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基于最小二乘支持向量分类机的齿轮泵故障诊断研究 被引量:13
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作者 何庆飞 陈小虎 +2 位作者 姚春江 王德文 张宁 《流体机械》 CSCD 北大核心 2019年第8期32-36,共5页
为了精确诊断齿轮泵故障,提出了基于马氏距离的传感器通道选择方法,采用多项式最小二乘法去除采集振动信号的趋势项和五点三次平滑法对信号进行平滑预处理,而后分别提取基于峭度的时域特征、小波包能量特征和经验模态分解特征,运用最小... 为了精确诊断齿轮泵故障,提出了基于马氏距离的传感器通道选择方法,采用多项式最小二乘法去除采集振动信号的趋势项和五点三次平滑法对信号进行平滑预处理,而后分别提取基于峭度的时域特征、小波包能量特征和经验模态分解特征,运用最小二乘支持向量机进行状态识别。以CB-KP63齿轮泵为例进行应用,结果表明传感器1通道识别率达到85%;采集振动信号趋势项干扰较弱,平滑处理效果较好;以EMD提取各频带能量作为特征参数的LS-SVC状态识别方法识别率达到90%以上,最终证明论文提出的方法有效可行。 展开更多
关键词 齿轮泵 状态识别 最小二乘支持向量分类机 小波包分析 经验模态分解
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基于改进金豺算法优化最小二乘法支持向量机的磨削表面粗糙度预测
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作者 朱文博 张淑权 +1 位作者 张梦梦 迟玉伦 《表面技术》 北大核心 2025年第16期165-181,共17页
目的磨削过程中粗糙度直接影响产品质量,为有效预测工件磨削表面粗糙度,基于声发射和振动信号提出一种改进金豺算法(IGJO)优化最小二乘法支持向量(LSSVM)的磨削表面粗糙度预测方法。方法为增强信号特征与磨削表面粗糙度相关性,利用皮尔... 目的磨削过程中粗糙度直接影响产品质量,为有效预测工件磨削表面粗糙度,基于声发射和振动信号提出一种改进金豺算法(IGJO)优化最小二乘法支持向量(LSSVM)的磨削表面粗糙度预测方法。方法为增强信号特征与磨削表面粗糙度相关性,利用皮尔逊相关分析和主成分分析(PCA)对信号特征进行筛选,降低特征之间的多重共线性,降低模型复杂度;为改善磨削表面粗糙度预测模型的性能,对于金豺算法(GJO)易陷入局部最优问题,在GJO基础上引入佳点集初始化种群、非线性能量因子更新策略以及融合鲸鱼优化算法改进搜索策略,提升算法的初始种群多样性、收敛精度和全局搜索能力;为提高磨削表面粗糙度预测模型有效性,利用IGJO对LSSVM进行参数寻优,建立磨削表面粗糙度预测模型。结果通过轴承套圈内滚道磨削加工实验数据进行验证,结果表明IGJO-LSSVM磨削表面粗糙度预测模型能有效预测粗糙度值,预测精度为95.223%,RMSE值为0.0133,MAPE值为4.776%,R2值为0.956,均优于GJO-LSSVM、LSSVM和BP神经网络模型。结论通过IGJO优化后的LSSVM模型可实现磨削表面粗糙度有效预测,同时能够避免传统LSSVM容易陷入局部极小值的问题,对提高产品磨削质量具有重要意义。 展开更多
关键词 磨削表面粗糙度 轴承套圈 最小二乘支持向量 金豺算法
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基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支持向量机
3
作者 吕莉 贺智鹏 +3 位作者 张法滢 张莹莹 康平 李院民 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期37-48,共12页
最小二乘孪生支持向量机基于欧氏距离判断样本相似性并搭建模型的方法未考虑样本不同维度的方差差异对决策超平面位置的影响,导致模型处理此类样本精度不高且对噪声样本敏感.鉴于此,该文提出一种基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支... 最小二乘孪生支持向量机基于欧氏距离判断样本相似性并搭建模型的方法未考虑样本不同维度的方差差异对决策超平面位置的影响,导致模型处理此类样本精度不高且对噪声样本敏感.鉴于此,该文提出一种基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支持向量机.该算法利用马氏距离替换欧氏距离构造密度加权策略,充分考虑点与分布的关系,给予噪声数据较低的权重,降低算法对噪声的敏感性;同时结合马氏距离核函数计算样本内协方差矩阵,消除样本特征值之间方差的差异,更准确地体现样本间的相关性,从而优化决策超平面.实验采用人工数据集和UCI数据集,实验结果表明:该算法比同类型分类算法具有更高的分类精确度和泛化能力,能够有效区分在样本中的噪声数据并赋予合适的权重值,提升分类器的鲁棒性. 展开更多
关键词 支持向量 马氏距离 核函数 密度加权 最小二乘损失函数
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基于最小二乘支持向量机和车辆荷载监测数据的悬索桥吊索疲劳寿命预测 被引量:1
4
作者 曾国良 邓扬 《桥梁建设》 北大核心 2025年第1期41-48,共8页
针对传统吊索疲劳寿命计算方法计算效率低、无法考虑交通量增长的问题,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和车辆荷载监测数据进行悬索桥吊索疲劳寿命预测研究。以某大跨度双塔单跨悬索桥为背景,采用LSSVM建立吊索疲劳损伤与车辆荷载监测数... 针对传统吊索疲劳寿命计算方法计算效率低、无法考虑交通量增长的问题,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和车辆荷载监测数据进行悬索桥吊索疲劳寿命预测研究。以某大跨度双塔单跨悬索桥为背景,采用LSSVM建立吊索疲劳损伤与车辆荷载监测数据的相关性模型,建模过程中考虑LSSVM模型输入与输出的最优模式以及训练数据长度;建立1根吊索(以29号吊索为例)与其它吊索的日疲劳损伤之间的相关性模型,预测其它吊索的疲劳损伤;考虑日车流量和等效车总重的增长,进行吊索疲劳寿命预测。结果表明:对于29号吊索的4种LSSVM模型,模型Ⅳ的边界条件较其它3种模型更为合理,测试数据的平均相对误差低于模型Ⅰ~Ⅲ;该方法将日疲劳损伤与车辆荷载监测数据进行直接关联;LSSVM相关性模型的预测能力依赖于训练样本的数量,当训练数据长度为284 d时,模型Ⅳ的预测能力较强,其平均相对误差低于5.5%;同时考虑日车流量和等效车总重增长时,疲劳累积损伤显著增长。 展开更多
关键词 悬索桥 吊索 结构健康监测 车辆荷载 疲劳损伤 疲劳寿命 最小乘支持向量 相关性模型
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基于最小二乘支持向量机解耦的无轴承磁通切换电机转子径向磁悬浮逆系统控制
5
作者 林佳泷 周扬忠 +1 位作者 陈东远 梁彤伟 《电工技术学报》 北大核心 2025年第14期4534-4546,共13页
针对无轴承磁通切换电机非线性、多变量、强耦合特性,该文提出一种转子径向磁悬浮解耦控制策略。首先,采用最小二乘支持向量机的方法对悬浮力模型中的耦合电磁力部分进行拟合补偿,实现悬浮系统初步解耦;然后,验证悬浮系统可逆性,并按照... 针对无轴承磁通切换电机非线性、多变量、强耦合特性,该文提出一种转子径向磁悬浮解耦控制策略。首先,采用最小二乘支持向量机的方法对悬浮力模型中的耦合电磁力部分进行拟合补偿,实现悬浮系统初步解耦;然后,验证悬浮系统可逆性,并按照逆系统理论设计伪线性复合悬浮系统,进一步实现了悬浮系统的线性化解耦;最后,对解耦后的悬浮系统设计闭环控制器,对悬浮闭环系统稳定性进行理论分析。实验结果验证,所提控制策略实现了无轴承磁通切换电机悬浮系统的动态解耦,提升了悬浮系统的动、静态性能。 展开更多
关键词 无轴承磁通切换电机 逆系统 最小乘支持向量 径向磁悬浮 解耦控制
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基于半监督学习结合最小二乘支持向量机的蝴蝶兰生长期最佳环境模型构建
6
作者 陈俞帆 白芮羽 +3 位作者 陈邦云 王华 敬勇 李亚硕 《农业工程》 2025年第4期38-42,共5页
蝴蝶兰是重要的观赏植物,生长环境对其生长发育具有显著影响。传统栽培方法多依赖经验,缺乏科学性和精准性。收集蝴蝶兰生长过程中的环境参数和生长状态指标,筛选关键特征,采用半监督学习结合最小二乘支持向量机方法,训练深度学习模型... 蝴蝶兰是重要的观赏植物,生长环境对其生长发育具有显著影响。传统栽培方法多依赖经验,缺乏科学性和精准性。收集蝴蝶兰生长过程中的环境参数和生长状态指标,筛选关键特征,采用半监督学习结合最小二乘支持向量机方法,训练深度学习模型用于预测蝴蝶兰生长最佳环境条件。通过自学习方法,模型能够从大量未标记样本中筛选出置信度高的样本,增加训练样本数量,提高模型的泛化能力和预测准确性。试验结果表明,当概率阈值设置为97%时,模型准确性最高,均方根误差3.974、决定系数0.975。该模型可为蝴蝶兰的科学栽培提供新的解决方案。 展开更多
关键词 半监督学习 最小乘支持向量 环境模型 蝴蝶兰 智慧农业
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基于沙地猫群优化–最小二乘支持向量机的动态NOx排放预测 被引量:6
7
作者 金秀章 史德金 乔鹏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期182-190,I0015,共10页
针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。... 针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。首先利用k近邻互信息计算时间延迟的同时筛选辅助变量。然后,基于SCSO算法进行输入变量阶次的选择。使用包含辅助变量时间延迟和阶次的信息作为模型的输入,SCSO算法优化最小二乘支持向量机参数,建立动态NOx排放最小二乘支持向量机预测模型(SCSO-LSSVM动态软测量模型)。最后将模型与未加入迟延的LSSVM模型,加入迟延的LSSVM模型和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机参数的动态软测量模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,该文建立SCSO-LSSVM动态软测量模型均方根误差、平均绝对误差、平均绝对误差最小,预测精度最高,而且在NOx浓度剧烈波动时也能够较好地预测NOx浓度,具有很好的动态特性。 展开更多
关键词 NOx浓度 k近邻互信息 沙地猫群优化算法 最小乘支持向量 软测量模型
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基于改进最小二乘支持向量机组合模型的深基坑沉降变形预测 被引量:7
8
作者 刘清龙 吕颖慧 +1 位作者 秦磊 赵鹏 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期8-14,共7页
为了提高深基坑沉降变形预测精度,及时为深基坑支护施工提供指导,提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型;通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据,并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量... 为了提高深基坑沉降变形预测精度,及时为深基坑支护施工提供指导,提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型;通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据,并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,对分解的数据分别训练、预测后再叠加,得到最终预测结果;应用所提出模型对济南市某深基坑的累积沉降量进行预测,同时与其他模型对比,验证所提出模型的实用性和优越性。结果表明:所提出模型预测深基坑累积沉降量的平均相对误差为0.035%,均方误差为0.0809 mm^(2),均方根误差为0.2838 mm,所提出模型的准确性远优于其他模型的;自适应噪声完备集合经验模态分解方法的引入更有利于在深基坑沉降变形预测方面发挥最小二乘支持向量机的优势。 展开更多
关键词 深基坑沉降变形 最小乘支持向量 经验模态分解 粒子群优化算法 遗传算法
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基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的矿工疲劳程度识别模型 被引量:2
9
作者 田水承 任治鹏 毛俊睿 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第4期110-116,共7页
为精准识别矿工疲劳程度,减少因疲劳引发的煤矿人因事故,提出了一种基于遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的矿工疲劳程度识别模型。首先,通过疲劳诱发试验采集矿工心电数据,利用Friedman检验优选矿工疲劳程度的特征指标;然后... 为精准识别矿工疲劳程度,减少因疲劳引发的煤矿人因事故,提出了一种基于遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的矿工疲劳程度识别模型。首先,通过疲劳诱发试验采集矿工心电数据,利用Friedman检验优选矿工疲劳程度的特征指标;然后,采用主成分分析法对选取的特征指标进行降维处理,建立表征矿工疲劳程度的特征集;在此基础上,利用遗传算法优化最小二乘支持向量机的关键参数,构建矿工疲劳程度识别模型。结果表明:选取的矿工疲劳程度特征指标能够有效反映矿工的疲劳程度;相较GA-SVM和LSSVM模型,融合GA-LSSVM模型可显著提高矿工疲劳程度的识别准确率(平均识别准确率为96.87%)。构建的矿工疲劳程度识别模型可较为高效地识别矿工的疲劳程度,对煤矿人因事故的防控具有一定的现实指导意义。 展开更多
关键词 矿工 疲劳识别 心电信号 最小乘支持向量 遗传算法
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基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法 被引量:124
10
作者 郑含博 王伟 +3 位作者 李晓纲 王立楠 李予全 韩金华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3424-3429,共6页
为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的... 为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的最优参数,并采用交叉验证原理来提高分类算法的整体泛化性能。实例分析结果表明,采用LS-SVM和PSO算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;与传统的电力变压器故障诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高。 展开更多
关键词 最小乘支持向量 多类分类 粒子群优化 故障诊断 电力变压器 准确率
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基于最小二乘支持向量机算法的三维荧光光谱技术在中国白酒分类中的应用 被引量:17
11
作者 杨建磊 朱拓 +2 位作者 徐岩 范文来 武浩 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期243-246,共4页
为了对白酒的鉴别分类方法进行创新研究,文章对近百种白酒的荧光光谱进行了测定,并合成其三维荧光光谱图。经对比研究和反复仿真实验发现,通过所提取的白酒三维荧光光谱的3个特定参数,可以实现对白酒种类的准确分类。分类的准确率可达87... 为了对白酒的鉴别分类方法进行创新研究,文章对近百种白酒的荧光光谱进行了测定,并合成其三维荧光光谱图。经对比研究和反复仿真实验发现,通过所提取的白酒三维荧光光谱的3个特定参数,可以实现对白酒种类的准确分类。分类的准确率可达87%以上。为了证明所选参数对白酒分类的有效性,把最小二乘支持向量机应用到白酒的鉴别分类中,并通过计算机模拟进行验证。同时还应用经典支持向量机、概率神经网络对所提取的相同数据进行分类和仿真,并将其仿真结果与使用最小二乘支持向量机仿真的结果进行比较。结果发现,使用最小二乘支持向量机可以取得更为准确的分类结果。 展开更多
关键词 白酒 荧光 分类 最小乘支持向量
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最小二乘支持向量机多分类法的变压器故障诊断 被引量:22
12
作者 贾嵘 徐其惠 +2 位作者 李辉 刘伟 杨可 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期110-113,132,共5页
为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多分类电力变压器油中气体分析(DGA)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为LS-SVM的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在... 为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多分类电力变压器油中气体分析(DGA)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为LS-SVM的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在高维空间的分布特性诊断变压器故障类型。该法在小样本条件下可获得最优解,泛化能力很好,且没有传统支持向量机只能分两类的缺陷,很好地解决了变压器多种故障共存的实际情况。试验表明,该方法分类效果很好,可较好地解决变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,故障类型的正判率较高。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 最小乘支持向量 分类 纠错编码
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一种改进的最小二乘孪生支持向量机分类算法 被引量:22
13
作者 储茂祥 王安娜 巩荣芬 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期998-1003,共6页
提出了一种新的模式分类器,即广泛权重的最小二乘孪生支持向量机.该支持向量机在正、负两类样本上广泛地增加权重,很好地抑制了交叉噪声样本对数据分类的影响.其次,根据间隔最大化原理,该支持向量机在目标函数上增加了一个正规化项,实... 提出了一种新的模式分类器,即广泛权重的最小二乘孪生支持向量机.该支持向量机在正、负两类样本上广泛地增加权重,很好地抑制了交叉噪声样本对数据分类的影响.其次,根据间隔最大化原理,该支持向量机在目标函数上增加了一个正规化项,实现结构风险最小化和避免在求解该目标函数时可能对病态矩阵求逆的处理.同时,提出了利用一种指数函数计算训练样本的密度来获得样本权重值的算法.该算法能够有效缩减计算权重的时间,且具有较强的鲁棒性.实验证明本文提出的广泛权重的最小二乘孪生支持向量机能够实现高精度和高效率的分类效果,而且特别适合于含有交叉噪声样本的数据集分类. 展开更多
关键词 模式分类 最小二乘 孪生支持向量 权重 指数函数
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最小二乘支持向量机在电能质量扰动分类中的应用 被引量:93
14
作者 张全明 刘会金 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期106-110,共5页
提出一种基于最小二乘支持向量机和小波包分解的电能质量扰动分类方法。对正常电压和几种常见电能质量扰动(电压骤升、电压骤降、电压中断、暂态脉冲、暂态振荡、谐波和电压闪变)进行小波包分解,提取各终节点小波包系数的标准偏差作为... 提出一种基于最小二乘支持向量机和小波包分解的电能质量扰动分类方法。对正常电压和几种常见电能质量扰动(电压骤升、电压骤降、电压中断、暂态脉冲、暂态振荡、谐波和电压闪变)进行小波包分解,提取各终节点小波包系数的标准偏差作为特征向量;然后,用自适应优化算法对最小二乘支持向量机进行优化;最后,利用基于优化参数和最小输出编码的最小二乘支持向量机进行分类和识别。与BP神经网络分类方法相比,该方法能克服训练时间较长、容易陷入局部最小等问题,具有较快的训练速度和较高的分类准确率,在样本数较小时仍取得较好的效果。仿真实验验证了该方法对扰动分类的有效性。 展开更多
关键词 最小乘支持向量 小波包 BP神经网络 电能质量 分类
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最小二乘小波支持向量机的DNA序列分类方法 被引量:9
15
作者 冼广铭 曾碧卿 冼广淋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期222-225,共4页
目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L(2R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同... 目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L(2R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在分类方面具有优良的特征提取性能。 展开更多
关键词 支持向量 核函数 最小二乘小波支持向量 分类
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基于聚类核函数的最小二乘支持向量机高光谱图像半监督分类 被引量:6
16
作者 高恒振 万建伟 +1 位作者 许可 钱林杰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第2期276-280,共5页
针对大规模的高光谱数据分类,为了利用未标签样本所含信息,来提升分类器性能,提出了一种半监督分类算法。该算法根据聚类假设,即属于同一类地物的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则来改进核函数,采用基于光谱角度量的K均值... 针对大规模的高光谱数据分类,为了利用未标签样本所含信息,来提升分类器性能,提出了一种半监督分类算法。该算法根据聚类假设,即属于同一类地物的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则来改进核函数,采用基于光谱角度量的K均值聚类算法对样本集进行聚类,根据多次聚类的结果,构造包袋核函数,然后利用加法和乘法运算将包袋核函数和RBF核函数组合成新的核函数,从而把未标签样本信息融入分类器。而且采用最小二乘支持向量机,将标准支持向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题。高光谱实测数据实验表明了本文方法的优越性。 展开更多
关键词 半监督 最小二乘 聚类 核函数 支持向量
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基于最小二乘支持向量机的无人机遥感影像分类 被引量:11
17
作者 刘伟 赵庆展 +2 位作者 汪传建 陈洪 李沛婷 《江苏农业科学》 北大核心 2017年第9期187-191,共5页
针对SVM容易出现过学习、泛化能力下降的问题,利用LSSVM在求解线性方程组时的自身优势,对高分辨率无人机多光谱影像进行地物分类识别。采用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机,获取研究区域玛纳斯河畔的多光谱影像,首先利用最... 针对SVM容易出现过学习、泛化能力下降的问题,利用LSSVM在求解线性方程组时的自身优势,对高分辨率无人机多光谱影像进行地物分类识别。采用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机,获取研究区域玛纳斯河畔的多光谱影像,首先利用最佳波段指数法与光谱信息、纹理信息结合得到最佳特征波段组合,从而降低数据维度,进而利用粒子群优化和网格搜索算法分别进行参数寻优并交叉验证方法对影像进行SVM和LSSVM对比试验。结果表明,Micro MCA12 Snap多光谱传感器所选择的1、6、11波段组合及NDVI、NDWI、Mean特征信息组合,粒子群优化LSSVM分类的总体精度较网格搜索LSSVM高0.092%,Kappa系数高0.006;粒子群优化LSSVM分类的总体精度较粒子群优化SVM分类高2.021%,Kappa系数高0.008。试验方法改善了各种地物特别是裸地与沙石的区分,是对该相机及特征组合进行分类的有效手段。 展开更多
关键词 最小乘支持向量 粒子群优化 网格搜索 交叉验证 无人机遥感
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最小二乘支持向量机分类的稀疏化方法研究 被引量:6
18
作者 陈圣磊 陈耿 薛晖 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期145-147,150,共4页
最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢。为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法。在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向... 最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢。为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法。在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向量机优化问题可以通过线性方程组求解,从而得到最优判别函数。实验结果表明,该算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比最小二乘支持向量机更快的预测速度。 展开更多
关键词 支持向量 最小二乘 稀疏化 分类 特征空间 次规划
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基于最小二乘模糊支持向量机的基因分类研究 被引量:6
19
作者 骆嘉伟 苏涵沐 陈涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期459-461,共3页
随着大量基因表达数据的涌现,把海量的数据划分成数量相对较少的组,有助于提取对生理学和医药学等有价值的生物信息。基因分类技术能够很好地处理和分析这些基因数据。提出了一种应用于基因分类的模糊最小二乘支持向量机方法,通过设置... 随着大量基因表达数据的涌现,把海量的数据划分成数量相对较少的组,有助于提取对生理学和医药学等有价值的生物信息。基因分类技术能够很好地处理和分析这些基因数据。提出了一种应用于基因分类的模糊最小二乘支持向量机方法,通过设置模糊隶属度改变分类中样本的贡献属性。该方法不仅考虑了样本与类中心点的距离关系,还充分考虑样本与样本之间的关系,减弱噪声或野值样本对分类的影响。采用美国威斯康星乳腺癌数据和皮马印第安人糖尿病数据进行实验检测,均取得了很好的效果。 展开更多
关键词 基因微阵列 基因分类 最小二乘 隶属度函数 模糊支持向量
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基于最小二乘支持向量机的脑电信号分类 被引量:3
20
作者 刘冲 于清文 +1 位作者 陆志国 王宏 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期634-637,共4页
研究了基于运动想象脑电信号对大脑的想象运动状态进行分类识别的问题.根据事件相关同步和事件相关去同步现象识别出被试的想象运动状态,通过频带能量特征提取方法获得了想象左右手运动时的脑电信号特征,使用最小二乘支持向量机对提取... 研究了基于运动想象脑电信号对大脑的想象运动状态进行分类识别的问题.根据事件相关同步和事件相关去同步现象识别出被试的想象运动状态,通过频带能量特征提取方法获得了想象左右手运动时的脑电信号特征,使用最小二乘支持向量机对提取到的频带能量特征进行分类.结果表明,使用最小二乘支持向量机可以对运动想象脑电信号的频带能量特征进行有效分类,分类正确率达到92%,其分类效果与使用标准支持向量机相当,但在计算速度上更有优势. 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 频带能量 最小二乘 支持向量
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