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采用改进支持向量机的浅海水声信道小样本估计 被引量：2
1
作者 郑巧宁 郑浩赐 +2 位作者 李茂林 童峰 陈东升 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期390-400,共11页
针对快变浅海水声信道相干时间短,信道估计算法需要具备小样本学习能力这一要求,本文提出一种适用于浅海水声信道的基于改进支持向量机的浅海水声信道小样本估计算法。基于最大间隔原理推导出支持向量机回归信道估计模型,并针对时变信道... 针对快变浅海水声信道相干时间短,信道估计算法需要具备小样本学习能力这一要求,本文提出一种适用于浅海水声信道的基于改进支持向量机的浅海水声信道小样本估计算法。基于最大间隔原理推导出支持向量机回归信道估计模型,并针对时变信道,在支持向量机代价函数中引入时变因子改善估计器与时变信道的适配程度,对该算法在时变信道下的小样本估计性能表现进行了仿真和浅海信道实测验证。结果表明:本文算法在信道估计误差和误比特性能方面均优于传统估计器,在信道估计观测窗长较短的情况下尤其如此。本文提出的改进支持向量机估计算法在小样本场景下展现出优异性能,为快变浅海水声信道估计提供了有效解决方案,对提升水声通信性能具有重要意义。 展开更多
关键词 支持向量回归 改进支持向量机 稀疏性 小样本 时变信道 水声通信 信道估计 浅海水声环境
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基于改进联合分布适配和支持向量机的谐波减速器故障诊断
2
作者 石超 刘彪 +2 位作者 郭世杰 唐术锋 吕贺 《机电工程》 北大核心 2025年第3期441-450,共10页
在对谐波减速器进行变工况故障诊断时,一般难以获得大量的带标签数据,从而导致所训练的模型识别准确率较低。针对这一问题,提出了一种基于改进联合分布适配和支持向量机的迁移模型(方法),从而对谐波减速器进行了故障诊断。首先,对周期... 在对谐波减速器进行变工况故障诊断时,一般难以获得大量的带标签数据,从而导致所训练的模型识别准确率较低。针对这一问题,提出了一种基于改进联合分布适配和支持向量机的迁移模型(方法),从而对谐波减速器进行了故障诊断。首先,对周期样本进行了时域、频域以及熵特征的多特征提取,构造了样本集;然后,针对联合适配(JDA)对齐两域状态下,未考虑到数据潜在的几何结构问题,在JDA的基础上增加了联合分布的权重因子以及加权流形正则化项,并使用支持向量机(SVM)进行了伪标签的迭代更新,构造了改进联合分布适配-支持向量机(IJDA-SVM)迁移模型;最后,使用实验所得的谐波减速器振动信号数据以及滚动轴承公开数据集对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:IJDA-SVM在谐波减速器单域诊断效果上,最高识别率可达97.25%,平均识别率为94.08%,在谐波减速器多域诊断效果上,最高识别率可达95.25%,平均识别率为92.5%。采用该方法能够实现变工况谐波减速器的故障诊断目的,其具有诊断精度高、泛化效果好的优点。 展开更多
关键词 变速器 多域故障诊断 变工况 迁移学习 改进联合分布适配-支持向量机 流形正则化
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基于支持向量机与改进高斯过程混合模型的车用电池容量预测方法 被引量：4
3
作者 李雨佳 欧阳权 +2 位作者 刘灏仪 祝铭烨 王志胜 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期87-96,共10页
基于数据驱动的容量预测有助于锂电池健康管理以延长其使用寿命。然而,目前大多数相关方法基于实验室数据展开,无法反映实际复杂工况下车用电池老化特性。因此,本文利用电动汽车实车数据,设计了一种基于支持向量机与改进高斯过程的混合... 基于数据驱动的容量预测有助于锂电池健康管理以延长其使用寿命。然而,目前大多数相关方法基于实验室数据展开,无法反映实际复杂工况下车用电池老化特性。因此,本文利用电动汽车实车数据,设计了一种基于支持向量机与改进高斯过程的混合模型,实现了车用电池容量的精确预测。首先从汽车实时运行数据集中利用滑动窗口安时积分法提取其容量数据,设计了集合经验模态分解方法,将电池容量分为长期退化趋势和短期波动两部分,然后分别设计支持向量机与改进高斯过程对这两个分量进行建模,将结果融合得到最终的容量预测值。基于三辆实车数据集的试验结果表明,所提出的方法可以适用于实车数据的高精度容量预测。 展开更多
关键词 实车数据 容量预测 支持向量机 改进高斯过程
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基于改进麻雀搜索算法和支持向量机的边坡稳定性 被引量：4
4
作者 连浩 周爱红 乐婧瑜 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第10期4239-4246,共8页
边坡失稳是由多种因素共同作用的结果,常规的数学模型难以准确预测。为提高边坡稳定性预测精度,采用多策略融合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM),进而建立边坡稳... 边坡失稳是由多种因素共同作用的结果,常规的数学模型难以准确预测。为提高边坡稳定性预测精度,采用多策略融合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机(support vector machine,SVM),进而建立边坡稳定性预测模型(ISSA-SVM模型)。将重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高、孔隙压力比6项因素作为输入特征,将边坡稳定性状态作为输出结果,进而预测边坡稳定性。选取中外工程实例建立边坡数据库,将ISSA-SVM模型与SSA-SVM模型进行对比分析,通过灰色关联度分析法(grey relation analysis,GRA)进行敏感性分析。结果表明:ISSA-SVM模型预测精度更高、泛化能力更强,黏聚力和内摩擦角是对边坡稳定性最为敏感的因子。所提ISSA-SVM模型不仅能够准确地预测边坡稳定状态,还可以为其他领域相关问题提供参考。 展开更多
关键词 边坡稳定性 相关性分析 改进麻雀搜索算法 支持向量机 敏感性分析
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基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承诊断方法研究 被引量：22
5
作者 李永波 徐敏强 +1 位作者 赵海洋 黄文虎 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期184-192,共9页
提出一种新的轴承故障特征提取方法——层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE)。层次模糊熵包括层次分析和模糊熵计算。与多尺度模糊熵相比,层次模糊熵既分析信号的低频分量又分析信号的高频分量,因而能提取更全面、准确的故障信... 提出一种新的轴承故障特征提取方法——层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE)。层次模糊熵包括层次分析和模糊熵计算。与多尺度模糊熵相比,层次模糊熵既分析信号的低频分量又分析信号的高频分量,因而能提取更全面、准确的故障信息。改进支持向量机(Improved support vector machine based binary tree,ISVMBT)相比其他多分类器具有识别率更高的优势,因此提出了一种基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承故障诊断方法。首先将HFE作为故障特征提取工具,然后将所得的特征向量输入到改进支持向量机进行模式识别。通过轴承故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取轴承故障特征,实现轴承不同故障类型和故障程度的准确识别。 展开更多
关键词 故障诊断 层次模糊熵(HFE) 改进支持向量机(isvm-bt) 滚动轴承
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基于聚类改进S变换与直接支持向量机的电能质量扰动识别 被引量：33
6
作者 徐志超 杨玲君 李晓明 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期50-58,73,共10页
针对电能质量扰动信号的识别问题,提出基于聚类改进S变换与直接支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别方法。提出聚类改进S变换方法,该方法结合电能质量扰动信号的特点,可同时对基频的时域分辨率及高频的频域分辨率进行最优化处理,保证特... 针对电能质量扰动信号的识别问题,提出基于聚类改进S变换与直接支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别方法。提出聚类改进S变换方法,该方法结合电能质量扰动信号的特点,可同时对基频的时域分辨率及高频的频域分辨率进行最优化处理,保证特征提取的准确性;将直接支持向量机作为分类器,与最小二乘支持向量机相比,其求解简单,计算复杂度较低,训练与测试速度快,泛化能力较高,并且避免不能保证全局最优解的缺点;将聚类改进S变换与直接支持向量机相结合,应用于单一扰动及混合扰动的识别分类工作。仿真实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电能质量 扰动识别 聚类改进S变换 直接支持向量机 支持向量机
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基于改进小波能熵和支持向量机的短时电能质量扰动识别 被引量：48
7
作者 李庚银 王洪磊 周明 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期161-167,共7页
提出了一种基于改进小波能熵和支持向量机(SVM)的短时电能质量扰动识别方法。首先对采样信号进行小波多分辨分解与重构处理,然后引入滑动时间窗算法,从时-频域结合分析的角度,选用高频带的小波系数进行特征提取;提出了改进小波能熵算法... 提出了一种基于改进小波能熵和支持向量机(SVM)的短时电能质量扰动识别方法。首先对采样信号进行小波多分辨分解与重构处理,然后引入滑动时间窗算法,从时-频域结合分析的角度,选用高频带的小波系数进行特征提取;提出了改进小波能熵算法,并用此计算相应的熵值作为扰动特征量,将这些特征量作为SVM的输入,实现短时电能质量扰动的辨识。通过原始小波能熵与改进小波能熵的对比,仿真结果表明了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 电能质量 扰动识别 改进小波能熵 支持向量机
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改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断 被引量：6
8
作者 李晓东 曾光明 +5 位作者 蒋茹 李峰 石林 梁婕 韦安磊 黄国和 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期68-71,共4页
针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函RWLOO(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对RWLOO(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优... 针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函RWLOO(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对RWLOO(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优化.结果表明:用改进的SVM对污水处理厂的故障数据进行分类时,比未经改进的SVM错分类率低16.5%. 展开更多
关键词 故障诊断 支持向量机 遗传算法 改进支持向量机
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改进遗传算法和支持向量机的岩体结构面聚类分析 被引量：18
9
作者 李宁 王李管 +2 位作者 贾明涛 陈建宏 谭正华 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S2期405-411,共7页
岩体结构面控制着岩质边坡和地下洞室等岩体工程的稳定性,在岩体力学及水力学分析中起到关键作用。为对岩体结构面进行合理分组,精确地模拟岩体结构面网络的分布,提出一种融合改进遗传算法和支持向量机的聚类方法。首先,根据岩体结构面... 岩体结构面控制着岩质边坡和地下洞室等岩体工程的稳定性,在岩体力学及水力学分析中起到关键作用。为对岩体结构面进行合理分组,精确地模拟岩体结构面网络的分布,提出一种融合改进遗传算法和支持向量机的聚类方法。首先,根据岩体结构面产状信息建立结构面分组的数学模型,采用改进的遗传算法计算结构面样本的全局最优聚类中心,再以聚类中心为训练样本,利用支持向量机方法将结构面样本进行完全划分。通过随机产生的结构面数据以及实际工程的运用表明,遗传-支持向量机聚类算法对岩体结构面的分组合理,获得的优势结构面结果可靠。 展开更多
关键词 结构面聚类分析 改进遗传算法 支持向量机(SVM) 优势产状
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改进支持向量机模型的旋转机械故障诊断方法 被引量：14
10
作者 曹冲锋 杨世锡 +1 位作者 周晓峰 杨将新 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期270-273,共4页
针对支持向量机在旋转机械的故障诊断中存在的模型超参数选择的不确定性,利用超参数相关理论和先验知识界定模型超参数选择区间,结合全局搜索和局部搜索实现参数优化组合,运用泛化模式搜索的模型超参数选择方法,并将改进的支持向量机模... 针对支持向量机在旋转机械的故障诊断中存在的模型超参数选择的不确定性,利用超参数相关理论和先验知识界定模型超参数选择区间,结合全局搜索和局部搜索实现参数优化组合,运用泛化模式搜索的模型超参数选择方法,并将改进的支持向量机模型引入旋转机械的故障诊断。结果表明,改进的模型具有较高的搜索效率和参数优化选择性能,提高了故障诊断的精度。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 改进支持向量机模型 泛化模式搜索 超参数选择
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最小二乘支持向量机联合改进果蝇优化算法的CFB锅炉燃烧优化 被引量：13
11
作者 张文广 张越 +2 位作者 孙亚洲 高明明 李宝贵 《热力发电》 CAS 北大核心 2016年第7期44-49,共6页
针对电厂循环流化床(CFB)锅炉降低污染物排放和提高锅炉燃烧效率的问题,本文首先应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了锅炉效率、NO_x和SO_2排放特性的软测量模型,并对比了LS-SVM和BP神经网络模型的性能;然后基于LS-SVM建立的模型,提出... 针对电厂循环流化床(CFB)锅炉降低污染物排放和提高锅炉燃烧效率的问题,本文首先应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了锅炉效率、NO_x和SO_2排放特性的软测量模型,并对比了LS-SVM和BP神经网络模型的性能;然后基于LS-SVM建立的模型,提出了3种优化策略,采用改进果蝇优化算法(MFOA)在一定范围内对CFB锅炉运行工况的可调参数进行优化。结果表明:LS-SVM模型与BP神经网络模型相比,训练时间较短,预测精度较高,泛化能力较强;CFB锅炉效率最多提高了0.61%,NO_x和SO_2排放质量浓度最多降低了7.88%和18.13%。 展开更多
关键词 CFB 锅炉效率 NOx SO2 最小二乘支持向量机 改进果蝇优化算法 燃烧优化
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基于支持向量机-改进型鱼群算法的CO_2优化调控模型 被引量：11
12
作者 辛萍萍 张珍 +3 位作者 王智永 胡瑾 邵志成 张海辉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期249-256,共8页
提出了融合支持向量机-改进型鱼群算法的CO_2优化调控模型,为CO_2精准调控提供定量依据。设计了嵌套试验,采集不同温度、光子通量密度、CO_2浓度组合下的黄瓜光合速率,以此构建基于支持向量机的黄瓜光合速率预测模型;以预测模型网络为... 提出了融合支持向量机-改进型鱼群算法的CO_2优化调控模型,为CO_2精准调控提供定量依据。设计了嵌套试验,采集不同温度、光子通量密度、CO_2浓度组合下的黄瓜光合速率,以此构建基于支持向量机的黄瓜光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用改进型鱼群算法实现二氧化碳饱和点寻优,获得不同温度、光子通量密度组合条件的CO_2饱和点,进而构建CO_2优化调控模型。异校验结果表明,CO_2饱和点实测值与预测值相关系数为0.965,最大相对误差3.056%。提出的CO_2优化调控模型可动态预测CO_2饱和点,为实现设施CO_2精准调控提供了可行思路。 展开更多
关键词 CO2优化调控模型 支持向量机算法 改进型鱼群算法 光合速率 CO2饱和点
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用于处理不平衡样本的改进近似支持向量机新算法 被引量：6
13
作者 刘艳 钟萍 +2 位作者 陈静 宋晓华 何云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第6期1618-1621,共4页
近似支持向量机(PSVM)在处理不平衡样本时,会过拟合样本点数较多的一类,低估样本点数较少的类的错分误差,从而导致整体样本的分类准确率下降。针对该问题,提出一种用于处理不平衡样本的改进的PSVM新算法。新算法不仅给正、负类样本赋予... 近似支持向量机(PSVM)在处理不平衡样本时,会过拟合样本点数较多的一类,低估样本点数较少的类的错分误差,从而导致整体样本的分类准确率下降。针对该问题,提出一种用于处理不平衡样本的改进的PSVM新算法。新算法不仅给正、负类样本赋予不同的惩罚因子,而且在约束条件中新增参数,使得分类面更具灵活性。该算法先对训练集训练获得最优参数,然后再对测试集进行训练获得分类超平面,最后输出分类结果。UCI数据库中9组数据集的实验结果表明:新算法提高了样本的分类准确率,在线性的情况下平均提高了2.19个百分点,在非线性的情况下平均提高了3.14个百分点,有效地提高了模型的泛化能力。 展开更多
关键词 近似支持向量机 不平衡样本 参数 惩罚因子 模型改进
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支持向量机改进序列最小优化学习算法 被引量：10
14
作者 朱齐丹 张智 邢卓异 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期183-188,共6页
为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能,提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法,对传统SMO学习方法进行了多方面改进,从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法.改进后的SMO学习算法提高了学... 为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能,提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法,对传统SMO学习方法进行了多方面改进,从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法.改进后的SMO学习算法提高了学习速度,加快了网络收敛速度.基于改进SMO算法的仿真结果验证了改进SMO算法的有效性和优越性,并通过仿真,与原始算法进行了比较,显示了改进SMO算法的快速性. 展开更多
关键词 支持向量机 序列最小优化 改进学习算法 回归问题
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基于改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量 被引量：12
15
作者 钱晓山 阳春华 徐丽莎 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1704-1709,共6页
针对氧化铝蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出了改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量建模方法。首先基于灰色关联分析和核主成分分析确定模型的输入变量,再用改进差分进化算法的最小二乘支持向量机构建... 针对氧化铝蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出了改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量建模方法。首先基于灰色关联分析和核主成分分析确定模型的输入变量,再用改进差分进化算法的最小二乘支持向量机构建软测量模型。并与DE-LSSVM软测量模型进行比较;最后应用蒸发过程生产数据进行验证,结果表明,新模型具有更好的学习能力和泛化性能且预测精度更高,可为蒸发过程操作优化提供必要的指导。 展开更多
关键词 改进差分进化 最小二乘支持向量机 铝酸钠溶液浓度 软测量
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采用改进支持向量机和复小波变换的谐波及间谐波测量方法 被引量：12
16
作者 曹健 林涛 +1 位作者 强晓刚 许建军 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1384-1390,共7页
为给谐波、间谐波治理提供准确依据,提出了基于改进型支持向量机和可调窗复连续小波变换相结合的高精度谐波、间谐波测量方法。通过合理优化预设模型的准确性,构造改进型支持向量机对整个测量频带进行初步扫频,以较小的计算量一次性获... 为给谐波、间谐波治理提供准确依据,提出了基于改进型支持向量机和可调窗复连续小波变换相结合的高精度谐波、间谐波测量方法。通过合理优化预设模型的准确性,构造改进型支持向量机对整个测量频带进行初步扫频,以较小的计算量一次性获取谐波、间谐波分量的个数并初步测量其频率。根据改进型支持向量机提供的频谱分布情况,对各个分量跟踪配置复连续小波对应的带通滤波器,逐个精确测量其频率和幅值。通过适当调整各个复小波窗函数的带宽参数,构造频窗互不交叉的复带通滤波器来抑制频率邻近分量之间的干扰,同时能在非同步采样条件下有效抑制基波频率波动对测量精度的影响。仿真结果表明,该方法能够准确测量谐波、间谐波分量的频率、幅值和相位,具有测量精度高、计算量小、抗噪性能好等优点。 展开更多
关键词 电力系统谐波 间谐波 改进型支持向量机 复连续小波变换 复带通滤波器 小波混叠
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基于改进果蝇优化算法优化支持向量机的故障诊断 被引量：17
17
作者 黄晓璐 周湘贞 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期568-574,共7页
为提高支持向量机(SVM)在机械故障诊断中的精度,对果蝇优化算法(FOA)进行改进,提取了一种基于改进果蝇优化算法优化SVM的故障诊断方法。改进果蝇优化算法(IFOA)中果蝇个体在进行位置更新时,融入了历史位置信息,在增加果蝇种群多样性的同... 为提高支持向量机(SVM)在机械故障诊断中的精度,对果蝇优化算法(FOA)进行改进,提取了一种基于改进果蝇优化算法优化SVM的故障诊断方法。改进果蝇优化算法(IFOA)中果蝇个体在进行位置更新时,融入了历史位置信息,在增加果蝇种群多样性的同时,又使算法具有了跳出局部最优的能力,进而可以获得更优的SVM参数以增强SVM分类性能。齿轮故障诊断实例验证了IFOA算法提升了SVM的识别效果,相比于其他一些方法更有优势。 展开更多
关键词 改进果蝇优化算法 参数优化 支持向量机 故障诊断
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一种改进的快速支持向量机分类算法研究 被引量：6
18
作者 秦玉平 王秀坤 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期291-294,共4页
快速的支持向量机分类算法——FCSVM对支持向量集采用变换的方式,用支持向量集的子集代替全部支持向量进行分类计算,在保证不损失分类精度的前提下使得分类速度较传统SVM算法有较大提高.为了获得最小的支持向量子集,同时避免支持向量的... 快速的支持向量机分类算法——FCSVM对支持向量集采用变换的方式,用支持向量集的子集代替全部支持向量进行分类计算,在保证不损失分类精度的前提下使得分类速度较传统SVM算法有较大提高.为了获得最小的支持向量子集,同时避免支持向量的移动,对FCSVM算法进行了改进.采用二分法优化分类函数中的支持向量数,给出了变换矩阵存在的充要条件及构造方法,减少了计算量.实验结果表明,改进的快速分类算法较大幅度地减少了计算复杂度,提高了分类速度,尤其在训练集规模庞大、支持向量数量较多的情况下,效果更加明显. 展开更多
关键词 支持向量机 快速算法 分类 FCSVM 改进
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基于改进S变换和复合特征量的多级支持向量机的电能质量扰动分类 被引量：13
19
作者 郭俊文 李开成 《电测与仪表》 北大核心 2014年第8期19-25,共7页
提出一种多级支持向量机对电能质量扰动事件分类的方法,该方法基于改进S变换和多级支持向量机。改进S变换首先通过傅里叶变换提取信号的主要频率成分,然后根据提取的主要频率成分设定相应的调节因子λ,使其在低频段有较高的时间分辨率,... 提出一种多级支持向量机对电能质量扰动事件分类的方法,该方法基于改进S变换和多级支持向量机。改进S变换首先通过傅里叶变换提取信号的主要频率成分,然后根据提取的主要频率成分设定相应的调节因子λ,使其在低频段有较高的时间分辨率,在高频段有较高的频率分辨率,从而增强了S变换的特征量提取能力。之后对各类信号的特征参数进行优化处理,产生复合特征量,最后在此基础上将复合特征量设置为支持向量,生成一个多级支持向量机分类器,从而实现多种电能质量扰动信号的识别。采用"二分树"分类的多级支持向量机支持向量较少,且容易实现。仿真测试结果验证了该方法相对于传统的基于S变换和支持向量机分类方法有较强的分辨率和抗噪能力。 展开更多
关键词 电能质量扰动 改进S变换 多级支持向量机
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基于改进支持向量机的MMC-MG系统桥臂故障诊断 被引量：7
20
作者 王海亮 王兴贵 +1 位作者 李锦键 张津京 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1-13,共13页
模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)半桥串联结构微电网系统桥臂中各发电模块通过串联方式连接,其投入和切除由半桥变流器(half-bridge converter,HC)中绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT... 模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)半桥串联结构微电网系统桥臂中各发电模块通过串联方式连接,其投入和切除由半桥变流器(half-bridge converter,HC)中绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)的开通与关断来实现。而该系统在并网双闭环控制下,若桥臂中HC及其连接线路发生故障,会对系统的输出特性造成一定影响。为此,分析了HC中IGBT与其反并联二极管发生开路或短路故障,以及HC之间的连接线路发生开路故障时,桥臂输出电压电流、相间环流、并网电流等参数的变化情况。选取异常变化明显的参数作为特征属性,并用其构造样本数据集。另外,在系统桥臂的故障诊断中,针对采用传统支持向量机(support vector machine,SVM)时其准确率较低的问题,建立基于鲸鱼改进SVM的故障诊断模型。结合不同数据集,通过仿真实验对所建模型的有效性进行验证。结果表明:与传统SVM和BP神经网络算法相比,基于鲸鱼改进SVM的故障桥臂诊断方法准确率更高。 展开更多
关键词 微电网 半桥变流器 特征属性 鲸鱼改进支持向量机 故障诊断 准确率
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