基于相关域信息的支持向量机诱导式欺骗检测算法研究

1

作者 刘文祥 宋贻立 +2 位作者 叶小舟 肖伟 李蓬蓬 《宇航学报》 北大核心 2025年第6期1189-1202,共14页

针对全球导航卫星系统易受欺骗攻击的问题,提出一种基于相关域信息的支持向量机检测算法。传统方法存在依赖先验信息、多径干扰易虚警及特征选择主观等局限;相关域信息的支持向量机通过分析信号跟踪过程,提取相关器的同相和正交支路输出... 针对全球导航卫星系统易受欺骗攻击的问题,提出一种基于相关域信息的支持向量机检测算法。传统方法存在依赖先验信息、多径干扰易虚警及特征选择主观等局限;相关域信息的支持向量机通过分析信号跟踪过程,提取相关器的同相和正交支路输出,早迟码和即时码组合特征,并利用特征相关性及互信息分析优化特征组合,充分挖掘相关域信息。实验表明,在特征数量为6时该算法对欺骗与多径混合场景的检测正确率达95.61%,较传统支持向量机算法提升12%,各项指标均显著优于对比算法。在泛化能力评估中,相关域信息的支持向量机对未训练数据的准确率、精确率、召回率可达90%;经德州欺骗测试集验证,在场景2训练集和场景3迁移测试集上的准确率均大于98%。该方法有效提升了GNSS欺骗检测的精度与场景适应性,为复杂电磁环境下的鲁棒检测提供了新思路。 展开更多

关键词 诱导式欺骗 多径干扰 基于相关域信息的支持向量机(cd-svm) 泛化能力

在线阅读 下载PDF 职称材料

多查询相关的排序支持向量机融合算法 被引量：7

2

作者 王扬 黄亚楼 +3 位作者 谢茂强 刘杰 卢敏 廖振 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期558-566,共9页

排序学习是目前信息检索与机器学习领域研究的热点问题.现有排序学习算法在学习时把训练样本集中的所有查询及其相关文档等同对待,忽视了查询之间的差异,影响了排序模型的性能.对查询之间的差异进行描述,并在训练过程中考虑这种差异,提... 排序学习是目前信息检索与机器学习领域研究的热点问题.现有排序学习算法在学习时把训练样本集中的所有查询及其相关文档等同对待,忽视了查询之间的差异,影响了排序模型的性能.对查询之间的差异进行描述,并在训练过程中考虑这种差异,提出一种基于有监督学习的融合多个与查询相关排序子模型的方法.该方法为每一个查询及其相关文档建立一个子排序模型,并将子排序模型的输出进行向量化表示,将多个查询相关的排序模型转化为体现查询差异的特征数据,实现多排序模型的集成.以排序支持向量机为例,在查询级和样本级建立新的损失函数作为优化目标,并利用此损失函数调节不同查询产生损失之间的权重,提出多查询相关的排序支持向量机融合算法.在文档检索和网页检索中的实验结果表明,使用多查询相关的排序支持向量机融合算法可以取得比传统排序学习模型更好的性能. 展开更多

关键词 信息检索 查询相关 排序学习 模型融合 排序支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于支持向量机的结肠癌信息基因提取 被引量：3

3

作者 李烨 王永丽 贺国平 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第3期84-89,共6页

基于结肠癌基因表达谱数据集,提出了一种信息基因提取的新方法。该方法结合了支持向量机(SVM)、Bhattacharyya距离、递归特征消除(RFE)和快速基于相关性过滤器(FCBF)方法。首先,利用Bhattacharyya距离与SVM-RFE方法结合去除无关基因,然... 基于结肠癌基因表达谱数据集,提出了一种信息基因提取的新方法。该方法结合了支持向量机(SVM)、Bhattacharyya距离、递归特征消除(RFE)和快速基于相关性过滤器(FCBF)方法。首先,利用Bhattacharyya距离与SVM-RFE方法结合去除无关基因,然后运用FCBF方法得到信息基因,最后以支持向量机作为分类器对结肠癌样本进行分类识别。实验结果表明,同现有的方法相比,该方法在提取基因数量和准确率上都有明显的优势。 展开更多

关键词 结肠癌 支持向量机 信息基因 BHATTACHARYYA距离 递归特征消除 快速基于相关性过滤器

在线阅读 下载PDF 职称材料

迁移学习支持向量回归机 被引量：5

4

作者 史荧中 王士同 +1 位作者 蒋亦樟 刘培林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3084-3089,共6页

传统的回归系统构建方法假设用于建模的数据是充分的,但若当前场景中重要数据信息缺失,则基于此数据集训练所得系统泛化能力较差。针对此缺陷,以支持向量回归机(SVR)为基础,提出了具有迁移学习能力的回归机系统,即迁移学习支持向量回归... 传统的回归系统构建方法假设用于建模的数据是充分的,但若当前场景中重要数据信息缺失,则基于此数据集训练所得系统泛化能力较差。针对此缺陷,以支持向量回归机(SVR)为基础,提出了具有迁移学习能力的回归机系统,即迁移学习支持向量回归机(T-SVR)。T-SVR不仅能充分利用当前场景的数据信息,而且能有效地利用历史知识来学习,具有通过迁移历史场景知识来弥补当前场景信息缺失的能力。具体地,通过控制目标函数中当前模型与历史模型的相似性,使当前模型能在信息缺失和不足时从历史场景中得到有益信息,得到增强的当前场景模型。在模拟数据和酒类光谱数据集上的实验研究亦验证了在信息缺失场景下T-SVR较之于传统回归系统建模方法的更好适应性。 展开更多

关键词 迁移学习 数据缺失 支持向量回归机 知识相关性 信息修补

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于相关向量机的神经活动分类及译码 被引量：3

5

作者 张磊 刘建伟 +1 位作者 徐翔 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第20期197-198,201,共3页

脑机接口研究受到越来越多学者的关注,其中对神经活动的分类和译码是研究的重要方面。利用相关向量机的方法对来自脑皮层的一部分运动神经元的激发率进行分类,识别其神经状态,在此基础上利用激发率进行译码,判断其运动轨迹。实验证明,... 脑机接口研究受到越来越多学者的关注,其中对神经活动的分类和译码是研究的重要方面。利用相关向量机的方法对来自脑皮层的一部分运动神经元的激发率进行分类,识别其神经状态,在此基础上利用激发率进行译码,判断其运动轨迹。实验证明,相关向量机能够较好地进行神经活动的分类和译码,并且拥有比支持向量机和信息向量机更好的性能。 展开更多

关键词 相关向量机 神经活动分类和译码 支持向量机 信息向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于信息向量机的神经活动分类和译码研究 被引量：3

6

作者 徐翔 刘建伟 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期198-199,202,共3页

利用信息向量机(IVM)算法对来自脑皮层的少量运动神经元激发率进行分类,识别出神经状态,用该神经状态指导神经元激发率的译码。将IVM算法与支持向量机算法、相关向量机算法进行实验比较,结果证明,IVM算法的神经活动分类和译码性能最优,... 利用信息向量机(IVM)算法对来自脑皮层的少量运动神经元激发率进行分类,识别出神经状态,用该神经状态指导神经元激发率的译码。将IVM算法与支持向量机算法、相关向量机算法进行实验比较,结果证明,IVM算法的神经活动分类和译码性能最优,运行时间最短。 展开更多

关键词 信息向量机 稀疏高斯过程 神经活动分类和译码 支持向量机 相关向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于事件相关频谱扰动的多域融合特征脑电信号分类

7

作者 杜鹏飞 李宪华 +2 位作者 林凤涛 邱洵 蔡钰 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第33期14151-14156,共6页

针对共空间模式算法在处理低通道数和多模式想象动作的脑电信号时,无法获得足够的空间分布信息而导致分类准确率低的问题,提出一种以事件相关频谱扰动为基础的时频域和空间域的特征提取方法。首先根据肢体想象动作在运动感觉皮层区域呈... 针对共空间模式算法在处理低通道数和多模式想象动作的脑电信号时,无法获得足够的空间分布信息而导致分类准确率低的问题,提出一种以事件相关频谱扰动为基础的时频域和空间域的特征提取方法。首先根据肢体想象动作在运动感觉皮层区域呈现独立功能映射区的特点,提取特定导联下差异显著的事件相关时频特征信息,并将其与特定导联的空域特征信息融合,最后通过参数优化后的支持向量机来识别不同类别的肢体想象动作。实验结果对比显示,融合特征在多模式想象动作中的识别性能较单一特征有显著提高,不仅能够获得更全面的脑电特征信息,还有效地降低了多通道数的需求,其平均分类准确率达到93.1%。 展开更多

关键词 共空间模式 运动想象 事件相关频谱扰动 融合特征信息 支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于振动相关信息融合的行星齿轮传动系统故障诊断 被引量：5

8

作者 赵晓清 徐玉秀 +2 位作者 梁晓玉 杨文平 闻邦椿 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期1-8,共8页

针对不同测点的信息对故障敏感度不同、各测点的振动传递使故障与测点具有关联性等特点,提出基于振动相关信息融合的故障诊断模型。分别获取正常和5种故障状态在3个测点下振动信号的小波包能量特征向量;计算同一测点不同状态信号的能量... 针对不同测点的信息对故障敏感度不同、各测点的振动传递使故障与测点具有关联性等特点,提出基于振动相关信息融合的故障诊断模型。分别获取正常和5种故障状态在3个测点下振动信号的小波包能量特征向量;计算同一测点不同状态信号的能量特征相关系数及不同测点相同状态信号的能量特征相关系数。通过分析这两类信息所呈现的特性建立故障诊断模型。用14组待检信号进行故障诊断模型的实例分析,其诊断结果与实际故障状态完全一致。用支持向量机方法对5种故障状态进行分类,得到的结果与实际故障状态一致,验证了所建立的故障诊断模型的正确性。分析结果表明,通过振动相关信息融合建立的故障诊断模型能有效反映出不同故障状态的特性,能准确诊断出复杂行星齿轮传动系统的微弱及耦合故障。 展开更多

关键词 小波包 相关系数 信息融合 支持向量机 行星齿轮传动系统 微弱及耦合故障

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于特征内相关和互信息的加权SVM算法 被引量：9

9

作者 彭晓冰 朱玉全 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期182-186,共5页

特征加权支持向量机没有考虑特征间的相关性,因此产生的冗余会形成干扰并对最后的分类结果产生负面影响。为解决这个问题,提出了一种基于特征内相关和互信息的特征加权算法,并将其应用于支持向量机。该算法引入了特征间相关系数作为衡... 特征加权支持向量机没有考虑特征间的相关性,因此产生的冗余会形成干扰并对最后的分类结果产生负面影响。为解决这个问题,提出了一种基于特征内相关和互信息的特征加权算法,并将其应用于支持向量机。该算法引入了特征间相关系数作为衡量冗余度的一个指标,以此计算出惩罚因子,在特征加权向量机的基础上对权值进行处理,尽可能真实地体现出特征对分类的贡献度。经过多个数据集以及几种不同算法的实验比较,提出的新算法具有更好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多

关键词 特征加权 互信息 相关系数 惩罚因子 支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DCT系数多方向相关性的信息隐藏盲检测方法

10

作者 王勇 刘九芬 张卫明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期2344-2347,2350,共5页

给出了一种JPEG域基于离散余弦变换(DCT)系数多方向相关性的图像信息隐藏盲检测方法。首先利用DCT系数多方向相关性构造差值彼邻相关矩阵,然后利用此矩阵提取48维特征向量,最后使用支持向量机(SVM)区分载体、载密图像。该方法应用于6种... 给出了一种JPEG域基于离散余弦变换(DCT)系数多方向相关性的图像信息隐藏盲检测方法。首先利用DCT系数多方向相关性构造差值彼邻相关矩阵,然后利用此矩阵提取48维特征向量,最后使用支持向量机(SVM)区分载体、载密图像。该方法应用于6种典型的JPEG图像隐写算法,实验结果表明,该方法对这些隐写算法都能够进行比较可靠的检测。 展开更多

关键词 信息隐藏 盲检测 差值彼邻相关矩阵 支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

有机化合物的陆地和水生环境毒性的计算机预测研究(英文) 被引量：3

11

作者 程飞雄 沈杰 +2 位作者 李卫华 Philip W.LEE 唐赟 《农药学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期477-488,共12页

采用子结构模式识别结合 5 种机器学习方法( 包括支持向量机、C4. 5决策树、k-最近邻法、随机森林法、和朴素贝叶斯法) ,分别构建了有机化合物对水生和陆地环境毒性评价的两个重要生物靶标——呆鲦鱼( Fathead minnow) 和蜜蜂毒性的定... 采用子结构模式识别结合 5 种机器学习方法( 包括支持向量机、C4. 5决策树、k-最近邻法、随机森林法、和朴素贝叶斯法) ,分别构建了有机化合物对水生和陆地环境毒性评价的两个重要生物靶标——呆鲦鱼( Fathead minnow) 和蜜蜂毒性的定性分类和定量回归预测模型。所有模型均通过独立测试集验证。其中,利用支持向量机分类算法得到的分类模型对呆鲦鱼和蜜蜂毒性测试集的整体预测准确度分别达到 95. 9% 和 95. 0% 。采用支持向量机回归算法得到的回归模型,对呆鲦鱼和蜜蜂毒性测试集的预测相关系数的平方( R2) 分别达到 0. 878 和 0. 663。最后,通过信息熵分析的方法,确定了一批能够代表性地表征呆鲦鱼和蜜蜂毒性的子结构模式,包括 1,2-二酚、二烷基硫醚、二芳香醚和磷酸衍生物等。提出的方法为有毒化学品的生态风险评价提供了一种非常好的评价策略和可靠的工具。 展开更多

关键词 呆鲦鱼毒性 蜜蜂毒性 定量结构-活性相关性(QSAR) 子结构模式识别 信息熵 支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于互信息PSO-LSSVM的SO_(2)浓度预测 被引量：11

12

作者 金秀章 李京 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期675-680,共6页

针对火电厂SO_(2)污染物排放问题,提出了一种基于互信息的粒子群寻优(PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测方法,通过筛选出与SO_(2)实测入口浓度相关性较高的辅助变量,将其作为模型的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。利用互信... 针对火电厂SO_(2)污染物排放问题,提出了一种基于互信息的粒子群寻优(PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测方法,通过筛选出与SO_(2)实测入口浓度相关性较高的辅助变量,将其作为模型的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。利用互信息筛选出的辅助变量相比于机理分析、皮尔逊相关性筛选出的辅助变量具有更高的相关性。利用互信息筛选出的辅助变量作为LSSVM模型的输入以及粒子群法确定LSSVM的参数,不仅缩短了计算时间,还提高了预测精度。将该方法应用到某火电厂的SO_(2)浓度软测量中,利用现场数据进行仿真,结果表明预测精度较高,相对误差较低,预测趋势更贴近实际值,减小了实际值与预测值的误差(均方根误差为2.485,平均相对误差为0.2603%),为现场的SO_(2)浓度提前控制提供了软件技术支持。 展开更多

关键词 计量学 SO_(2)浓度预测 互信息 粒子群寻优 最小二乘支持向量机 最小冗余最大相关性

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种判别极端学习的相关反馈图像检索方法 被引量：4

13

作者 黄晓冬 孙亮 刘胜蓝 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期96-102,共7页

针对基于支持向量机(SVM)的相关反馈图像检索方法计算复杂度高、缺乏判别能力以及图像特征提取不充分的问题,提出一种基于判别极端学习的相关反馈图像检索(DELM)方法。在图像特征提取阶段,通过连接图像的颜色、纹理及边缘直方图实现图... 针对基于支持向量机(SVM)的相关反馈图像检索方法计算复杂度高、缺乏判别能力以及图像特征提取不充分的问题,提出一种基于判别极端学习的相关反馈图像检索(DELM)方法。在图像特征提取阶段,通过连接图像的颜色、纹理及边缘直方图实现图像的特征提取,解决了以往多数检索方法仅使用单一图像特征造成的图像描述不充分的问题;在检索的反馈阶段,将最大边际准则(MMC)引入到极端学习机中,通过分析极端学习机隐层空间的类内离散度和类间离散度得到包含判别信息的分类模型,并给出降维和不降维两种形式,以提高相关反馈图像检索系统的检索能力。DELM方法能有效应用于基于内容的图像检索中,并显著提高图像检索的性能。实验结果表明,DELM方法和采用SVM、ELM和最小类别方差ELM的方法相比,在Corel-1K数据集下检索平均准确率分别提高了11.06%、5.28%和6.40%。 展开更多

关键词 图像检索 相关反馈 支持向量机 极端学习机 判别信息

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于信息准则的基因选取方法及其在肿瘤诊断中的应用 被引量：1

14

作者 葛菲 马尽文 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第3期312-315,共4页

大规模基因表达谱为肿瘤诊断提供了更为可靠和细致的生物数据,但相关基因的选取是对这些数据进行分析的关键。本文从Kullback-Leiber判别信息的角度对于肿瘤相关基因的选取进行了研究。根据肿瘤相关基因和无关基因的表达水平值分布的特... 大规模基因表达谱为肿瘤诊断提供了更为可靠和细致的生物数据,但相关基因的选取是对这些数据进行分析的关键。本文从Kullback-Leiber判别信息的角度对于肿瘤相关基因的选取进行了研究。根据肿瘤相关基因和无关基因的表达水平值分布的特性,我们提出了一种基于信息准则的基因选取方法。进一步,我们将这种方法应用到肿瘤诊断上,并根据支持向量机(SVM)对相关基因表达谱数据进行训练建立肿瘤诊断模型。实验结果表明这种方法是有效的,依此所建立的诊断模型可使得在结肠癌数据集和白血病数据集上的诊断(预测)正确率分别高达94.4%和100%石。 展开更多

关键词 肿瘤诊断 选取方法 信息准则 支持向量机(SVM) 相关基因 诊断模型 基因表达谱 生物数据 方法应用 数据集 值分布 谱数据 正确率 白血病 结肠癌

在线阅读 下载PDF 职称材料

变电站在线监测多维信息聚合技术 被引量：13

15

作者 翟少磊 曹敏 +2 位作者 沈鑫 王飞 王恩 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期3973-3979,共7页

为有效突破现有变电站在线监测数据孤立,信息不能互通互联,全景多维信息难以融合等瓶颈,以变电站设备在线监测为对象,从在线监测全景多维信息利用角度出发,提出了一种基于局部相关系数与支持向量机的变电站设备在线监测物联网信息聚合模... 为有效突破现有变电站在线监测数据孤立,信息不能互通互联,全景多维信息难以融合等瓶颈,以变电站设备在线监测为对象,从在线监测全景多维信息利用角度出发,提出了一种基于局部相关系数与支持向量机的变电站设备在线监测物联网信息聚合模型,并将该模型运用于在线监测数据较为完善的变压器设备中.首先对变压器油色谱及油温数据进行归一化处理,其次对预处理后的数据以当前采样点的前M个点构成一组时窗长度进行局部相关系数的计算,再次利用历史数据确定支持向量机样本划分训练的界限和阀值.将相关系数作为支持向量机的输入矩阵,进行多分支支持向量机数据训练,最终根据支持向量机3次训练结果即利用相关度在0.9～1、0.8～0.9、0.6～0.8、低于0.6刻画变压器正常、异常、未预警、预警、未告警、告警6种运行状态.当其余子系统数据完善时,再利用多个分支支持向量机的训练结果结合经验权重分析,最终进行决策.该模型具有可拓展、多分支、融合程度大的优点,可实现监测信息非直接因果关系下,有效挖掘监测信息间隐性关联关系. 展开更多

关键词 变电站 在线监测 多维信息 支持向量机 相关性分析 状态评估

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于二维相关光谱分析的纯棉与丝光棉制品鉴别分析（英文）

16

作者 曹凯 赵众 +1 位作者 袁洪福 李彬 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1653-1660,共8页

纯棉与丝光棉制品是日常生活中常用的两种纤维制品,但是由于二者在物理结构和化学结构上非常相似,以至于使用一些简单的方法难以准确识别一部分纯棉与丝光棉制品。提出一种使用水含量作为扰动的二维相关光谱结合机器学习方法来对二者进... 纯棉与丝光棉制品是日常生活中常用的两种纤维制品,但是由于二者在物理结构和化学结构上非常相似,以至于使用一些简单的方法难以准确识别一部分纯棉与丝光棉制品。提出一种使用水含量作为扰动的二维相关光谱结合机器学习方法来对二者进行鉴别的新方法。共使用从专业机构获得的200个标准样本来设计实验对新方法进行验证,其中包括100个纯棉样本与100个丝光棉样本。对每一个样本,使用水含量作为扰动,分4次改变样本水含量并采集该水含量下样本的一维光谱,其中4次的水含量分别为20.20%, 14.52%, 7.77%与0%。根据四条不同的一维构造每一个样本的动态光谱,再通过二维相关算法来计算其同步二维相关光谱,从该同步二维相关光谱中使用移动窗口技术提取三组不同的分类特征,每组特征分别对应一个设计好的支持向量机(SVM)分类器。之后本文提出一种基于信息熵的多分类器融合方法,根据权值不同,将三个分类器融合为一个具有更优效果的强分类器。为了验证方法的准确性与有效性,设计了严谨的实验对方法进行验证。实验首先按照传统的从一维光谱中提取特征的方法对纯棉与丝光棉样本进行鉴别,使用两种样本各50个来进行分类模型建立,剩余的进行模型验证,分类效果最高只有76%。但是基于从二维相关光谱中提取的三组特征设计的三个支持向量机(SVM)分类器的准确率分别可以达到88%, 90%, 88%,最后根据提出的基于信息熵的多分类器信息融合方法将三个分类器进行融合同一可以得到92%的分类准确率,比三个基础分类器准确率都有提升。与从一维光谱中提取特征并设计分类器进行分别鉴别相比,从二维相关光谱中提取特征设计多个分类器并使用基于信息熵的多分类器信息融合方法进行分类鉴别具有更高的分类准确率。二维相关光谱将光谱信息扩展到更高的维度,将一维光谱中隐藏的折叠峰进行展开,因此具有更高的分类准确率。提出的方法是一种快速准确鉴别纯棉与丝光棉制品的新方法。 展开更多

关键词 二维相关光谱 纯棉与丝光棉 支持向量机 信息熵 信息融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于SVM的海面弱目标检测 被引量：7

17

作者 田玉芳 尹志盈 +1 位作者 姬光荣 郑海永 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第7期104-109,共6页

对于海洋背景下低可观测目标检测问题,可通过选取能够有效区分纯海杂波与目标单元回波的观测量作为主要特征,最终采用机器学习法实现综合分析和自动分类。本文基于海杂波的统计特性和分形特性,将去相关时间及FRFT域Hurst指数作为特征矢... 对于海洋背景下低可观测目标检测问题,可通过选取能够有效区分纯海杂波与目标单元回波的观测量作为主要特征,最终采用机器学习法实现综合分析和自动分类。本文基于海杂波的统计特性和分形特性,将去相关时间及FRFT域Hurst指数作为特征矢量,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现海洋背景下的低可观测目标检测。经四级海况下IPIX雷达(X波段)实测海杂波数据验证,表明该算法可以有效检测到海面弱目标,且在低信杂比条件下仍表现出良好的检测性能。 展开更多

关键词 支持向量机 去相关时间 FRFT域Hurst指数 四级海况

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CSO-RVM的瓦斯涌出量预测模型研究 被引量：4

18

作者 付华 任仁 +2 位作者 王雨虹 王馨蕊 单敏柱 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1508-1512,共5页

为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法。相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行... 为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法。相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行之有效的方法。并用CSO算法对RVM瓦斯涌出量预测模型的核函数权重p和高斯核参数σ快速寻优。利用矿井无线传感器网络检测到的各项历史数据试验。结果表明,相比BP、SVM算法,该耦合模型有效提高了预测精度,具有更好的泛化能力,为矿井瓦斯预测提供理论支持。 展开更多

关键词 瓦斯涌出量预测 猫群算法(CSO) 相关支持向量机(RVM) 组合核函数 信息融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于失衡样本特性过采样算法与SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：20

19

作者 黄海松 魏建安 +1 位作者 任竹鹏 吴江进 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期65-74,132,共11页

针对传统支持向量机(SVM)算法在滚动轴承故障诊断领域中,对失衡数据集效果不佳、对噪声敏感以及对本身参数依赖较大等缺点,提出一种基于样本特性的过采样算法(OABSC)。该算法利用改进凝聚层次聚类将故障样本分成多个簇;在每个簇中综合... 针对传统支持向量机(SVM)算法在滚动轴承故障诊断领域中,对失衡数据集效果不佳、对噪声敏感以及对本身参数依赖较大等缺点,提出一种基于样本特性的过采样算法(OABSC)。该算法利用改进凝聚层次聚类将故障样本分成多个簇;在每个簇中综合考虑样本距离、近邻域密度对"疑似噪声点"进行识别、剔除,并将剩余样本按信息量进行排序;紧接着,在每个簇中采用K^*-信息量近邻域(K^*INN)过采样算法合成新样本,以使得数据集平衡;模拟3种不同失衡比下的轴承故障情况,并采用粒子群算法优化了SVM分类器的参数。经试验证明:相比已有算法,OABSC算法能更好地适用于数据呈多簇分布且失衡的轴承故障诊断领域,拥有更高的G-mean值与AUC值以及更强的算法鲁棒性。 展开更多

关键词 改进凝聚层次聚类 样本特性 K^*-信息量近邻域(K^*INN)过采样 支持向量机(SVM) 滚动轴承故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

20

作者 刘帅 李智 +2 位作者 林瑞淋 龚建村 刘四清 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期117-122,共6页

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化... 利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 变量选择 互信息 距离相关系数 高能电子通量

在线阅读 下载PDF 职称材料