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近红外光谱结合一类支持向量机算法检测鸡蛋的新鲜度 被引量:25
1
作者 林颢 赵杰文 +2 位作者 陈全胜 蔡健荣 周平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期929-932,共4页
研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度,在识别模型建立过程中,引入一类支持向量机(OC-SVM)算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10000-4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱,通过主... 研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度,在识别模型建立过程中,引入一类支持向量机(OC-SVM)算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10000-4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱,通过主成分分析方法提取光谱数据中的特征信息,优选了3个主成分作为模型的输入向量,然后采用OC-SVM区分新鲜蛋和非新鲜蛋。在模型建立过程中,对相关参数进行了优化,试验结果显示在相同条件下,OC-SVM模型识别结果较传统的支持向量机模型好。最优OC-SVM模型对新鲜蛋和非新鲜蛋的识别率均为80%,传统的支持向量机对新鲜度的识别率为100%,对非新鲜度的识别率却为0%。研究结果表明利用近红外光谱快速识别鸡蛋新鲜度方法是可行的;OC-SVM算法为训练样本数量不平衡提供了一种有效的解决方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 一类支持向量 检测 鸡蛋 新鲜度
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基于一类超球面支持向量机的机械故障诊断研究 被引量:10
2
作者 王自营 邱绵浩 +1 位作者 安钢 王凯 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期553-558,共6页
针对机械故障诊断中故障类样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了基于一类超球面支持向量机(SVM)的故障诊断方法,该方法只需要对正常类样本进行训练。试验分析了异常类样本缺失对一类超球面支持向量机性能的影响,并提出模型参数优... 针对机械故障诊断中故障类样本不易获取以及样本分布不均的问题,提出了基于一类超球面支持向量机(SVM)的故障诊断方法,该方法只需要对正常类样本进行训练。试验分析了异常类样本缺失对一类超球面支持向量机性能的影响,并提出模型参数优化选择方法,以提高分类模型的推广能力。分析了不同训练结果的分类能力,并对一类超球面支持向量机与一类超平面支持向量机的分类结果进行比较,验证了前者的正确性和有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 一类超球面支持向量 互信息 匀幅
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一类支持向量机的设备状态自适应报警方法 被引量:8
3
作者 张庆 徐光华 +1 位作者 华成 张熠卓 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期61-65,共5页
为了提高对异常状态识别的适应性和有效性,提出了一种基于一类支持向量机的设备状态自适应报警方法.该方法使用一类支持向量机的在线算法,动态估计监测参数在高维特征空间中的最优分布区域,将新数据与上一时刻分布区域的相对距离作为异... 为了提高对异常状态识别的适应性和有效性,提出了一种基于一类支持向量机的设备状态自适应报警方法.该方法使用一类支持向量机的在线算法,动态估计监测参数在高维特征空间中的最优分布区域,将新数据与上一时刻分布区域的相对距离作为异常指标,描述监测参数的统计特征变化,辨识出设备的异常状态.通过对仿真数据的报警效果分析,以及将该方法应用于对加热炉风机的振动监测中,得到的异常报警结果能够满足实际监测的需要,证明该方法具有异常的识别敏感性、缓慢劣化包容性和状态迁移适应性的特点. 展开更多
关键词 一类支持向量 自适应报警 异常状态
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基于一类支持向量机的高光谱影像地物识别 被引量:7
4
作者 陈伟 余旭初 +2 位作者 张鹏强 王智超 王鹤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期2092-2096,2100,共6页
高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息,在地物识别方面具有明显的优势。一类支持向量机(OCSVM)不仅保留了支持向量机的原有优势,而且只需要待识别类型的训练样本。为此提出了算法,通过数学模型选择、核函数设计与参数的自适应调整将OCSVM... 高光谱遥感影像具有丰富的光谱信息,在地物识别方面具有明显的优势。一类支持向量机(OCSVM)不仅保留了支持向量机的原有优势,而且只需要待识别类型的训练样本。为此提出了算法,通过数学模型选择、核函数设计与参数的自适应调整将OCSVM原理融入到高光谱影像的地物识别算法中,提高了识别的精度,降低了对训练样本的要求。最后利用两幅高光谱影像进行了实验分析,实验结果证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 高光谱影像 一类支持向量 支持向量数据描述 地物识别 参数选择
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基于流形学习与一类支持向量机的滚动轴承早期故障识别方法 被引量:10
5
作者 刘丽娟 陈果 郝腾飞 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期628-633,共6页
提出了一种基于流形学习与一类支持向量机的轴承早期故障识别方法。首先提取轴承信号的时域参数构成原始特征样本空间;然后采用基于拉普拉斯特征映射算法(Laplacian eigenmap,LE)的流形学习方法对特征样本进行特征压缩,提取出敏感的故... 提出了一种基于流形学习与一类支持向量机的轴承早期故障识别方法。首先提取轴承信号的时域参数构成原始特征样本空间;然后采用基于拉普拉斯特征映射算法(Laplacian eigenmap,LE)的流形学习方法对特征样本进行特征压缩,提取出敏感的故障特征;最后采用一类支持向量机对各状态实现分类识别。利用实测的滚动轴承故障数据对算法进行了验证,并将LE方法与主成分分析(PCA)方法进行了比较,结果证明该方法可行。 展开更多
关键词 流形学习 一类支持向量 轴承 故障识别 拉普拉斯特征映射
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孤立点一类支持向量机算法研究 被引量:13
6
作者 田江 顾宏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1284-1288,共5页
一类支持向量机将数据样本映射到高维空间,通过与坐标原点保持最大间隔的特征超平面检测孤立点。实际应用中算法对坐标原点的选择依赖性较强,检测性能受数据样本的分布影响较大;将算法转化为求解二类问题在一定程度上克服了这些不足,但... 一类支持向量机将数据样本映射到高维空间,通过与坐标原点保持最大间隔的特征超平面检测孤立点。实际应用中算法对坐标原点的选择依赖性较强,检测性能受数据样本的分布影响较大;将算法转化为求解二类问题在一定程度上克服了这些不足,但其带来的数据不平衡问题受到现实中孤立点样本稀少或者不存在的影响。该文提出了"孤立点一类支持向量机"算法,并在此基础上设计了一种无监督的孤立点检测方法。分别基于超平面距离和概率输出大小定义两种孤立点异常程度,设定不同权值合并两种异常程度输出,将获得的可疑孤立点特征信息引入算法;在特征空间划分距离可疑孤立点最大间隔的超平面,分析在全部样本上的预测输出大小进而交互更新两部分的数据样本。在UCI数据集上进行了仿真实验,数据结果表明了该文方法能有效的提高检测率,降低误报率;同时样本交叉更新提高了检测的稳定性。 展开更多
关键词 孤立点挖掘 一类支持向量 癌症检测
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利用一类支持向量机探测GPS载波相位的周跳 被引量:4
7
作者 陶庭叶 高飞 吴兆福 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2010年第1期119-122,共4页
为解决差分法不能探测小周跳的问题,基于一类支持向量机的异常数据检测的原理和算法,结合相空间重构理论,提出利用一类支持向量机探测GPS载波相位差分序列中的小周跳。实际观测数据探测试验结果表明,利用一类支持向量机方法能准确地探测... 为解决差分法不能探测小周跳的问题,基于一类支持向量机的异常数据检测的原理和算法,结合相空间重构理论,提出利用一类支持向量机探测GPS载波相位差分序列中的小周跳。实际观测数据探测试验结果表明,利用一类支持向量机方法能准确地探测出GPS载波相位中0.5周大小的小周跳,该方法在静态与低动态情况下都是有效的,并且适用于单频接收机。 展开更多
关键词 GPS载波相位 周跳 一类支持向量 高次差 粗差探测
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异物在线识别中一类支持向量机机理及实现 被引量:6
8
作者 姚富光 钟先信 唐向阳 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期937-942,共6页
针对高速异物在线识别中正常物料与异物颜色差异及异物颜色随机性的特点,研究了一类支持向量机(OC-SVM)在异物识别中的特性,提出了一种基于一类超球面支持向量机的在线识别算法。通过OC—SVM确定正常物料的颜色分布,从而对异物进... 针对高速异物在线识别中正常物料与异物颜色差异及异物颜色随机性的特点,研究了一类支持向量机(OC-SVM)在异物识别中的特性,提出了一种基于一类超球面支持向量机的在线识别算法。通过OC—SVM确定正常物料的颜色分布,从而对异物进行识别。在求解OC—SVM过程中,提出了超球面离心系数ω的概念,并采用Zoutendijk可行方向机制确定工作集,简化了序列最小优化算法。研究工作表明,该算法速度快,整体运算时间比LibSVM减少20%;识别率高,尤其对与正常物料颜色接近的异物有明显效果,与一维和三维正态拟合算法相比,整体识别率提高约8%~10%。 展开更多
关键词 一类支持向量 异物颜色随 异物 序列最小优化
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一类增量式支持向量机的分析 被引量:2
9
作者 郑关胜 王建东 +1 位作者 顾彬 於跃成 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期113-118,共6页
针对训练数据发生增量改变时,标准一类支持向量机的批处理算法需要重新进行训练,不适合在线增量环境学习的问题,提出一种详细的增量式标准一类分类向量机算法,并通过理论分析对该算法的可行性和有限收敛性进行了证明,确保该算法的每步... 针对训练数据发生增量改变时,标准一类支持向量机的批处理算法需要重新进行训练,不适合在线增量环境学习的问题,提出一种详细的增量式标准一类分类向量机算法,并通过理论分析对该算法的可行性和有限收敛性进行了证明,确保该算法的每步调整都是可靠的,并确保该算法通过有限步调整最终收敛到问题的最优解。在标准数据集上的实验结果验证了理论分析的正确性。 展开更多
关键词 一类支持向量 增量式学习 可行性分析 收敛性分析
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基于一类支持向量机的传感器故障诊断 被引量:5
10
作者 钟清流 蔡自兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第19期1-3,7,共4页
提出了一种基于一类支持向量机的传感器故障诊断方法,它利用相空间重构技术将传感器本身获取的相关时序数据转化成矢量,再用一类支持向量机来训练正常行为模型,进而通过发现数据异常来进行故障诊断。通过连续输入测量数据,它还可以实现... 提出了一种基于一类支持向量机的传感器故障诊断方法,它利用相空间重构技术将传感器本身获取的相关时序数据转化成矢量,再用一类支持向量机来训练正常行为模型,进而通过发现数据异常来进行故障诊断。通过连续输入测量数据,它还可以实现在线诊断。仿真实验表明:该方法在诊断传感器故障方面有良好的性能。 展开更多
关键词 一类支持向量 传感器 故障诊断
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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
11
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 作用集法 二次规划问题 序贯最小优化
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一类支持向量机在车辆识别中的应用 被引量:5
12
作者 孙德山 吴今培 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2003年第4期34-37,共4页
支持向量机分类方法已经在实际应用中显示了良好的学习性能,其最初是针对二值分类问题提出的,如何有效地将支持向量机推广到多值分类中一直是人们关注的课题。通常的多值分类问题是以一系列二值分类来实现,可是这将导致较高的计算复杂性... 支持向量机分类方法已经在实际应用中显示了良好的学习性能,其最初是针对二值分类问题提出的,如何有效地将支持向量机推广到多值分类中一直是人们关注的课题。通常的多值分类问题是以一系列二值分类来实现,可是这将导致较高的计算复杂性,本文将一类支持向量机推广到多值分类情况,并将其应用于车辆识别中,仿真实验结果表明了所给方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 一类支持向量 核函数 多值分类 车辆识别 智能交通系统
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基于一类学习的支持向量机核参数选择方法 被引量:1
13
作者 倪兵兵 郑晓星 +1 位作者 李霆 黄鹤玲 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第17期34-36,共3页
合适的核函数参数对支持向量机的性能起着重要作用,然而如何选择参数是目前尚未得到很好的解决的一个难点问题。文章从实用的角度出发,提出了一种基于一类学习的支持向量机核参数选择方法,利用一类学习算法——支持向量数据描述的特性,... 合适的核函数参数对支持向量机的性能起着重要作用,然而如何选择参数是目前尚未得到很好的解决的一个难点问题。文章从实用的角度出发,提出了一种基于一类学习的支持向量机核参数选择方法,利用一类学习算法——支持向量数据描述的特性,通过简单的二分搜索法获取单类数据中一定支持向量个数比例下的核参数值;然后再确定支持向量机核函数参数。实验结果表明,对于不同问题,该方法可快速找到合适的核参数。 展开更多
关键词 一类学习 支持向量 支持向量数据描述 核函数
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一类支持向量机在烟叶选择中的应用 被引量:1
14
作者 王强 陈英武 李孟军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期482-485,共4页
为解决卷烟叶组配方中的烟叶替换问题,提出了基于一类支持向量机的烟叶选择方法。介绍了烟叶选择支持向量机建模的原理,分析了影响模型准确性的主要因素,提出了特征选择与支持向量机参数的联合优化策略。应用实例表明,该方法能够根据烟... 为解决卷烟叶组配方中的烟叶替换问题,提出了基于一类支持向量机的烟叶选择方法。介绍了烟叶选择支持向量机建模的原理,分析了影响模型准确性的主要因素,提出了特征选择与支持向量机参数的联合优化策略。应用实例表明,该方法能够根据烟叶中化学成分的测量值来确定烟叶的相似性,为实现烟叶的智能化选择打下了基础。 展开更多
关键词 一类支持向量 烟叶选择 优化方法 化学成分
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基于一类支持向量机与主成分分析的转静碰摩故障检测技术 被引量:4
15
作者 陈果 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期29-33,38,共6页
针对实际旋转机械中转静碰摩故障获取困难,大量拥有的正常非碰摩状态样本,引入一类支持向量机学习算法进行转静碰摩故障识别,通过对大量正常样本的学习得到碰摩故障判别边界,从而实现碰摩擦故障检测。由于转子故障信号的频谱存在大量冗... 针对实际旋转机械中转静碰摩故障获取困难,大量拥有的正常非碰摩状态样本,引入一类支持向量机学习算法进行转静碰摩故障识别,通过对大量正常样本的学习得到碰摩故障判别边界,从而实现碰摩擦故障检测。由于转子故障信号的频谱存在大量冗余,又提出一种基于主成分分析的转子故障特征提取方法。该方法对信号频谱进行归一化处理后对大量样本的频谱进行主成分分析,按不同能量保持率要求提取低维特征。诊断实验表明该方法的正确有效性。 展开更多
关键词 转子 碰摩 故障诊断 频谱 一类支持向量 主成分分析 特征提取
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基于一类支持向量机的隐秘图像盲检测算法
16
作者 韩鹏 杨晓元 唐玉华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第35期45-47,共3页
针对二类支持向量机分类器在图像密写分析应用中训练步骤复杂与推广性弱的缺点,提出了基于一类支持向量机分类器的真彩隐秘图像盲检测算法,算法选用小波包高阶统计特征,仅对正常图像训练建立分类器。实验表明,算法在检测系统效率和推广... 针对二类支持向量机分类器在图像密写分析应用中训练步骤复杂与推广性弱的缺点,提出了基于一类支持向量机分类器的真彩隐秘图像盲检测算法,算法选用小波包高阶统计特征,仅对正常图像训练建立分类器。实验表明,算法在检测系统效率和推广性方面有较好的表现。 展开更多
关键词 一类支持向量 盲检测 图像密写分析 小波包高阶统计
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一类支持向量机的快速增量学习方法 被引量:6
17
作者 王洪波 赵光宙 +1 位作者 齐冬莲 卢达 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1327-1332,共6页
提出一类支持向量机(OCSVM)的快速增量学习方法.在OCSVM初始分类器的基础上,添加一个德尔塔函数形成新的决策函数,实现增量学习的过程.通过分析德尔塔函数的几何特性,构造出与OCSVM相似的优化目标函数,从而求解德尔塔函数的参数.优化问... 提出一类支持向量机(OCSVM)的快速增量学习方法.在OCSVM初始分类器的基础上,添加一个德尔塔函数形成新的决策函数,实现增量学习的过程.通过分析德尔塔函数的几何特性,构造出与OCSVM相似的优化目标函数,从而求解德尔塔函数的参数.优化问题能够进一步转化为标准的二次规划(QP)问题,但是在优化过程中Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件发生很大改变.根据新的KKT条件,为QPP提出修正的序贯最小优化(SMO)求解方法.整个学习过程直接操作初始分类器,仅仅训练新增样本,避免了对初始样本的重复训练,因此能够节约大量的学习时间和存储空间.实验结果表明,提出的快速增量学习方法在时间和精度上均优于其他的增量学习方法. 展开更多
关键词 一类支持向量 增量学习 德尔塔函数 二次规划 序贯最小优化(SMO) KKT条件
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基于简约凸壳的一类模糊支持向量机 被引量:4
18
作者 周国华 卢剑炜 +1 位作者 顾晓清 殷新春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1708-1716,共9页
为解决传统一类支持向量机对噪声数据敏感和不适用于大规模分类等问题,提出了用于大规模噪声环境的基于简约凸壳的一类模糊支持向量机(OC-FSVM-RCH).OC-FSVM-RCH根据简约凸壳的定义在核空间得到代表正常类数据几何特征的样本,然后基于... 为解决传统一类支持向量机对噪声数据敏感和不适用于大规模分类等问题,提出了用于大规模噪声环境的基于简约凸壳的一类模糊支持向量机(OC-FSVM-RCH).OC-FSVM-RCH根据简约凸壳的定义在核空间得到代表正常类数据几何特征的样本,然后基于改进的模糊支持向量域描述算法,使得正常类数据包含在最小超球内,异常数据与超球间隔最大化.OC-FSVM-RCH剔除正常类数据轮廓边缘处的噪声,同时对数据内部的噪声不敏感.实验结果表明了所提算法在性能和训练时间上取得了良好的效果. 展开更多
关键词 模糊支持向量 一类分类 简约凸壳 噪声数据
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基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合的户变关系辨识方法 被引量:2
19
作者 马洲俊 黄伟 +4 位作者 牛军伟 朱红 韦磊 孙国强 臧海祥 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期276-283,共8页
为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步... 为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步辨识结果;然后,使用初步辨识得到的正常户变关系用户的电压数据构成训练样本,构建一类支持向量机(OC-SVM)学习台区正常用户的电压特征,完成台区用户的户变关系最终辨识;最后,对实际台区数据进行分析。结果表明:该方法实现了低压台区户变关系的有效识别,验证了该方法的实用性和可靠性。 展开更多
关键词 低压台区 户变关系识别 热重启随梯度下降 一类支持向量 信息融合 滑动时间窗
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基于局部密度的加权一类支持向量机算法及其在涡轴发动机故障检测中的应用 被引量:4
20
作者 黄功 赵永平 谢云龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期917-924,共8页
针对基于数据的涡轴发动机故障检测算法的分类性能较差、鲁棒性不强的问题,提出一种改进的加权一类支持向量机(WOCSVM)算法--基于局部密度的WOCSVM(LD-WOCSVM)算法。首先,对于每个训练样本,选取以该样本为中心,以全体训练样本中心到距... 针对基于数据的涡轴发动机故障检测算法的分类性能较差、鲁棒性不强的问题,提出一种改进的加权一类支持向量机(WOCSVM)算法--基于局部密度的WOCSVM(LD-WOCSVM)算法。首先,对于每个训练样本,选取以该样本为中心,以全体训练样本中心到距离最远样本之间马氏距离的百分之二为半径的球体内所包含的k个近邻样本;其次,以该样本到选定的k个训练样本的中心的距离大小来评估该样本为故障样本的可能性,并以此为依据,使用经过归一化的距离来计算对应样本的权重。针对目前算法不能很好地反映样本分布特点的问题,提出了一种基于快速聚类的权重计算方法并将其命名为FCLD-WOCSVM。该算法通过求取每个训练样本的局部密度和该样本到高局部密度的距离两个参数,来确定该样本的分布位置,并利用求得的两个参数来计算该样本的权重。两种算法都是通过对可能的故障样本分配较小的权重来增强算法的分类性能。为了验证算法的有效性,分别在4个UCI数据集和T700涡轴发动机上进行仿真实验。实验结果表明,与自适应WOCSVM(A-WOCSVM)算法相比,LD-WOCSVM算法在AUC值上提高了0.5%,FCLD-WOCSVM算法在G-mean上提高了12.1%,两种算法可以作为涡轴发动机故障检测候选算法。 展开更多
关键词 涡轴发动 故障检测 一类支持向量 局部密度 马氏距离
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