持向量机的分布数据挖掘模型DSVM
分布数据挖掘 支持向量机 特征多叉树
2010/10/27
针对分布环境的数据挖掘要求,提出了基于支持向量机的分布数据挖掘模型DSVM.定义了DSVM中特征多叉树的概念,描述了基于移动Agent访问分布数据集来构建特征多叉树的方法,阐述了通过特征多叉树来反映分布环境各数据集属性总体特征的思想,并利用该数据结构和支持向量机的特点,提出了基于壳向量的分布式支持向量机增量算法来修正和完善特征多叉树,最终实现分布环境下全局的数据挖掘.实验结果表明,该模型有效地解决...
基于在线最小二乘支持向量机的广义预测控制
Generalized predictive control least squares support vector machines fuzzy least squares support machines
2008/12/24
This paper proposes a practical generalized predictive control (GPC) algorithm based on online least squares support vector machines (LS-SVM) which can deal with nonlinear systems effectively. At each...
基于支持向量机α阶逆系统方法的非线性内模控制
非线性内模控制 逆系统方法 鲁棒稳定性
2008/12/24
为了提高传统逆系统方法的鲁棒性和抗干扰能力, 提出了基于支持向量机α阶逆系统方法的非线性内模控制新方法. 该方法利用支持向量机辨识非线性系统的α阶逆模型, 并将其串连在原系统之前得到复合的伪线性系统. 对求得的伪线性系统采用内模控制方法进行控制. 仿真结果证明了该方法的有效性. 理论分析和仿真结果均表明, 该方法不依赖于系统的模型, 且较一般的逆系统方法鲁棒稳定性好, 设计简单, 跟踪精度高, 是...
基于支持向量机逼近的内模控制系统及应用
神经网络 逼近模型 模型辨识
2008/12/24
针对同步发电机组汽门系统, 文章研究了一种基于支持向量机逼近的内模控制系统. 所研究的控制系统包括两个主要部分: 支持向量机逼近逆控制器、内模框架下的不确定性补偿. 由基于泰勒扩展的输入输出逼近模型计算逆控制律, 并由非线性系统辨识来实现. 同时, 采用一个鲁棒滤波器实现内模框架下的不确定性补偿. 针对汽门系统的仿真实验验证了该控制系统的优良性能.