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基于特征加权混合隶属度的模糊孪生支持向量机 被引量:1
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作者 吕思雨 赵嘉 +2 位作者 吴烈阳 张翼英 韩龙哲 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第1期93-101,118,共10页
模糊孪生支持向量机(FTSVM)忽略了不同特征间的差异,导致核函数或距离的计算无法准确反映样本间的相似性,使FTSVM在处理含有大量不相关或弱相关特征的高维数据分类时,难以达到良好分类效果;且隶属度的设计未有效区分离群点或噪声。针对... 模糊孪生支持向量机(FTSVM)忽略了不同特征间的差异,导致核函数或距离的计算无法准确反映样本间的相似性,使FTSVM在处理含有大量不相关或弱相关特征的高维数据分类时,难以达到良好分类效果;且隶属度的设计未有效区分离群点或噪声。针对以上问题,提出了一种基于特征加权混合隶属度的FM-FTSVM。首先计算每个特征的信息增益,并依据信息增益值的大小为特征赋予权重,降低不相关或弱相关特征的作用,使其能更好地应用于高维数据分类;然后,为每一类样本构造一个最小包围球计算基于紧密度的特征加权隶属度,并结合基于距离的特征加权隶属度得到特征加权混合隶属度,综合考虑样本点到类中心的特征加权欧式距离和样本间的紧密程度,可更好识别离群点或噪声数据;最后,融合特征加权核函数,降低不相关特征对核函数或距离计算产生的影响。与对比算法在人工数据集、高维数据集和UCI数据集上进行比较,发现本文提出的方法在区分离群点、噪声和有效样本上有明显优势,且在高维数据集上可获得更好分类效果。 展开更多
关键词 模糊孪生支持向量 特征加权 信息增益 紧密度 隶属度 高维数据
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基于量子粒子群优化的支持向量机模型反演土力学参数
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作者 刘月华 朱庆闯 毕乃晨 《建筑施工》 2025年第3期361-365,共5页
岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正... 岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正交和均匀试验对需要反演的参数进行设计,然后结合有限差分软件FLAC3D得到学习样本和测试样本,通过量子粒子群优化(QPSO)向量机模型(SVM)建立反演参数与位移间复杂的非线性映射关系。把地铁站点基坑在不同开挖工况下的地表产生的水平及竖向位移的计算值与实测值进行对比分析,以验证该分析理论及方法的合理性。由于不同参数变化能使目标函数值产生不相同的变化结果,故分别采用竖向和水平位移对泥炭质土的压缩模量E_s和泊松比μ进行反演,研究结果表明取竖向位移对E_s进行反演,水平位移对μ进行反演,其结果更合理。此分析方法为岩土参数反演方法提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 参数反演 支持向量(svm) 泥炭质土 量子粒子群优化(QPSO)
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基于模糊支持向量机的光伏发电量预测与调度
3
作者 买买提·努尔 王密娜 +2 位作者 张艳丽 魏文倩 蒋双全 《电子设计工程》 2025年第9期130-134,共5页
针对光伏发电量波动较大、可控性差等因素导致发电量预测精度较低的问题,文中提出了一种基于改进模糊支持向量机(FSVM)的光伏发电量预测模型。在对光伏发电量历史数据进行预处理的基础上,使用FSVM从样本数据中提取特征信息。根据信息增... 针对光伏发电量波动较大、可控性差等因素导致发电量预测精度较低的问题,文中提出了一种基于改进模糊支持向量机(FSVM)的光伏发电量预测模型。在对光伏发电量历史数据进行预处理的基础上,使用FSVM从样本数据中提取特征信息。根据信息增益计算特征信息的权值,引入加权欧氏距离构造隶属度函数并将其应用于FSVM的核函数运算。由隶属度函数与核函数构造改进FSVM模型,并计算光伏发电量预测结果。经实验分析,所提方法的均方根误差为0.036,准确率为0.952,决定系数为0.991,优于改进前FSVM算法和其他常用光伏发电量预测方法,模型性能也可以满足光伏电站应用需求。 展开更多
关键词 光伏电站 发电量预测 模糊支持向量 特征加权 隶属度函数
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特征加权支持向量机 被引量:56
4
作者 汪廷华 田盛丰 黄厚宽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期514-518,共5页
该文针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM)。该方法首先利用信息增益计算各个特征对... 该文针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM)。该方法首先利用信息增益计算各个特征对分类任务的重要度,然后用获得的特征重要度对核函数中的内积和欧氏距离进行加权计算,从而避免了核函数的计算被一些弱相关或不相关的特征所支配。理论分析和数值实验的结果都表明,该方法比传统的SVM具有更好的鲁棒性和分类能力。 展开更多
关键词 支持向量 特征加权 信息增益 器学习
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一种基于密度加权的最小二乘支持向量机稀疏化算法 被引量:10
5
作者 司刚全 曹晖 +1 位作者 张彦斌 贾立新 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期11-15,共5页
针对最小二乘支持向量机失去标准支持向量机稀疏特性的问题,提出了一种基于密度加权的稀疏化算法.首先计算样本的密度信息,对样本估计误差进行密度加权获得该样本对模型的可能贡献度;然后选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量,同... 针对最小二乘支持向量机失去标准支持向量机稀疏特性的问题,提出了一种基于密度加权的稀疏化算法.首先计算样本的密度信息,对样本估计误差进行密度加权获得该样本对模型的可能贡献度;然后选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量,同时对支持向量样本邻域内的其他样本密度信息进行削减,从而避免相似样本被选中为支持向量;再选择剩余样本中具有最大可能贡献度的样本添加到支持向量集中,直到模型性能满足要求.仿真和实际应用表明,与Suykens提出的标准稀疏化算法相比,所提出的算法能有效剔除冗余支持向量,具有更好的稀疏性和鲁棒性. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量 密度加权 稀疏化 负荷
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回归型加权支持向量机方法及其应用 被引量:22
6
作者 杜树新 吴铁军 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期302-306,共5页
针对各样本重要性的差异,提出了给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重的加权支持向量机方法.给出了对偶最优化问题的描述及其SMO训练算法.在近红外光谱汽油辛烷值测定实验中,训练样本的重要性通过测试样本与该样本的空间距离来表... 针对各样本重要性的差异,提出了给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重的加权支持向量机方法.给出了对偶最优化问题的描述及其SMO训练算法.在近红外光谱汽油辛烷值测定实验中,训练样本的重要性通过测试样本与该样本的空间距离来表征.实验表明采用加权支持向量机方法提高了汽油辛烷值的测量精度,从而说明了该方法可以提高回归估计函数的泛化能力. 展开更多
关键词 支持向量 回归 加权因子 辛烷值
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基于广义加权支持向量机的焊接缺陷分类方法 被引量:4
7
作者 张晓光 肖兴明 +1 位作者 任世锦 张兴敢 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期644-648,共5页
提出了一种广义加权支持向量机(GW SVM)的焊接缺陷分类算法。首先为克服由于样本数量不平衡性引起的小样本类别精度差的问题,引入由于样本差异的权重;然后为解决不同类别的重要性要求,根据经验人工确定不同类别重要性的权重。针对样本... 提出了一种广义加权支持向量机(GW SVM)的焊接缺陷分类算法。首先为克服由于样本数量不平衡性引起的小样本类别精度差的问题,引入由于样本差异的权重;然后为解决不同类别的重要性要求,根据经验人工确定不同类别重要性的权重。针对样本重要性的影响,采用有监督模糊聚类方法来确定样本重要性权重。测试结果表明:广义加权支持向量机在噪声影响较大及样本类别相差较大时,能够提高重要的、数量少的缺陷检测精度。 展开更多
关键词 广义加权支持向量 样本不平衡 样本重要性 有监督聚类 焊接缺陷 分类
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基于类加权的双ν支持向量机 被引量:4
8
作者 王娜 李霞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期859-862,共4页
该文提出了一种类加权的双ν支持向量机,称为WDν-SVM。给出了求解WDν-SVM的KKT条件。理论分析表明,WDν-SVM中的参数v+和v_具有与ν-SVM类似的物理含义,分别对应于加权正类和负类中边界向量比例的上界和支持向量比例的下界,从而有利... 该文提出了一种类加权的双ν支持向量机,称为WDν-SVM。给出了求解WDν-SVM的KKT条件。理论分析表明,WDν-SVM中的参数v+和v_具有与ν-SVM类似的物理含义,分别对应于加权正类和负类中边界向量比例的上界和支持向量比例的下界,从而有利于分类识别中的参数取值。此外,通过调整类加权可提高WDν-SVM对小样本类的分类性能。实验结果表明WDν-SVM既保持了ν-SVM的优势,即WDν-SVM的参数具有明确的物理含义,又解决了ν-SVM由于样本类不平衡导致的分类错误偏差问题。 展开更多
关键词 双v支持向量 加权 分类算法
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改进加权支持向量机回归方法器件易损性评估 被引量:4
9
作者 金焱 褚政 张瑾 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期171-176,共6页
加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大误差。针对这一问题,提出利用高维特征空间中的欧基里德距离来确定权值的方法,构造了一种改进的加权支持... 加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大误差。针对这一问题,提出利用高维特征空间中的欧基里德距离来确定权值的方法,构造了一种改进的加权支持向量机回归算法,并将其应用到电子器件高功率微波易损性评估中。仿真结果表明:该方法具有比模糊神经网络法、标准支持向量机回归算法和一般的加权支持向量机回归算法更高的预测精度。由于增加了权值的计算过程,相对于标准支持向量机回归和模糊神经网络方法,该方法的效率较低,但与一般的加权支持向量机回归算法相当。 展开更多
关键词 特征空间 欧基里德距离 加权支持向量 回归 高功率微波 电子器件 易损性
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基于熵值加权支持向量机的火焰检测方法 被引量:6
10
作者 王彦朋 柴文 王晓君 《太赫兹科学与电子信息学报》 2021年第3期458-464,共7页
提出一种基于熵值加权支持向量机(SVM)的火焰检测方法。采用三帧差分算法对视频前景提取(VIBE)算法进行改进,并提出TH-VIBE前景检测算法,提升疑似火焰区域获取的准确率与完整性;利用熵值加权降低纹理特征、面积变化特征、圆形度特征、... 提出一种基于熵值加权支持向量机(SVM)的火焰检测方法。采用三帧差分算法对视频前景提取(VIBE)算法进行改进,并提出TH-VIBE前景检测算法,提升疑似火焰区域获取的准确率与完整性;利用熵值加权降低纹理特征、面积变化特征、圆形度特征、灰度特征等特征数据的冗余程度并建立熵值加权火焰识别模型,提升火焰识别速率与准确率;最后依据韩国启明大学和土耳其比尔肯大学SPG工作组火焰数据进行实验,火焰检测准确率可达97%,具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 火焰检测 TH-VIBE算法 熵值加权支持向量 多特征融合
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基于支持向量机的局部二值模式加权算法在人脸识别中的应用 被引量:7
11
作者 陈莉 赵峰 《科技通报》 北大核心 2015年第5期237-240,共4页
针对人脸特征的提取问题,提出了在SVM的基础上结合局部二值模式(LBP)加权算法。首先描述了人脸图像的LBP和深度LBP特征,通过加权形成人脸特征向量,通过这些向量采用支持向量机进行分类,依托人脸数据库进行仿真。实验结果表明,本文算法... 针对人脸特征的提取问题,提出了在SVM的基础上结合局部二值模式(LBP)加权算法。首先描述了人脸图像的LBP和深度LBP特征,通过加权形成人脸特征向量,通过这些向量采用支持向量机进行分类,依托人脸数据库进行仿真。实验结果表明,本文算法提高了人脸平均识别率以及识别效率,具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 局部二值模式 深度图像分析 支持向量 加权合并
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基于样本加权的支持向量机预测方法 被引量:1
12
作者 贺波 刘晓东 +1 位作者 靳小超 钟学军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第11期76-78,共3页
不同的样本对最终预测模型的贡献程度是不一样的。在分析了采用支持向量机解决回归预测问题基本原理的基础上,介绍了"预测误差权重"和"样本关联度权重"的两种样本权重确定方法,并将其引入到支持向量机预测模型中来... 不同的样本对最终预测模型的贡献程度是不一样的。在分析了采用支持向量机解决回归预测问题基本原理的基础上,介绍了"预测误差权重"和"样本关联度权重"的两种样本权重确定方法,并将其引入到支持向量机预测模型中来,最后用实例证明了采用样本加权后的预测精度要更高,而采用"样本关联度权重"法的精度又比"预测误差权重"法的精度要高。 展开更多
关键词 样本 加权 支持向量
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基于改进的加权最小二乘支持向量机的空间桁架建模 被引量:2
13
作者 欧阳军 闫桂荣 王腾 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期119-121,共3页
针对空间桁架结构的非线性因素导致其建模困难的问题,利用基于Hilbert变换的动力学系统非线性检测因子作为加权因子,提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机非线性建模方法,不仅使支持向量机的解具有稀疏性和鲁棒性,而且对系统动力学... 针对空间桁架结构的非线性因素导致其建模困难的问题,利用基于Hilbert变换的动力学系统非线性检测因子作为加权因子,提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机非线性建模方法,不仅使支持向量机的解具有稀疏性和鲁棒性,而且对系统动力学参数变化敏感,从而能比较快速而精确地实现动力学系统的非线性动态建模.数值仿真和桁架结构建模试验结果表明,该方法能较好地模拟结构的非线性特性,适用于动力学系统的非线性动态建模. 展开更多
关键词 加权最小二乘支持向量 非线性建模 希尔伯特变换
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基于特征加权的多核支持向量机 被引量:7
14
作者 邵朝 李强 《西安邮电大学学报》 2017年第2期84-88,共5页
提出一种改进的多核支持向量机算法。利用特征向量的信息熵,计算出特征向量关于分类标签的信息增益,用该信息增益作为数据集特征向量的权重系数,然后结合多核支持向量机的核学习能力,对特征向量非均等区别对待,使得分类更加准确。对比... 提出一种改进的多核支持向量机算法。利用特征向量的信息熵,计算出特征向量关于分类标签的信息增益,用该信息增益作为数据集特征向量的权重系数,然后结合多核支持向量机的核学习能力,对特征向量非均等区别对待,使得分类更加准确。对比实验结果表明,与支持向量机、多核支持向量机相比,改进算法分类正确率得以提升。 展开更多
关键词 特征加权 多核 支持向量
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基于最小二乘加权支持向量机的个人信用预测模型研究 被引量:2
15
作者 田博 覃正 《运筹与管理》 CSCD 2008年第4期89-95,共7页
针对不同类别样本数差异和不同误分代价的分类问题,提出了一种基于最小二乘加权支持向量机的分类预测方法。在最小二乘加权支持向量机的基础上,考虑不同类别样本数差异和不同误分代价,提出了新的最小二乘加权支持向量机分类模型,构造了... 针对不同类别样本数差异和不同误分代价的分类问题,提出了一种基于最小二乘加权支持向量机的分类预测方法。在最小二乘加权支持向量机的基础上,考虑不同类别样本数差异和不同误分代价,提出了新的最小二乘加权支持向量机分类模型,构造了新的最优分类函数。将该模型应用于个人信用预测实验,与已有方法的对比实验结果表明,提出的模型在解决不同类别样本数差异和不同误分代价的个人信用预测问题时,有效地降低了总误分代价,提高了个人信用预测精确度。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量 加权支持向量 类别差异 误分代价 个人信用预测
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一种改进的加权边界调节支持向量机算法 被引量:2
16
作者 程丽丽 张健沛 马骏 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1135-1138,共4页
为了改进现有支持向量机所确定的边界抗干扰能力差、对噪声数据敏感等问题,减少野点数据对形成支持向量机边界存在的影响,根据各个样本在整个训练样本集中的重要性不同,将各个训练样本的重要性程度值作为权值赋予边界值上,提出了一种基... 为了改进现有支持向量机所确定的边界抗干扰能力差、对噪声数据敏感等问题,减少野点数据对形成支持向量机边界存在的影响,根据各个样本在整个训练样本集中的重要性不同,将各个训练样本的重要性程度值作为权值赋予边界值上,提出了一种基于加权边界调节的支持向量机算法.通过对标准UC I数据集和人工数据集上的仿真实验表明,基于加权边界调节的支持向量机具有较好的野点免疫能力,具有更高的分类精度、更少的支持向量和更好的推广能力. 展开更多
关键词 支持向量 最优超平面 样本重要性 加权边界调节
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一种改进的支持向量机E-SVM算法 被引量:1
17
作者 王志中 周城 +1 位作者 李兵兵 王停 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2012年第6期10-15,共6页
在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力,但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.为提高支持向量机算法的性能,提出了一种支持向量机优化算法E-SM,引入信息熵来表征惩罚系数C,提... 在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力,但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.为提高支持向量机算法的性能,提出了一种支持向量机优化算法E-SM,引入信息熵来表征惩罚系数C,提出了加权系数,算法实现了SVM训练过程中参数的智能化,减少了对支持向量机参数选择的盲目性,减少了部分训练样本集数目,提高了SVM性能.实验表明,E-SVM算法较传统算法具有更好的分类精度和时间效率. 展开更多
关键词 支持向量 信息熵 加权系数 噪声数据
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K聚类加权最小二乘支持向量机在分类中的应用 被引量:1
18
作者 许贺楠 添玉 黄道 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期300-304,共5页
数据分类作为模式识别、故障诊断技术的基础,在实际应用中常常由于系统的非线性、噪声性以及样本的不平衡采集,使得常规的分类算法存在一定的局限性。将最小二乘加权支持向量机用于分类问题,利用K聚类算法分析样本间内在关系从而确定权... 数据分类作为模式识别、故障诊断技术的基础,在实际应用中常常由于系统的非线性、噪声性以及样本的不平衡采集,使得常规的分类算法存在一定的局限性。将最小二乘加权支持向量机用于分类问题,利用K聚类算法分析样本间内在关系从而确定权值系数,可以很好地减小噪声影响,补偿不同类样本数目上的不平衡,减少训练时间,提高分类正确率。通过一个图像识别过程中多类别分类实例,证明了算法在分类问题中的有效性。该方法可以成为现有方法的有效补充分析工具。 展开更多
关键词 K聚类 支持向量 加权系数 分类
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基于加权最小二乘支持向量机的欠定盲源分离 被引量:1
19
作者 赵立权 刘珊珊 《电讯技术》 北大核心 2015年第11期1200-1205,共6页
为了进一步提高欠定盲源分离算法中混合矩阵估计方法的性能,提出了一种基于加权最小二乘支持向量机(SVM)的欠定盲源分离混合矩阵估计方法。该方法利用信号的方向角度特征估计出有效信源信号个数,然后采用加权最小二乘支持向量机方法获... 为了进一步提高欠定盲源分离算法中混合矩阵估计方法的性能,提出了一种基于加权最小二乘支持向量机(SVM)的欠定盲源分离混合矩阵估计方法。该方法利用信号的方向角度特征估计出有效信源信号个数,然后采用加权最小二乘支持向量机方法获得初始权值,每次将其中一个权值对应的样本点作为测试样本,其余点作为训练样本,依次对样本的误差变量进行更新,再根据权值计算公式实现所有权值的更新,进而确定最优分类平面,实现对观测信号的最优分类,最终估计出混合矩阵。实验结果表明,新算法是有效的,其平均误差是基于K-均值方法误差的0.2倍左右,是基于SVM算法平均误差的0.5倍左右。 展开更多
关键词 欠定盲源分离 加权最小二乘支持向量 K-均值聚类 矩阵估计
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基于特征加权支持向量机的武器系统效能评定方法 被引量:1
20
作者 李景熹 蒋铁军 《舰船科学技术》 北大核心 2013年第5期11-16,共6页
针对武器系统效能综合评定的任务需求,同时考虑到传统特征选择方法的不足,提出采用一种监督型封装模式的加权特征选择方法用于武器系统的效能评定,能有效区分不同特征对效能的影响程度。鉴于支持向量机的良好应用效果以及混合核函数的... 针对武器系统效能综合评定的任务需求,同时考虑到传统特征选择方法的不足,提出采用一种监督型封装模式的加权特征选择方法用于武器系统的效能评定,能有效区分不同特征对效能的影响程度。鉴于支持向量机的良好应用效果以及混合核函数的优良性能,采用基于混合核函数的支持向量机建立特征与效能之间的关系模型。考虑到特征选择和评估模型建立的目标一致性,提出一种基于粒子群优化算法的联合优化方法,同时实现特征的影响程度分析和效能评估模型的优化。最后以导弹系统的效能评定问题为背景开展应用分析,实际计算表明所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 效能评定 加权特征选择 支持向量 混合核函数 粒子群优化算法
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