基于SMO-SVR的飞机舵面损伤故障趋势预测 被引量：5

1

作者 董磊 任章 李清东 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1300-1305,共6页

飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR,Sequential Minimal Optimization Support VectorRegression)预测方法.采用改进C-C平均方法对多元时间序列进行相空间重构,... 飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR,Sequential Minimal Optimization Support VectorRegression)预测方法.采用改进C-C平均方法对多元时间序列进行相空间重构,以确定最优嵌入维数m和延迟时间τd.根据所求m和τd建立加权SVR预测模型,并调整了SMO算法的停机准则.利用区间自适应粒子群算法(IAPSO,Interval Adaptive Particle Swarm Optimization)优化SVR参数,以提高参数优化速度.为了验证改进算法的有效性,针对飞机方向舵损伤故障趋势进行了预测和分析,并与径向基函数神经网络(RBFNN,Radial Basis Function Neural Net-work)方法进行了对比,仿真结果表明SMO-SVR预测模型具有很好的预测能力. 展开更多

关键词 故障趋势预测 支持向量回归 序贯最小优化 舵面损伤 相空间重构

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基于SMO的不同惩罚系数的SVM算法 被引量：1

2

作者 王娟娟 任秋实 《信息技术》 2006年第10期45-46,128,共3页

非平衡数据集的分类问题经常出现在许多实际应用中。支持向量机在处理这一类问题时,整体分类性能比较低。为此,Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的改进算法可以较好的解决此类问题。此外,可以利用序列最小优化算法简单快速的解决上述... 非平衡数据集的分类问题经常出现在许多实际应用中。支持向量机在处理这一类问题时,整体分类性能比较低。为此,Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的改进算法可以较好的解决此类问题。此外,可以利用序列最小优化算法简单快速的解决上述优化问题。 展开更多

关键词 支持向量机 序列最小优化 不平衡数据

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优化极限学习机的序列最小优化方法 被引量：18

3

作者 丁晓剑 赵银亮 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期7-12,19,共7页

针对传统二次规划求解方法训练优化极限学习机(OMELM)存在速度慢和效率低的问题,提出了单变量迭代序列最小优化(SSMO)算法.该算法通过在框式约束中优化拉格朗日乘子来实现目标函数的最小化:首先在初始化拉格朗日乘子中选择使目标函数值... 针对传统二次规划求解方法训练优化极限学习机(OMELM)存在速度慢和效率低的问题,提出了单变量迭代序列最小优化(SSMO)算法.该算法通过在框式约束中优化拉格朗日乘子来实现目标函数的最小化:首先在初始化拉格朗日乘子中选择使目标函数值下降最大的拉格朗日乘子,将该拉格朗日乘子作为目标函数的唯一变量;然后求解目标函数的最小值并更新该变量的值;重复这个过程直到所有的拉格朗日乘子都满足二次规划问题的Karush-Kuhn-Tucker条件为止.实验结果表明:SSMO算法只需调节很少的参数值便可得到足够好的泛化性能;采用SSMO算法的OMELM方法在泛化性能上要好于采用序列最小优化算法的支持向量机方法;在随机数据集测试中,SSMO算法具有较好的鲁棒性. 展开更多

关键词 极限学习机 支持向量机 序列最小优化

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基于作用集的一类支持向量机递推式训练算法 被引量：3

4

作者 徐磊 赵光宙 顾弘 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期42-46,共5页

为了求解一类支持向量机(1-SVM)的二次规划问题(QPP),利用该QPP的稀疏解集性质,提出了基于作用集的1-SVM递推式训练算法.将支持向量集设定为作用集,迭代地局部优化作用集以获得全局最优解,并引进递推式算法降低计算复杂度。不同于序贯... 为了求解一类支持向量机(1-SVM)的二次规划问题(QPP),利用该QPP的稀疏解集性质,提出了基于作用集的1-SVM递推式训练算法.将支持向量集设定为作用集,迭代地局部优化作用集以获得全局最优解,并引进递推式算法降低计算复杂度。不同于序贯最小优化(SMO)收敛目标函数的思路,该算法寻找支持向量在最优状态下的分布,对Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件不敏感,并可获得解析的最优值。仿真结果表明,本算法在计算时间和精度上均优于SMO,可有效地应用于1-SVM的大样本学习。 展开更多

关键词 一类支持向量机 作用集法 二次规划问题 序贯最小优化

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基于SVR增量学习算法的变桨距风力机系统在线辨识 被引量：6

5

作者 林勇刚 李伟 崔宝玲 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期223-229,共7页

针对变桨距风力机模型非线性很强的特点,采用支持向量回归(SVR)算法进行辨识,数据由BLADED仿真软件提供,经训练检测的结果表明,SVR算法在变桨距风力机非线性模型辨识上具有很高的准确性。考虑到风力机现场工作过程中会出现模型变化,利... 针对变桨距风力机模型非线性很强的特点,采用支持向量回归(SVR)算法进行辨识,数据由BLADED仿真软件提供,经训练检测的结果表明,SVR算法在变桨距风力机非线性模型辨识上具有很高的准确性。考虑到风力机现场工作过程中会出现模型变化,利用增量学习算法实现在线辨识。由于在线SVR辨识计算时间太长,通过改进的序列最小优化(SMO)算法代替原来的凸二次规划(QP)算法。同时提出满足度系数,排除系统无效的突变点,使在线辨识具有鲁棒性,并通过双支持向量机(SVM)算法实现在线辨识的记忆功能,最终辨识结果不仅有很强的精度,而且大大减小了计算时间。 展开更多

关键词 支持向量回归 支持向量机 增量学习 序列最小优化 变桨距控制 在线辨识

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应用序列最小优化算法的火电厂协调系统的预测 被引量：2

6

作者 翟永杰 杨金芳 +2 位作者 徐大平 韩璞 王东风 《动力工程》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期849-854,共6页

针对支持向量机二次规划(QP)算法处理大规模数据时计算复杂度高的问题,介绍了适宜处理大规模数据回归问题的序列最小优化(SMO)算法,并在该算法的基础上进行了改进,使运算速度得到进一步的提高。同时,将SMO算法及其改进算法(I-SMO)用于... 针对支持向量机二次规划(QP)算法处理大规模数据时计算复杂度高的问题,介绍了适宜处理大规模数据回归问题的序列最小优化(SMO)算法,并在该算法的基础上进行了改进,使运算速度得到进一步的提高。同时,将SMO算法及其改进算法(I-SMO)用于火电厂协调系统的预测,并同QP算法进行了比较。仿真结果表明,I-SMO算法比QP算法具有更高的预测精度和更快的运算速度,并且比SMO算法在计算速度方面又有较大的提高。 展开更多

关键词 自动控制技术 序列最小优化算法 改进 协调系统 预测

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基于支持向量域描述的学习分类器 被引量：3

7

作者 陆从德 张太镒 +1 位作者 李灿平 张伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第11期75-78,81,共5页

文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器。该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分类。文章所获得的学习算法和支持向量机(SVM)和序列最小优化(... 文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器。该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分类。文章所获得的学习算法和支持向量机(SVM)和序列最小优化(SMO)算法相比,不仅降低了样本的采集代价,而且在训练速度上有了很大提高。在CBCL人脸库和USPS手写数字识别的实验中,给出了该算法和SVM、SOM算法的实验对比结果,说明了该学习算法的有效性。 展开更多

关键词 支持向量域描述 学习分类器 支持向量机 序列最小优化

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HSMC-SVM的二次逼近快速训练算法 被引量：2

8

作者 徐图 罗瑜 何大可 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2746-2749,共4页

HSMC-SVM是一种直接型高速多类支持向量机,适合用于类别较多的分类场合,但由于SMO算法采用经验方法选择工作集,使得在用SMO算法训练HSMC-SVM时,收敛速度较慢。为提高HSMC-SVM的收敛速度,该文提出用基于二次逼近的可行方向法来训练HSMC-S... HSMC-SVM是一种直接型高速多类支持向量机,适合用于类别较多的分类场合,但由于SMO算法采用经验方法选择工作集,使得在用SMO算法训练HSMC-SVM时,收敛速度较慢。为提高HSMC-SVM的收敛速度,该文提出用基于二次逼近的可行方向法来训练HSMC-SVM,并使用了样本缩减策略。实验表明,这种方法可以有效提高HSMC-SVM的收敛速度,其收敛速度已经超过了基于libsvm的组合多类支持向量机,完全可以用于分类类别多、样本数量大的分类场合。 展开更多

关键词 超球体多类支持向量机 smo训练算法 工作集选择:二次逼近

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基于粒子群优化算法与混合罚函数法的最优潮流计算 被引量：4

9

作者 崔鹏程 陈明榜 向铁元 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第2期90-92,共3页

粒子群算法(PSO)具有简单易实现,可调参数少的优点。将其用于最优潮流的求解,结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件,使粒子群算法的寻优速度加快,迭代次数减少。通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明,该算法在加快迭代速度... 粒子群算法(PSO)具有简单易实现,可调参数少的优点。将其用于最优潮流的求解,结合混合罚函数来限制最优潮流的约束条件,使粒子群算法的寻优速度加快,迭代次数减少。通过在IEEE9节点和IEEE30节点上的仿真计算表明,该算法在加快迭代速度和收敛精度上都取得了较好的效果。 展开更多

关键词 粒子群算法(PSO) 最优潮流(0PF) 混合罚函数(Mult-SUMT)

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涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法 被引量：5

10

作者 胡雷 胡茑庆 秦国军 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期244-248,共5页

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向... 为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。 展开更多

关键词 液体推进剂火箭发动机 涡轮泵 新异类检测模型 单类支持向量机 序贯最小优化 故障检测

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LSSVM-Monte Carlo定价高维美式期权 被引量：3

11

作者 胡小平 何建敏 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期179-182,共4页

随着美式期权维数的增加,存在所谓的“维数灾难”问题,为了克服这一难题,最小二乘支持向量机(LSSVM)被应用于定价高维美式期权.首先用M-C方法仿真美式期权标的物的多条价格路径,接着采用最小二乘支持向量机作为求条件期望的回归算子,并... 随着美式期权维数的增加,存在所谓的“维数灾难”问题,为了克服这一难题,最小二乘支持向量机(LSSVM)被应用于定价高维美式期权.首先用M-C方法仿真美式期权标的物的多条价格路径,接着采用最小二乘支持向量机作为求条件期望的回归算子,并提出了一种基于改进序列优化(ISMO)的LSSVM的训练算法.针对4种不同的美式期权支付函数,给出了该方法应用于标的资产的个数分别为5和30的算例.研究结果表明,所提出的方法能很好地解决高维美式期权定价问题. 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 改进序列优化 MONTE Carlo 高维美式期权

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用模拟退火算法改进管壳式换热器的优化设计 被引量：2

12

作者 张昊志 李政 倪维斗 《动力工程》 CSCD 北大核心 2004年第2期285-290,共6页

介绍了一种由两级管壳式换热器组成的换热器系统的优化设计数学模型,数学模型属于典型的有约束非线性规划问题。目前对有约束非线性规划问题还没有通用的求全局最优解的算法。转轴直径搜索可行方向法(DSFD方法)是一种比较有效的求解有... 介绍了一种由两级管壳式换热器组成的换热器系统的优化设计数学模型,数学模型属于典型的有约束非线性规划问题。目前对有约束非线性规划问题还没有通用的求全局最优解的算法。转轴直径搜索可行方向法(DSFD方法)是一种比较有效的求解有约束非线性规划问题的算法,但它只能得到局部最优解。将模拟退火(SimulatedAnnealing)算法结合DSFD算法,构成了一种DSFD-SA-DSFD算法。在应用模拟退火算法的同时引入了罚函数法,将有约束非线性问题转化为无约束非线性问题。计算结果表明,DSFD-SA-DSFD算法能较快得到换热器优化问题的最优解,克服了单纯用DSFD算法只能得到局部最优解和单纯用SA算法效率不高的缺点。 展开更多

关键词 动力机械工程 换热器 优化设计 模拟退火 罚函数

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改进的并行SVM回归算法 被引量：2

13

作者 厍向阳 崔文强 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2017年第2期299-304,共6页

针对目前SVM回归算法在大样本情况下,学习效率低、精度不高的问题,提出了基于Kmeans聚类的并行SVM回归算法。在Hadoop框架中,先对训练样本行进并行聚类,然后针对聚类后的不同簇,构造相应的SVM回归模型,使用顺次最小优化算法求解各模型... 针对目前SVM回归算法在大样本情况下,学习效率低、精度不高的问题,提出了基于Kmeans聚类的并行SVM回归算法。在Hadoop框架中,先对训练样本行进并行聚类,然后针对聚类后的不同簇,构造相应的SVM回归模型,使用顺次最小优化算法求解各模型参数。预测时,选择与待预测样本距离最近簇的对应SVM回归模型进行预测。实验验证了文中算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 支持向量机 K-MEANS聚类 并行计算 顺次最小优化算法

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一种用于支持向量回归的动态工作集选择方法

14

作者 姜宏 杨孟飞 +1 位作者 于广良 魏梦捷 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第8期72-76,81,共6页

在航天器控制计算机的软硬件协同设计过程中,功耗建模是一个必不可少的步骤.基于工作集选择的支持向量回归方法是将功耗经验数据训练为功耗模型的有效手段.现有的工作集选择方法利用的是固定的一阶或二阶信息,没有考虑回归参数的影响,... 在航天器控制计算机的软硬件协同设计过程中,功耗建模是一个必不可少的步骤.基于工作集选择的支持向量回归方法是将功耗经验数据训练为功耗模型的有效手段.现有的工作集选择方法利用的是固定的一阶或二阶信息,没有考虑回归参数的影响,导致收敛时间较长.针对这一不足,提出了根据回归参数调整工作集选择策略的动态工作集选择方法 DWSS,减少了算法收敛的迭代次数.在数值试验部分,对此方法进行了验证,结果表明新的方法具有更快的收敛速度. 展开更多

关键词 软硬件协同设计 功耗建模 支持向量回归 序贯最小优化 工作集选择

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基于SVM和小波边缘检测的车型图像识别

15

作者 邹国平 虞安军 黄铮 《交通标准化》 2007年第11期117-120,共4页

在基于小波边缘检测和SMO算法的基础上进行车型图像识别,首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明,该方法具有良好的分类性能。

关键词 车型识别 支持向量机 序贯最小优化 小波变换 主元分析

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快速训练支持向量机的并行结构 被引量：1

16

作者 曹丽娟 王小明 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第10期96-99,103,共5页

序列最小优化(SMO)是一种常见的训练支持向量机(SVM)的算法,但在求解大规模问题时,它需要耗费大量的计算时间。文章提供SMO的一种并行实现方法。并行SMO是利用信息传递接口(MPI)开发的。首先将整个训练数据集分为多个小的子集,然后同时... 序列最小优化(SMO)是一种常见的训练支持向量机(SVM)的算法,但在求解大规模问题时,它需要耗费大量的计算时间。文章提供SMO的一种并行实现方法。并行SMO是利用信息传递接口(MPI)开发的。首先将整个训练数据集分为多个小的子集,然后同时运行多个CPU处理器处理每一个分离的数据集。实验结果表明,当采用多处理器时,在Adult数据集上并行SMO有较大的加速比。 展开更多

关键词 支持向量机 序列最小优化方法 信息传递接口 并行算法

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基于无线信号的人类行为检测和识别 被引量：2

17

作者 戴明威 刘文鸿 黄晓霞 《集成技术》 2015年第6期53-64,共12页

物联网技术实现了物与物、人与物的全面互联,其中信息传感设备与人的交互需要对人体行为活动进行感知。目前广泛使用的有基于视觉和利用穿戴式传感器的识别方法,但这些方法在很多场景下应用有所限制。文章提出一种基于无线信号识别人类... 物联网技术实现了物与物、人与物的全面互联,其中信息传感设备与人的交互需要对人体行为活动进行感知。目前广泛使用的有基于视觉和利用穿戴式传感器的识别方法,但这些方法在很多场景下应用有所限制。文章提出一种基于无线信号识别人类行为的方法,通过对通信中传输数据包状态的统计和分析,能够利用少量通信节点达到感知非携带设备的目标在室内检测区域行为活动的目的。对于不同的行为活动特征,采用序列最小优化算法、K-最近邻算法等不同算法进行分类研究。相对于传统基于无线信号接收信号强度指标的免携带设备行为识别方法,文章提出的方法对不同运动速度等级的识别精度平均提高了25.1%。 展开更多

关键词 行为识别 无线射频信号 免携带设备行为侦测 序列最小优化 K-最近邻

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使用ε-SVR求解稀疏分解的单混合信号BSS

18

作者 魏橦 李瑛 +2 位作者 彭平 牛忠霞 王映民 《信息工程大学学报》 2006年第2期163-166,共4页

文章提出了一种单混和信号盲源分离(BSS)问题的改进解法。在源信号数大于混合信号数时,标准ICA法不再有效,BSS可使用稀疏分解法。文章首先将稀疏分解法等同于支撑向量回归(SVR)的一种形式,为稀疏分解法提供新的直观解释和求解方法。通... 文章提出了一种单混和信号盲源分离(BSS)问题的改进解法。在源信号数大于混合信号数时,标准ICA法不再有效,BSS可使用稀疏分解法。文章首先将稀疏分解法等同于支撑向量回归(SVR)的一种形式,为稀疏分解法提供新的直观解释和求解方法。通过引入序列最小化算法(SMO)求解该SVR类比形式,显著提高了算法的速度和实用性。最后,我们将方法应用于QAM调制信号的单混合信号的盲分离问题,得到较好的分离效果。 展开更多

关键词 单混合信号 盲源分离 稀疏分解 支持向量回归(SVR) 序列最小化算法(smo)

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基于支持向量机的虹膜识别方法

19

作者 杨树范 任月鸥 王雪 《长春工业大学学报》 CAS 2006年第4期342-345,共4页

首先利用虹膜处理系统对采集到的虹膜图像预处理,得到条形图像;然后利用主元分析方法(即PCA方法)进行特征提取,以达到降维的目的,得到的一个训练样本对应一个40维的向量;最后利用支持向量机使用序列最小优化算法进行虹膜识别,平均识别... 首先利用虹膜处理系统对采集到的虹膜图像预处理,得到条形图像;然后利用主元分析方法(即PCA方法)进行特征提取,以达到降维的目的,得到的一个训练样本对应一个40维的向量;最后利用支持向量机使用序列最小优化算法进行虹膜识别,平均识别率达到了94.3%。结果表明,文中的方法取得了较好的效果,降低了训练时间,提高了训练效率。 展开更多

关键词 支持向量机 序列最小优化算法 核函数 虹膜识别

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基于并行处理的序贯最小优化算法

20

作者 于红彬 曾志强 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2009年第3期28-31,共4页

以对称多处理机为硬件基础,采用并行计算的方式对序贯最小优化算法进行改进.实验表明,改进后的算法能够在不影响结果分类器分类精度的前提下,极大地提高支持向量机的训练速度,并且,样本数量越大、维度越高,采用并行算法的训练效率的提... 以对称多处理机为硬件基础,采用并行计算的方式对序贯最小优化算法进行改进.实验表明,改进后的算法能够在不影响结果分类器分类精度的前提下,极大地提高支持向量机的训练速度,并且,样本数量越大、维度越高,采用并行算法的训练效率的提高就越显著. 展开更多

关键词 支持向量机 序贯最小优化算法 并行计算 训练效率

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