基于小波核函数的LS-WSVM的故障诊断

1

作者 王立强 《信息通信》 2017年第10期135-135,137,共2页

异步电机作为一种可以进行机电能量转换的驱动设备,在日常生活中不可或缺。电机一旦发生故障,就会产生较大的维修费用,同时缩短使用寿命。为了使支持向量机的收敛速度更快、泛化能力更强,研究了基于最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的... 异步电机作为一种可以进行机电能量转换的驱动设备,在日常生活中不可或缺。电机一旦发生故障,就会产生较大的维修费用,同时缩短使用寿命。为了使支持向量机的收敛速度更快、泛化能力更强,研究了基于最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM)的电机故障诊断。对实测数据进行实验,结果验证了该方法在电机故障诊断上的优越性。 展开更多

关键词 电机故障诊断 小波核函数 最小二乘小波支持向量机

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基于小波和乘法混合核函数LSSVM的顺风向非高斯空间风压预测 被引量：6

2

作者 迟恩楠 李春祥 郑晓芬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期116-121,共6页

提出了基于Marr小波核函数最小二乘支持向量机(Marr-LSSVM)的顺风向非高斯空间风压预测算法。通过传统高斯核函数(RBF)和多项式核函数(Poly)的乘法运算,提出了Poly*RBF-LSSVM(MK-LSSVM)的空间风压预测算法。运用粒子群优化(PSO)算法,对M... 提出了基于Marr小波核函数最小二乘支持向量机(Marr-LSSVM)的顺风向非高斯空间风压预测算法。通过传统高斯核函数(RBF)和多项式核函数(Poly)的乘法运算,提出了Poly*RBF-LSSVM(MK-LSSVM)的空间风压预测算法。运用粒子群优化(PSO)算法,对Marr-LSSVM、传统单核CSK-LSSVM和MK-LSSVM的惩罚参数、核函数参数、权重、尺度因子进行优化,建立基于智能优化的非高斯空间风压预测算法;以30 m和50 m处模拟顺风向风压时程作为输入样本,使用提出的预测算法对40 m处风压时程进行了预测。数值分析表明,Marr-LSSVM、MK-LSSVM比CSK-LSSVM具有明显高的非高斯风压预测性能。 展开更多

关键词 预测 顺风向非高斯风压 小波核函数 乘法混合核函数 最小二乘支持向量机 粒子群优化

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基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类 被引量：19

3

作者 赵春晖 张燚 王玉磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1905-1910,共6页

相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到... 相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到主成分分析中，然后应用小波核函数代替传统核函数，利用小波核函数的多分辨率分析特点，进一步提高核主成分分析（KPCA）非线性映射能力，最终将新型核主成分分析算法与相关向量机相结合，对高光谱图像进行分类。仿真实验结果表明，将所提出的方法应用于AVIRIS美国印第安纳州实验田高光谱数据预处理后，类内类间距离比降低20％，方差整体增幅较大，最终将处理后的数据应用于相关向量机的高光谱图像分类中，分类精度提升3％～5％。 展开更多

关键词 高光谱图像分类 相关向量机 核函数主成分分析 小波核函数

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基于多尺度小波核LS-SVM的红外弱小目标检测 被引量：3

4

作者 王鹏 王志成 +1 位作者 张钧 田金文 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第z4期251-257,共7页

针对红外弱小目标检测提出了一种新的算法.算法首先对图像进行均值滤波处理以减少噪声点,然后利用基于多尺度小波核函数的最小二乘向量机对图像进行局部灰度曲面拟合,再通过二阶方向导数算子计算出其特征图像并将连续几帧特征图像融合,... 针对红外弱小目标检测提出了一种新的算法.算法首先对图像进行均值滤波处理以减少噪声点,然后利用基于多尺度小波核函数的最小二乘向量机对图像进行局部灰度曲面拟合,再通过二阶方向导数算子计算出其特征图像并将连续几帧特征图像融合,最后采用对比度分割方法确认目标位置.仿真实验表明,该方法不仅具有良好的适应性和检测效果,而且具有较强的时效性. 展开更多

关键词 红外序列图像 小目标检测 最小二乘向量机 多尺度小波核函数

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小波核极限学习机分类器 被引量：12

5

作者 王杰 郭晨龙 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第10期73-76,80,共5页

分析了核极限学习机的原理,提出了一种小波核极限学习机,将小波函数做为极限学习机的核函数,证明了它是一种允许的极限学习机核.通过在双螺旋数据上的测试表明,小波核极限学习机在无训练数据分布的空间也具有分类能力,而高斯核极限学习... 分析了核极限学习机的原理,提出了一种小波核极限学习机,将小波函数做为极限学习机的核函数,证明了它是一种允许的极限学习机核.通过在双螺旋数据上的测试表明,小波核极限学习机在无训练数据分布的空间也具有分类能力,而高斯核极限学习机在没有训练数据分布的空间不具备分类能力.通过在不同的UCI数据集中的测试得出小波核极限学习机具有较高的分类性能.最后将小波核极限学习机应用到了人脸识别问题上,同样取得了优良的性能,说明小波核极限学习机具有一定的应用价值. 展开更多

关键词 极限学习机 核学习机 小波分析 小波核函数 分类器

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基于改进的小波核主元分析故障检测 被引量：4

6

作者 张端金 汪爱娟 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期97-100,共4页

研究了基于核主元分析的非线性系统故障检测问题.提出了一种改进的小波核主元分析的故障检测方法.该方法首先对数据进行小波去噪预处理,然后再利用小波核函数,将非线性的输入空间转换到线性特征空间.在特征空间使用主元分析,结合SPE统... 研究了基于核主元分析的非线性系统故障检测问题.提出了一种改进的小波核主元分析的故障检测方法.该方法首先对数据进行小波去噪预处理,然后再利用小波核函数,将非线性的输入空间转换到线性特征空间.在特征空间使用主元分析,结合SPE统计量和T2统计量对非线性系统进行故障检测.仿真结果表明:该方法能够提高故障检测性能. 展开更多

关键词 核主元分析 小波核函数 小波去噪 故障检测

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小波核极限学习机及其在醋酸精馏软测量建模中的应用 被引量：3

7

作者 潘红芳 刘爱伦 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期474-480,共7页

传统的机器学习算法一般通过迭代进行参数寻优,导致学习速度慢,且容易陷入局部最小值。针对这个问题,提出了一种基于小波核函数的极限学习机(KEML)的软测量建模方法,将支持向量机(SVM)中核函数的思想运用到极限学习机(EML)中,避免了SVM... 传统的机器学习算法一般通过迭代进行参数寻优,导致学习速度慢,且容易陷入局部最小值。针对这个问题,提出了一种基于小波核函数的极限学习机(KEML)的软测量建模方法,将支持向量机(SVM)中核函数的思想运用到极限学习机(EML)中,避免了SVM训练速度慢以及ELM算法不稳定的缺点。将KEML算法运用于醋酸精馏的软测量建模问题中,仿真实验结果验证了该算法的学习速度是SVM的92倍,且算法的精度以及模型的泛化能力都有所提高。 展开更多

关键词 核极限学习机 小波核函数 醋酸精馏 建模 软测量

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最小二乘小波支持向量机在非线性系统辨识中的应用 被引量：44

8

作者 崔万照 朱长纯 +1 位作者 保文星 刘君华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期562-565,586,共5页

基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小... 基于小波分解和支持向量核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量小波核函数.该核函数不仅是近似正交的,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提高了支持向量机的泛化能力.基于小波核函数和正则化理论提出了最小二乘小波支持向量机(LS WSVM)并将LS WSVM用于非线性系统的辨识,提高了辨识效果,减少了计算量.仿真结果表明:LS WSVM在同等条件下比传统支持向量机的辨识精度提高约13 1%,因而更适合于工程应用. 展开更多

关键词 小波核函数 最小二乘小波支持向量机 非线性系统辨识

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小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：15

9

作者 郭磊 陈进 +1 位作者 朱义 肖文斌 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期678-682,共5页

为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持... 为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率. 展开更多

关键词 支持向量机 小波核函数 故障诊断 轴承

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基于小波理论的支持向量机瓦斯涌出量的预测 被引量：19

10

作者 邵良杉 张宇 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期104-107,共4页

将小波框架理论引入到支持向量机预测函数中,建立了基于小波理论的支持向量机预测模型。该模型通过小波变换将输入向量映射到一个高维特征空间,在这个特征空间内,利用支持向量机进行预测。经实验表明该模型预测的结果比较准确,在时间复... 将小波框架理论引入到支持向量机预测函数中,建立了基于小波理论的支持向量机预测模型。该模型通过小波变换将输入向量映射到一个高维特征空间,在这个特征空间内,利用支持向量机进行预测。经实验表明该模型预测的结果比较准确,在时间复杂度上和预测精度上要优于以往的预测模型,能够达到指导实践的要求。 展开更多

关键词 小波框架理论 支持向量机 瓦斯涌出 预测 小波核函数

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最小二乘小波支持向量机在电力负荷预测中的应用 被引量：11

11

作者 张政国 吴艾玲 《兰州交通大学学报》 CAS 2016年第4期65-71,共7页

针对中期电力负荷预测问题,提出了一种基于多维允许小波核的最小二乘小波支持向量机(least squares wavelet support vector machines,LS-WSVM)方法,并且给出了一种可有效求解LS-WSVM的Cholesky分解算法.该方法结合小波技术和最小二乘... 针对中期电力负荷预测问题,提出了一种基于多维允许小波核的最小二乘小波支持向量机(least squares wavelet support vector machines,LS-WSVM)方法,并且给出了一种可有效求解LS-WSVM的Cholesky分解算法.该方法结合小波技术和最小二乘支持向量机,其中小波核函数具有近似正交以及适用于局部信号分析的特性.将LS-WSVM应用于电力负荷预测的两个实例中,结果表明,与LS-SVM、标准SVM、多层前向神经网络等方法相比,LS-WSVM均能给出相当好的预测性能,所提出的用于中期电力负荷预测的LS-WSVM方法显示了其有效性和应用潜能. 展开更多

关键词 电力负荷预测 最小二乘支持向量机 小波核函数 Cholesky算法

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基于粒子群算法优化小波支持向量机的岩土力学参数反演 被引量：23

12

作者 阮永芬 高春钦 +2 位作者 刘克文 贾荣谷 丁海涛 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期3662-3669,共8页

常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合... 常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合理性,采用支持向量机法对岩土力学参数进行反演。先通过小波分析理论构造出支持向量机的核函数,再用粒子群算法(PSO)分别优化Morlet小波、Mexico小波和RBF函数的支持向量机模型参数,通过小波支持向量机模型建立反演参数与沉降值间的非线性映射关系。根据正交试验和均匀试验对需反演的岩土力学参数进行设计,结合有限元软件进行计算分析,得到学习样本和测试样本。分别采用Morlet小波、Mexico小波和RBF函数得出的预测结果和原始数据进行对比分析,发现采用Morlet小波核函数预测效果更佳。使用Morlet小波核函数预测的参数输入到Midas模型中计算建筑物最终沉降量,比较计算值与实际监测值,其相对误差不超过8.1%。研究结果表明,该方法在岩土工程参数的反演中具有良好的应用价值,对今后岩土力学参数的确定及校核提供了一种新方法。 展开更多

关键词 粒子群算法 小波核函数 支持向量机 反演

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一种基于GA优化小波LS-SVR的实时寿命预测方法 被引量：2

13

作者 胡友涛 胡昌华 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B07期203-206,共4页

针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS... 针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 实时寿命预测 性能退化 最小二乘支持向量回归机 小波核函数 遗传算法

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基于小波支持向量机的非高斯空间风压内外插预测 被引量：5

14

作者 李春祥 殷潇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1516-1523,共8页

支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,形成MW-LSSVM和BS-LSSVM.运用粒子群(PSO)算法... 支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,形成MW-LSSVM和BS-LSSVM.运用粒子群(PSO)算法对MW-LSSVM和BS-LSSVM的正则化参数及核参数进行智能优化,建立了PSO-MW-LSSVM和PSO-BS-LSSVM的空间风压预测算法.实测风压预测结果表明,MW-LSSVM比BS-LSSVM和传统的径向基核函数RBF-LSSVM具有更好的非高斯风压预测性能及泛化能力,而且稳定性更强,具有较高的工程应用价值. 展开更多

关键词 小波核函数 样条核函数 最小二乘支持向量机 风压预测 粒子群算法

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改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型 被引量：7

15

作者 苗旭东 魏连鑫 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期211-216,224,共7页

将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预... 将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。 展开更多

关键词 小波核函数 支持向量机 粒子群优化算法

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基于小波支持向量机的VBR视频流量预测模型

16

作者 范敏 《电视技术》 北大核心 2014年第9期38-41,共4页

针对VBR视频流量的时变性、突发性和非线性等特点,提出一种基于小波支持向量机的VBR视频流量预测模型(WSVM)。首先对VBR视频流量时间序列进行相空间重构,然后将其输入到小波支持向量机进行学习,建立VBR视频流量预测模型,最后采用仿真实... 针对VBR视频流量的时变性、突发性和非线性等特点,提出一种基于小波支持向量机的VBR视频流量预测模型(WSVM)。首先对VBR视频流量时间序列进行相空间重构,然后将其输入到小波支持向量机进行学习,建立VBR视频流量预测模型,最后采用仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,相对于对比模型,WSVM提高了VBR视频流量预测精度,更加准确地描述了VBR视频流量的复杂变化特点。 展开更多

关键词 支持向量机 小波核函数 视频流量 相空间重构

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基于数据挖掘技术的网络热门舆情分类研究 被引量：2

17

作者 杨小艳 《信息技术》 2022年第2期59-63,68,共6页

以提升网络热门舆情分类准确率,降低分类时间为目标,提出了基于数据挖掘技术的网络热门舆情分类方法。将小波核函数和支持向量机结合构成小波模糊支持向量机,采用增量学习机制和贝叶斯分类算法建立增量贝叶斯分类算法,组成小波模糊支持... 以提升网络热门舆情分类准确率,降低分类时间为目标,提出了基于数据挖掘技术的网络热门舆情分类方法。将小波核函数和支持向量机结合构成小波模糊支持向量机,采用增量学习机制和贝叶斯分类算法建立增量贝叶斯分类算法,组成小波模糊支持向量机-增量贝叶斯分类算法解决测试样本易分类失误以及类条件独立假定性很难获取问题,通过计算待测样本和小波支持向量机之间的距离,实现网络热门舆情分类。经实验验证:类置信度较高时,文中方法分类准确率高,运行时间少,可快速分类网络热门舆情,且网络热门舆情分类结果的查全率以及查准率都在94%以上,分类精度较好。 展开更多

关键词 数据挖掘 网络热门舆情 小波核函数 支持向量机 朴素贝叶斯

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