基于最小二乘支持向量回归的鹅肉弹性的可见-近红外光谱测定 被引量：3

1

作者 赵进辉 袁海超 +2 位作者 刘木华 涂冬成 吁芳 《核农学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1154-1158,共5页

为简化鹅肉弹性的可见-近红外光谱模型和提高预测精度,采用联合区间偏最小二乘法(synergyinterval partial least square algorithm,siPLS)结合遗传算法(Genetic algorithm,GA)提取可见-近红外光谱特征波长,用最小二乘支持向量回归(leas... 为简化鹅肉弹性的可见-近红外光谱模型和提高预测精度,采用联合区间偏最小二乘法(synergyinterval partial least square algorithm,siPLS)结合遗传算法(Genetic algorithm,GA)提取可见-近红外光谱特征波长,用最小二乘支持向量回归(least square support vector for regression,LSSVR)建立鹅肉弹性的预测模型。试验以万能试验机获取恢复距离S作为鹅肉弹性实际值。在模型建立过程中,先利用sym8小波的2层分解对原始的可见-近红外光谱进行光谱预处理;然后用siPLS优选出4个特征光谱子区间(分别为第3、5、9、13子区间),在这4个特征光谱子区间内继续用GA优选出74个特征波长,并建立基于LSSVR的鹅肉弹性的预测模型。模型预测集的决定系数(R2)和预测均方根误差(root mean squarederror of prediction,RMSEP)分别为0.9096和0.0588。试验结果表明,siPLS结合GA法能够有效提取光谱中的鹅肉弹性对应的特征波长,有利于提高LSSVR模型预测鹅肉弹性的精度。 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 弹性 最小二乘支持向量回归 联合区间偏最小二乘法 遗传算法

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最小二乘双支持向量回归机 被引量：6

2

作者 卢振兴 杨志霞 高新豫 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第23期140-144,162,共6页

提出了一个最小二乘双支持向量回归机,它是在双支持向量回归机基础之上建立的,打破了标准支持向量回归机利用两条平行超平面构造ε带的思想。事实上,它是利用两条不一定平行的超平面构造ε带,每条超平面确定一个半ε-带,从而得到最终的... 提出了一个最小二乘双支持向量回归机,它是在双支持向量回归机基础之上建立的,打破了标准支持向量回归机利用两条平行超平面构造ε带的思想。事实上,它是利用两条不一定平行的超平面构造ε带,每条超平面确定一个半ε-带,从而得到最终的回归函数,这使该回归函数更符合数据本身的分布情况,回归算法有更好的推广能力。另外,最小二乘双支持向量机只需求解两个较小规模的线性方程组就能得到最后的回归函数,其计算复杂度相对较低。数值实验也表明该回归算法在推广能力和计算效率上有一定的优势。 展开更多

关键词 回归问题 支持向量回归机 双支持向量回归机 最小二乘双支持向量回归机

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稀疏结构化最小二乘双支持向量回归机 被引量：3

3

作者 闫丽萍 马家军 陈文兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期10-14,45,共6页

最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)通过引入最小二乘损失将双支持向量回归机(TSVR)中的二次规划问题简化为两个线性方程组的求解,从而大大减少了训练时间。然而,LSTSVR最小化基于最小二乘损失的经验风险易导致以下不足:(1)"过学习&... 最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)通过引入最小二乘损失将双支持向量回归机(TSVR)中的二次规划问题简化为两个线性方程组的求解,从而大大减少了训练时间。然而,LSTSVR最小化基于最小二乘损失的经验风险易导致以下不足:(1)"过学习"问题;(2)模型的解缺乏稀疏性,难以训练大规模数据。针对(1),提出结构化最小二乘双支持向量回归机(S-LSTSVR)以提升模型的泛化能力;针对(2),进一步利用不完全Choesky分解对核矩阵进行低秩近似,给出求解S-LSTSVR的稀疏算法SS-LSTSVR,使模型能有效地训练大规模数据。人工数据和UCI数据集中的实验证明SS-LSTSVR不但可以避免"过学习",而且能够高效地解决大规模训练问题。 展开更多

关键词 最小二乘双支持向量回归 结构风险最小化 稀疏性 不完全Choesky分解 大规模

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用于多分类问题的最小二乘支持向量分类—回归机 被引量：2

4

作者 翟嘉 胡毅庆 徐尔 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1894-1897,1911,共5页

基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太... 基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太大的影响,从而提高分类的准确性。该方法能够提高分类的准确率和分类速度,同时算法对于不同类别间样本数目差异较大的情况也有很好的分类效果。数值实验结果表明所提算法是可行的,且与已有的三分类算法相比在分类准确性上平均提高了2.57%,在运算速度上也有了较大的提高。 展开更多

关键词 多分类问题 三分类问题 最小二乘支持向量机 分类-回归机 一对一对多方法

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支持向量机在钻井工程数据拟合中的应用 被引量：3

5

作者 陈华 范宜仁 邓少贵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第21期178-179,213,共3页

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,在小样本数据的拟合中已获得了很好的效果。对于常见的支持向量回归机方法:ε-支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机进行了归纳总结,并给出了一具体应用案例。

关键词 支持向量机 拟合 ε-支持向量回归机 最小二乘支持向量回归机

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基于随机蛙跳和支持向量机的冬小麦叶面积指数估算 被引量：13

6

作者 孙晶京 杨武德 +1 位作者 冯美臣 肖璐洁 《山西农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第5期120-128,共9页

[目的]作物叶面积指数(LAI)与其长势密切相关,通过研究小麦冠层光谱的不同预处理方法、波段选择方法和模型构建方法的不同组合,找出适用于小麦LAI估算的最佳预测模型,为快速准确监测冬小麦LAI提供参考。[方法]本研究以冬小麦为研究对象... [目的]作物叶面积指数(LAI)与其长势密切相关,通过研究小麦冠层光谱的不同预处理方法、波段选择方法和模型构建方法的不同组合,找出适用于小麦LAI估算的最佳预测模型,为快速准确监测冬小麦LAI提供参考。[方法]本研究以冬小麦为研究对象,测定其在不同生育时期的LAI与冠层光谱反射率,研究了原始光谱、一阶和二阶导数光谱与LAI之间的相关系数并采用随机蛙跳算法对其进行特征波段的提取,最后基于选取的特征波段,使用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)分别构建LAI预测模型。[结果]结果表明,二阶导数光谱不仅可以改善红边区域波段与LAI之间的相关系数,在725 nm处其相关系数达到0.662,而且提高了特征波段的选择概率,在732 nm处,其选择概率达到0.688。相比采用相关系数和竞争自适应重加权采样(CARS)所建的模型,用随机蛙跳选择的特征波段构建的模型预测精度更高,校正集决定系数达到0.956,验证集决定系数达到0.902,校正集均方根误差降低到0.367,验证集均方根误差降低到0.601。此外,在LAI的预测模型中,LS-SVR的性能优于PLSR。[结论]采用二阶导数预处理结合随机蛙跳特征波长选择算法并使用LS-SVR构建的LAI预测模型性能最佳,可为快速检测LAI提供一种可行的解决方案。 展开更多

关键词 可见光/近红外光谱 叶面积指数(LAI) 光谱变换 随机蛙跳 最小二乘-支持向量回归(LS-SVR)

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基于混合PLS-SVM方法的双酚A软测量建模 被引量：4

7

作者 郭景华 杨慧中 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第2期127-130,共4页

在对复杂生产过程的软测量建模中,为了有效地处理其生产过程的非线性、多输入和数据相关性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了一种兼备偏最小二乘和支持向量机优点的混合偏最小二乘-支持向量机方法。在对双酚A结晶塔工艺分析... 在对复杂生产过程的软测量建模中,为了有效地处理其生产过程的非线性、多输入和数据相关性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了一种兼备偏最小二乘和支持向量机优点的混合偏最小二乘-支持向量机方法。在对双酚A结晶塔工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶塔软测量建模。应用结果表明,该方法在模型精度、推广能力等方面都明显优于一些传统软测量建模方法。 展开更多

关键词 支持向量机 偏最小二乘 软测量 双酚A 混合偏最小二乘-支持向量机

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可见-近红外与中红外光谱预测土壤养分的比较研究 被引量：3

8

作者 李学兰 李德成 +6 位作者 郑光辉 曾荣 蔡凯 高维常 潘文杰 姜超英 曾陨涛 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期687-698,共12页

对土壤养分的快速和准确测定有助于适时指导施肥。为进一步研究可见-近红外(350~2500 nm)与中红外光谱(4000~650 cm^(–1))对土壤养分的预测能力,以贵州省500个土样为例,对光谱进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪处理,再用标准正态化(SNV)... 对土壤养分的快速和准确测定有助于适时指导施肥。为进一步研究可见-近红外(350~2500 nm)与中红外光谱(4000~650 cm^(–1))对土壤养分的预测能力,以贵州省500个土样为例,对光谱进行Savitzky-Golay(SG)平滑去噪处理,再用标准正态化(SNV)方法进行基线校正,然后分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)两种方法进行建模,探讨了可见-近红外和中红外光谱对土壤全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)和碱解氮(AN)、有效磷(AP)、速效钾(AK)共六种土壤养分的预测效果。结果表明:(1)无论基于可见-近红外光谱还是中红外光谱,PLSR模型的预测精度整体均优于SVM模型。(2)中红外光谱对TN、TK和AN的预测精度均显著高于可见-近红外光谱,可见-近红外和中红外光谱均可以可靠地预测TN和TK(性能与四分位间隔距离的比率(RPIQ)大于2.10),中红外光谱可相对较可靠地预测AN(RPIQ=1.87);但两类光谱对TP、AP和AK的预测效果均较差(RPIQ<1.34)。(3)当变量投影重要性得分(VIP)大于1.5时,PLSR模型在中红外光谱区域预测TN和TK的重要波段多于可见-近红外光谱区域,TN的重要波段主要集中于可见-近红外光谱区域的1910和2207 nm附近,中红外光谱区域的1120、1000、960、910、770和668 cm^(–1)附近;TK的重要波段主要集中于可见-近红外光谱区域的540、2176、2225和2268 nm附近,中红外光谱区域的1040、960、910、776、720和668 cm^(–1)附近。因此,中红外光谱技术结合PLSR模型对土壤养分预测效果较好,可快速准确预测土壤TN和TK,可为指导适时施肥提供技术支撑。 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 中红外光谱 土壤养分 偏最小二乘回归 支持向量机

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基于HLS-SVDR和SPPCS的CEEMD的滚动轴承微故障特征提取 被引量：3

9

作者 徐波 周凤星 +2 位作者 马娅婕 严保康 黎会鹏 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期136-146,226-227,共12页

针对互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠,却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题,提出了同伦-最小二乘支持向量双回归(homotopy ... 针对互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠,却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题,提出了同伦-最小二乘支持向量双回归(homotopy least squares-support vector double regression,简称HLS-SVDR)的保形分段三次样条(shape-preserving piecewise cubic spline,简称SPPCS)的完备CEEMD改进方法。首先,使用SPPCS插值法消除在构造上、下包络曲线过程中产生的拟合过冲/欠冲问题,获得有效的包络线;其次,使用HLS-SVDR对各层信号极值点的包络均值曲线两端进行左、右预测覆盖以抑制端点效应;最后,将该方法用于滚动轴承的微故障特征提取的实例分析中。实验结果表明,该方法能够更有效地提取滚动轴承微故障特征,实现了一种既保持CEEMD原有特性,同时又能够抑制过冲/欠冲和端点效应的完备CEEMD算法。 展开更多

关键词 完备互补集总经验模态分解 过冲/欠冲 端点效应 保形分段三次样条 同伦-最小二乘支持向量双回归 微故障特征提取

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基于机器学习与红外光谱技术的变压器油老化行为研究

10

作者 肖忠良 袁荣耀 +6 位作者 付壮 刘成 尹碧露 肖敏之 赵亭亭 匡尹杰 宋刘斌 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期434-442,共9页

为解决现阶段油品老化分析工作复杂、误差大等问题,提出一种红外光谱与机器学习(ML)相融合的技术。借助傅里叶变换中红外(FT-MIR)光谱仪采集三种变压器油在不同老化时间的样本光谱,运用多种预处理方法对样本光谱进行预处理,以自动寻峰... 为解决现阶段油品老化分析工作复杂、误差大等问题,提出一种红外光谱与机器学习(ML)相融合的技术。借助傅里叶变换中红外(FT-MIR)光谱仪采集三种变压器油在不同老化时间的样本光谱,运用多种预处理方法对样本光谱进行预处理,以自动寻峰并求得特征峰面积之和。采用偏最小二乘回归(PLSR)和粒子群优化-支持向量机回归(PSO-SVR)算法建立了变压器油老化程度定量分析模型,研究并分析了多种光谱数据预处理方法对红外光谱降噪、基线校正等处理效果以及对两种模型定量分析效果的影响。结果表明,油品光谱预处理效果最好的是平滑法,其中SG+SVR和SG+PLSR模型拟合优度(R^(2))分别为0.9814、0.9913,平均绝对误差(MAE)为0.3124、0.2880,均方根误差(RMSE)仅有0.0977、0.3790。在合适的预处理条件下,两种机器学习算法鲁棒性和可靠性均较强,模型预测值与实际值间差异极小。 展开更多

关键词 机器学习 傅里叶变换中红外光谱 变压器油 老化程度 粒子群优化-支持向量机回归(PSO-SVR) 偏最小二乘回归(PLSR)

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基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究 被引量：5

11

作者 张瑜 蒋璐璐 +2 位作者 吴迪 谈黎虹 何勇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期2111-2114,共4页

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SP... 研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 润滑油 掺水量 偏最小二乘回归 最小二乘支持向量机 连续投影算法

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2-巯基苯并噻唑的太赫兹时域光谱定量研究 被引量：6

12

作者 殷贤华 姜燕 +2 位作者 吕斌川 陈德勇 陈涛 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期83-87,共5页

为了减少由于橡胶促进剂2-巯基苯并噻唑(MBT)掺假而导致橡胶制品质量不过关的问题,提出利用太赫兹时域光谱技术对MBT的有效含量进行定量研究。利用太赫兹透射测量得到MBT和聚乙烯混合物在0.3THz～1.4THz的吸收特征谱,提出了一种基于最... 为了减少由于橡胶促进剂2-巯基苯并噻唑(MBT)掺假而导致橡胶制品质量不过关的问题,提出利用太赫兹时域光谱技术对MBT的有效含量进行定量研究。利用太赫兹透射测量得到MBT和聚乙烯混合物在0.3THz～1.4THz的吸收特征谱,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的MBT定量检测模型,将LS-SVR模型分别与偏最小二乘模型和支持向量机回归模型进行比较,得到模型预测集均方根误差分别为1.1330%,2.5583%和2.3869%。结果表明,LS-SVR的定量模型可取得更好的效果,其精度更高,稳定性更好。本研究为MBT定量检测提供了新的快速且有效的方法。 展开更多

关键词 光谱学 定量分析 太赫兹时域光谱 2-巯基苯并噻唑 最小二乘支持向量回归

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PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法 被引量：4

13

作者 王志超 夏虹 +1 位作者 彭彬森 朱少民 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1748-1753,共6页

为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精... 为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精度影响较大问题,应用基于粒子群优化算法借助智能搜索策略来优化模型的超参数。基于最优超参数的回归模型能够提取系统级参数间的约束关系,以进行实时故障程度的评估。性能测试表明:采用提出的方法能够有效评估核电站系统级故障的程度,相较于粒子群优化-支持向量机以及最小二乘支持向量机算法具有更高的回归精度,且抗噪性能良好,保证了故障诊断系统的精度及可靠性。 展开更多

关键词 核动力装置 故障程度评估 最小二乘-支持向量机 粒子群优化算法 运行支持 回归模型 优化算法 数据驱动

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基于历史最优工况的双背压凝汽器真空目标值确定方法 被引量：1

14

作者 邱凤翔 王秋东 +2 位作者 徐治皋 汪军 司风琪 《汽轮机技术》 北大核心 2009年第4期245-248,264,共5页

针对双背压凝汽器,提出了基于历史数据的实际可达最佳值的凝汽器真空目标值确定方法,并提出了凝汽器运行状态的评估指标,作为凝汽器运行状态的一种量化方法。将影响凝汽器真空的因素分为内部因素和外部因素,从外部因素出发,建立了最小... 针对双背压凝汽器,提出了基于历史数据的实际可达最佳值的凝汽器真空目标值确定方法,并提出了凝汽器运行状态的评估指标,作为凝汽器运行状态的一种量化方法。将影响凝汽器真空的因素分为内部因素和外部因素,从外部因素出发,建立了最小二乘支持向量回归模型,用于凝汽器真空实时在线监测,为运行人员提供了当前外部环境下凝汽器真空目标值;通过对凝汽器运行状态的量化评估,为凝汽器的检修提供了依据。通过某600MW机组双背压凝汽器运行数据实例,表明了该模型对双背压凝汽器真空目标值的确定具有较好的效果,该方法具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 双背压凝汽器 历史最优工况 真空目标值 最小二乘支持向量回归

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基于PCA-SVMR快速测定复方氯丙那林和对乙酰氨基酚 被引量：1

15

作者 郭嘉伟 谢洪平 《中国测试》 CAS 2010年第2期47-49,共3页

基于主成分分析-支持向量机回归(PCA-SVMR)方法,利用近红外光谱技术研究了复方氯丙那林和复方对乙酰氨基酚两种模型制剂有效组分的快速同时测定,建立了它们的多元校正模型,并以传统的稳健方法偏最小二乘回归(PLSR)为基础考察了PCA-SVMR... 基于主成分分析-支持向量机回归(PCA-SVMR)方法,利用近红外光谱技术研究了复方氯丙那林和复方对乙酰氨基酚两种模型制剂有效组分的快速同时测定,建立了它们的多元校正模型,并以传统的稳健方法偏最小二乘回归(PLSR)为基础考察了PCA-SVMR方法对于小样本药物体系的拟合能力、预测能力和模型稳定性。研究表明,PLSR的预测能力必须以强拟合能力为前提,PCA-SVMR则没有这样的要求,使前者对校正样本的依赖性远强于后者,从而在小样本药物体系中前者的稳定性大大弱于后者,该两种药物制剂的PCA-SVMR多元校正模型的测定准确度总体上优于PLSR。 展开更多

关键词 主成分分析-支持向量机回归 近红外光谱 复方氯丙那林 复方对乙酰氨基酚 偏最小二乘

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基于高光谱技术的灰霉病胁迫下番茄叶片SPAD值检测方法研究 被引量：21

16

作者 谢传奇 何勇 +3 位作者 李晓丽 刘飞 杜朋朋 冯雷 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期3324-3328,共5页

对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究。首先获取380～1 030nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(N... 对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究。首先获取380～1 030nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(Normalize)等预处理后,建立了基于Normalize预处理的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型。再基于PLSR获得的4个变量建立反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。4个模型中,LS-SVM的预测效果最好,其决定系数R2为0.901 8,预测集均方根误差RMSEP为2.599 2。结果表明,基于健康和染病番茄叶片的高光谱图像响应特性检测叶绿素含量(SPAD)是可行的。 展开更多

关键词 高光谱图像 叶绿素 偏最小二乘回归 主成分回归 BP神经网络 最小二乘-支持向量机 番茄 灰霉病

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基于果蝇优化算法的LSSVR干燥速率建模 被引量：26

17

作者 王欣 杜康 +1 位作者 秦斌 徐海军 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第4期630-633,638,共5页

回转干燥窑由于干燥速率难以在线测量,其干燥速率模型的建立一直是一大难题。在分析干燥速率建模的基础上,提出将最小二乘支持向量机运用到干燥速率建模,及其基于免疫-果蝇优化算法的最小二乘支持向量机回归参数优化方法(IAFOALSSVR)。... 回转干燥窑由于干燥速率难以在线测量,其干燥速率模型的建立一直是一大难题。在分析干燥速率建模的基础上,提出将最小二乘支持向量机运用到干燥速率建模,及其基于免疫-果蝇优化算法的最小二乘支持向量机回归参数优化方法(IAFOALSSVR)。首先利用预处理的干燥过程数据进行模型的训练,利用免疫-果蝇算法对模型参数进行寻优,然后获得最优参数并建立最优模型,通过使用该改进方法建立干燥速率模型与其他算法优化的模型进行对比,结果表明该优化方式在干燥速率建模精度上与其它智能算法相当,在计算效率上要优于其它算法。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机回归 干燥速率建模 免疫-果蝇优化算法 参数优化

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番茄叶片早疫病近红外高光谱成像检测技术 被引量：11

18

作者 谢传奇 方孝荣 +1 位作者 邵咏妮 何勇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期315-319,共5页

提出了基于格拉姆斯密特（MGS）模型和贝叶斯罗蒂斯克回归（BlogReg）的近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取波长874-1 734 nm范围内70个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,选取染病和健康叶... 提出了基于格拉姆斯密特（MGS）模型和贝叶斯罗蒂斯克回归（BlogReg）的近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取波长874-1 734 nm范围内70个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,选取染病和健康叶片30像素×30像素感兴趣区域的光谱反射率。建立了番茄叶片早疫病的最小二乘-支持向量机（LS-SVM）识别模型,再通过MGS和BlogReg提取特征波长（EW）,分别得到5个（911、1 409、1 511、1609、1 656 nm）和9个（901、905、908、915、918、1 123、1 305、1 460、1 680 nm）特征波长,并建立EW-LS-SVM和EWLDA模型。在所有模型中,建模集的正确识别率为93%-98%,预测集的正确识别率为96%-100%。结果表明,近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的,MGS和BlogReg都是有效的特征波长提取方法。 展开更多

关键词 番茄 早疫病 近红外光谱 格拉姆斯密特模型 贝叶斯罗蒂斯克回归 最小二乘-支持向量机

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铁磁性管道物理参数反演方法研究 被引量：3

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作者 罗清旺 师奕兵 +2 位作者 王志刚 张伟 马东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期9-14,共6页

铁磁性管道的物理属性(管道内径、磁导率和电导率)是管道缺陷定量的重要补偿因子。基于管道内部环境的涡流阻抗模型,提取管道物理属性对应的阻抗相位作为物理参数反演的特征信号;分析了不同管道内径对检测的相位特征信号的影响,并给出... 铁磁性管道的物理属性(管道内径、磁导率和电导率)是管道缺陷定量的重要补偿因子。基于管道内部环境的涡流阻抗模型,提取管道物理属性对应的阻抗相位作为物理参数反演的特征信号;分析了不同管道内径对检测的相位特征信号的影响,并给出双接收线圈模型以实现不同内径管道的物理参数反演。为了达到不同管道内径物理参数的检测,实现相位特征信号到管道物理属性的非线性逆映射,提出基于非线性多项式和最小二乘支持向量回归机LS-SVR的反演模型。最后通过基于远场涡流的检测仪器测试管道,证明了在双接收线圈模型基础上,基于LS-SVR的管道物理参数反演方法的可行性。 展开更多

关键词 铁磁性管道 物理属性 参数反演 双接收线圈 最小二乘支持向量回归机

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基于LSTSVR模型的边缘计算预测变压器平均油温及绕组热点温度 被引量：18

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作者 张磊 杨廷方 +2 位作者 李炜 刘志勇 曾程 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期197-202,共6页

变压器绕组的热点温度过高,会导致变压器绝缘脆解、裂化甚至击穿短路。因此及时、准确地预测出变压器绕组的热点温度,对提高变压器运行的安全可靠性至关重要。利用最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)作为边缘计算模型,将变压器油中气体... 变压器绕组的热点温度过高,会导致变压器绝缘脆解、裂化甚至击穿短路。因此及时、准确地预测出变压器绕组的热点温度,对提高变压器运行的安全可靠性至关重要。利用最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)作为边缘计算模型,将变压器油中气体色谱分析数据信息与变压器负载电流、环境温度、顶层油温、上死角温度等变压器运行信息结合,构建监测系统架构,预测变压器的平均油温,并计算出绕组热点温度。将所提方法得到的数据与实测数据进行对比,结果利用LSTSVR模型实现了变压器平均油温及绕组热点温度的准确预测,且该模型的预测精度优于最小二乘支持向量回归机模型,有效地提高了绕组热点温度测量的精度。现场实例也证明了所提方法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 变压器 最小二乘双支持向量回归机 绕组 热点温度 边缘计算

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