结合模糊(C+P)均值聚类和SP-V-支持向量机的TSK分类器 被引量：1

1

作者 徐明亮 王士同 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期643-650,共8页

为获得具有模糊规则自适应约简性能和较好的泛化性能的TSK分类器,本文提出了一种结合模糊(C+P)均值聚类(FCPM)算法和SP-V-支持向量机(SVM)分类算法来构建TSK(Takagi-Sugeno-Kang)分类器的方法。该方法首先用FCPM聚类算法对训练数据进行... 为获得具有模糊规则自适应约简性能和较好的泛化性能的TSK分类器,本文提出了一种结合模糊(C+P)均值聚类(FCPM)算法和SP-V-支持向量机(SVM)分类算法来构建TSK(Takagi-Sugeno-Kang)分类器的方法。该方法首先用FCPM聚类算法对训练数据进行聚类;然后根据聚类结果确定TSK分类器的模糊规则前件中的高斯隶属度函数的中心和宽度参数;最后采用成组稀疏约束SP-V-SVM算法对模糊规则后件参数进行学习,该算法不仅改善了系统的泛化性能,还使系统具有模糊规则自适应约简功能,使得系统更为紧凑。与相关算法在UCI和IDA标准数据集分类实验中的模糊规则数和分类性能对比表明:用提出的分类算法所构造的TSK分类器不仅具有较好的分类性能,而且模糊规则数少,有利于构建更为紧凑的模糊分类系统。 展开更多

关键词 TSK分类器 模糊规则 规则约简 模糊(C+P)均值聚类(FCPM) SP-V-支持向量机(svm)

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基于模糊C均值聚类-支持向量机的海底沉积物分类识别 被引量：2

2

作者 尤加春 毛慧慧 +1 位作者 段文豪 李红星 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期122-130,共9页

在总结了目前海底底质分类研究的基础之上,率先提出利用计算机数值模拟技术对海底底质进行分类识别研究。相较于目前海底底质分类研究中所使用的水槽实验法,提出采用计算机数值正演技术模拟实际地震勘探中数据采集过程。在分类识别算法... 在总结了目前海底底质分类研究的基础之上,率先提出利用计算机数值模拟技术对海底底质进行分类识别研究。相较于目前海底底质分类研究中所使用的水槽实验法,提出采用计算机数值正演技术模拟实际地震勘探中数据采集过程。在分类识别算法上,分别采用支持向量机(SVM)和模糊C均值聚类(FCM)算法对采集的数据进行分类,为使支持向量机分类识别率达到最大,引入差分进化算法对支持向量机中关键参数进行最优化搜索,并研究了向原始地震记录中加入10%,30%,50%的高斯白噪音时算法的稳定性。在分析了这两种算法分类识别的正确率及其各自的优缺点后,提出了海底底质分类识别的两步法,即(1)先利用模糊C均值聚类进行一粗糙的预测分类,在每一类中挑选聚类性较好的数据作为支持向量机的训练样本;(2)将上一步中筛选的样本作为支持向量机的训练样本,并用差分进化算法优化支持向量机分类参数,再利用训练好的支持向量机对其余数据做预测分类。鉴于计算机数值模拟的可重复性、高效快速性及本文提出的模糊C均值聚类-支持向量机方法的鲁棒性,为便于开展进一步研究,归纳总结了一套行之有效的采用计算机数值模拟技术开展海底底质分类识别研究的一般化流程。 展开更多

关键词 双相-随机介质 模糊C均值聚类(FCM) 支持向量机(svm) 差分进化算法

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模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用 被引量：49

3

作者 李昆仑 黄厚宽 +2 位作者 田盛丰 刘振鹏 刘志强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期274-280,共7页

针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成... 针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域———计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性. 展开更多

关键词 多类分类问题 支持向量机(svm) 模糊成员函数 入侵检测

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基于密度法的模糊支持向量机 被引量：17

4

作者 安金龙 王正欧 马振平 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期544-548,共5页

针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点,提出了一种基于密度法的模糊支持向量机,在支持向量机中引入样本密度模糊参数,从而减弱了噪音以及孤立点对支持向量机分类的影响.实验结果证... 针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点,提出了一种基于密度法的模糊支持向量机,在支持向量机中引入样本密度模糊参数,从而减弱了噪音以及孤立点对支持向量机分类的影响.实验结果证明,在抗击孤立点和噪音点的干扰方面,上述方法优于类中心向量方法以及类中心点距离方法,取得了很好的效果.这一方法大大提高了支持向量机分类的泛化能力,从而大大提高了支持向量机的应用范围. 展开更多

关键词 支持向量机(svm) 模糊 分类

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基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断 被引量：36

5

作者 张国云 章兢 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期100-104,共5页

在传统支持向量机(C-SVM)的基础上,通过集成模糊聚类技术和支持向量机算法,构造了一种适合于故障诊断的多级二叉树分类器,并首次应用于水轮机调速系统故障诊断,取得了良好效果。该方法首先利用模糊聚类技术求取每类样本聚类中心,再对各... 在传统支持向量机(C-SVM)的基础上,通过集成模糊聚类技术和支持向量机算法,构造了一种适合于故障诊断的多级二叉树分类器,并首次应用于水轮机调速系统故障诊断,取得了良好效果。该方法首先利用模糊聚类技术求取每类样本聚类中心,再对各聚类中心逐次二分,从而确定了一棵二叉树,然后在二叉树的每个节点处,根据样本聚类中心把相应样本分成两类,构造出SVM 子分类器。实验结果表明,对于k 类别故障诊断问题,只需构造k-1 个SVM 子分类器,简化了分类器结构,避免了不可区分区域的出现,且节省了内存开销,故障诊断正确率高。 展开更多

关键词 系统故障诊断 树分类器 模糊支持向量机 水轮机 调速 多级 支持向量机算法 聚类中心 聚类技术 诊断问题 二叉树 svm 构造 样本 k-1 分区域 正确率 二分 内存

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基于模糊训练数据的支持向量机与模糊线性回归 被引量：3

6

作者 纪爱兵 邱红洁 谷银山 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第3期240-243,共4页

支持向量机作为1种机器学习方法已广泛应用于模式识别及函数拟合.但在支持向量机中,训练数据均为精确数据.针对训练数据的输入是模糊数的情况,研究基于模糊训练数据的分类型支持向量机,并给出其解法.然后应用基于模糊训练数据的支持向... 支持向量机作为1种机器学习方法已广泛应用于模式识别及函数拟合.但在支持向量机中,训练数据均为精确数据.针对训练数据的输入是模糊数的情况,研究基于模糊训练数据的分类型支持向量机,并给出其解法.然后应用基于模糊训练数据的支持向量机研究模糊线性回归问题. 展开更多

关键词 支持向量机(svm) 模糊训练样本 可能性测度 模糊机会约束规划 模糊线性回归

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基于模糊聚类和模糊支持向量机的湿法炼锌净化除钴过程建模 被引量：3

7

作者 朱红求 阳春华 桂卫华 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1068-1071,共4页

提出了一种基于模糊C-均值(FCM)聚类和模糊支持向量机(SVM)方法相结合的湿法炼锌净化除钴过程建模方法。该方法针对样本空间影响支持向量机泛化性能和样本数量影响计算复杂度的问题,首先采用模糊聚类将学习样本分类,然后在各个类的样本... 提出了一种基于模糊C-均值(FCM)聚类和模糊支持向量机(SVM)方法相结合的湿法炼锌净化除钴过程建模方法。该方法针对样本空间影响支持向量机泛化性能和样本数量影响计算复杂度的问题,首先采用模糊聚类将学习样本分类,然后在各个类的样本空间内采用模糊支持向量机进行训练,并对各支持向量机模型的输出加权作为过程模型的输出。以净化除钴过程生产数据进行实验验证的结果表明,该方法明显减少了模型的训练时间,模型具有精度高、泛化性能好等特点,可以用于净化过程的优化控制。 展开更多

关键词 净化除钴过程 模糊聚类 支持向量机(svm)

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用于脑-机接口P300实验的支持向量机分类方法 被引量：2

8

作者 葛瑜 刘杨 +1 位作者 周宗潭 胡德文 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第11期2857-2858,2867,共3页

脑-机接口(BCI)技术利用脑电来实现无动作的人机交互。P300字符拼写范式是利用脑电信号实现文字选择输入的一种重要BCI实验范式,它通过对EEG中的P300信号的检测和识别,来推断试验对象(被试)对字母的注意选择。以2005年脑-机接口竞赛中... 脑-机接口(BCI)技术利用脑电来实现无动作的人机交互。P300字符拼写范式是利用脑电信号实现文字选择输入的一种重要BCI实验范式,它通过对EEG中的P300信号的检测和识别,来推断试验对象(被试)对字母的注意选择。以2005年脑-机接口竞赛中的一组P300字符拼写实验数据为处理对象,采用支持向量机(SVM)的机器学习方法进行算法设计,对信号通道进行了筛选,并采用较少的EEG通道数据进行处理。另外,通过调整参与训练的数据集大小,扩大了SVM中参数的取值范围,更有利于分类器设计。通过上述策略,提高了该BCI实验范式中的系统总体分类精度。上述方法对于测试集字符最佳识别正确率可达到89%,相比于我们参加该届竞赛时所用的线性分类器(LDA),字符识别正确率提高了3%。 展开更多

关键词 脑-机接口(BCI) 脑电(EEG) P300拼写范式 支持向量机(svm) 分类

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基于模糊粗糙集和鲸鱼优化支持向量机的化工过程故障诊断 被引量：14

9

作者 李国友 杨梦琪 +2 位作者 杭丙鹏 李晨光 王维江 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期177-184,共8页

针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法。通过对化工过程历史数据分... 针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法。通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型。首先,利用模糊粗糙集对离散化后的过程数据进行特征选择,经过属性约简得出最小故障特征集合;然后,利用一种新型元启发式算法——鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA),对支持向量机的参数进行优化,根据全局最佳适应度函数值,构建故障数据分类模型;最后,将属性约简后的数据集输入到鲸鱼优化的支持向量机故障分类模型中,实现化工过程的故障诊断。利用田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程对构建的FRS-WOA-SVM故障分类模型进行测试及比较。结果表明,该方法故障诊断准确率高、诊断速度快,可以有效地对化工过程中的故障做出诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 鲸鱼优化算法(WOA) 模糊粗糙集(FRS) 支持向量机(svm) 属性约简 田纳西-伊斯曼(TE)过程

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基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法 被引量：25

10

作者 王振亚 姚立纲 +1 位作者 蔡永武 张俊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期107-114,共8页

针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation... 针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。 展开更多

关键词 故障诊断 行星齿轮箱 熵-流特征 改进多尺度加权排列熵(IMWPE) 等度规映射(Isomap) 樽海鞘群优化算法(SSO) 支持向量机(svm)

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基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究 被引量：2

11

作者 伍呈呈 夏平 +1 位作者 雷帮军 胡蓉 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期88-90,112,共4页

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的... 上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值. 展开更多

关键词 上证50ETF 期权 量化择时 模糊信息粒化 支持向量机(svm)

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基于贝叶斯网络的Fuzzy-SVM路基震害预测模型 被引量：1

12

作者 刘阳 张建经 +2 位作者 罗宏森 于海莹 向波 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期171-178,共8页

为解决现有路基震害预测方法主观性强且无法考虑非线性特征的问题,以贝叶斯网络(BN)为框架,将工程经验与历史路基震害样本融合,改进网络参数求解方法,建立一种基于BN的模糊(Fuzzy)-支持向量机(SVM)路基震害预测模型。利用Fuzzy理论求解B... 为解决现有路基震害预测方法主观性强且无法考虑非线性特征的问题,以贝叶斯网络(BN)为框架,将工程经验与历史路基震害样本融合,改进网络参数求解方法,建立一种基于BN的模糊(Fuzzy)-支持向量机(SVM)路基震害预测模型。利用Fuzzy理论求解BN参数的先验概率,同时利用SVM求解BN参数的实际样本潜在概率;基于贝叶斯原理,将先验概率与实际样本潜在概率融合,得到既满足震害工程经验又体现历史震害样本中非线性特性的预测模型。结果表明:将提出的预测模型应用于汶川地震影响区的42个路基隐患点,预测准确率为80.95%。该模型在小样本情况下较传统机器学习方法(以SVM为代表)精度更高;并且,该模型在路基属性不完整的情况下也能有效预测震害等级。 展开更多

关键词 贝叶斯网络(BN) 路基震害 预测模型 模糊(fuzzy)-支持向量机(svm) 先验知识

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基于支持向量机的机械故障特征选择方法研究 被引量：4

13

作者 王新峰 邱静 刘冠军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2005年第9期1122-1125,共4页

在机械故障诊断中,对机器状态信号进行处理可得到故障特征集。但是此特征集中通常含有冗余特征而影响诊断效果。特征选择可以去除原始特征中的冗余特征,提高诊断精度和诊断效率。本文提出采用支持向量机(SVM)作为决策分类器,研究了使用... 在机械故障诊断中,对机器状态信号进行处理可得到故障特征集。但是此特征集中通常含有冗余特征而影响诊断效果。特征选择可以去除原始特征中的冗余特征,提高诊断精度和诊断效率。本文提出采用支持向量机(SVM)作为决策分类器,研究了使用SVM的错误上界如半径-间距上界代替学习错误率作为特征性能评价,并且使用遗传算法对特征集进行寻优的特征选择方法。此方法由于只需要训练一次SVM,相比常用的分组轮换方法有较高的计算效率。数值仿真和减速器的轴承故障特征选择试验中,采用此方法对生成特征集进行选择,并与常用的分组轮换法进行了对比。结果显示此方法有较好的选择性能和选择效率。 展开更多

关键词 特征选择 分组轮换法(Cross-Validation) 支持向量机(svm) 半径-间距上界 遗传算法

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基于支持向量机的BCI导联选择算法 被引量：2

14

作者 张胜 王蔚 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期624-627,共4页

脑-机接口(BCI)中导联选择的目的是在所有记录脑电信号的导联中,选择出与特定心理任务分类最相关的导联,对于简化BCI系统,提高系统传输速率具有重要影响。本研究提出一种基于支持向量机(SVM)的导联选择算法,所采用的实验数据来自德国组... 脑-机接口(BCI)中导联选择的目的是在所有记录脑电信号的导联中,选择出与特定心理任务分类最相关的导联,对于简化BCI系统,提高系统传输速率具有重要影响。本研究提出一种基于支持向量机(SVM)的导联选择算法,所采用的实验数据来自德国组织的第三届国际BCI数据竞赛数据集IVa中两个受试者(al,aw)。结果表明,该算法对al数据集导联可从118减少到22,同时系统识别的精度从92%提高到98%;对aw数据集导联可从118减少到35,同时系统识别的精度从89%提高到93%。可简化BCI系统的设计,改善系统性能。 展开更多

关键词 脑-机接口 导联选择 支持向量机(svm) 特征选择

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基于模糊聚类分析预先处理训练样本的WC-SVM方法 被引量：1

15

作者 于哲夫 贾传荧 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第1期251-252,共2页

在用大量训练样本训练支持向量机时,会遇到内存开销大的问题。为解决这一问题,提出了一种新方法,基本思路是利用模糊聚类算法对训练样本预先进行聚类,然后以类别中的一个样本代替一类样本,达到压缩数据样本数量的目的。考虑到压缩后样... 在用大量训练样本训练支持向量机时,会遇到内存开销大的问题。为解决这一问题,提出了一种新方法,基本思路是利用模糊聚类算法对训练样本预先进行聚类,然后以类别中的一个样本代替一类样本,达到压缩数据样本数量的目的。考虑到压缩后样本的代表性,引入了加权支持向量机。通过实例检验证明该算法可以减小内存的开销,并且对于大量训练样本可以保证较高的分类准确率。 展开更多

关键词 模糊聚类 支持向量机(svm) 大量训练样本

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MEDV描述子对多氯代二苯并二恶英的QSRR支持向量机建模 被引量：1

16

作者 易忠胜 刘树深 《桂林工学院学报》 北大核心 2005年第2期211-216,共6页

采用分子电性距离矢量(MEDV)描述子表征多氯代二苯并二恶英(PCDDs),结合支持向量机(SVM)算法,对不同固定相下PCDDs的气相色谱保留行为值建立定量模型,模型的相关系数(R)均大于0.99,留一法交互检验的相关系数(q)也都大于0.99.从有实验数... 采用分子电性距离矢量(MEDV)描述子表征多氯代二苯并二恶英(PCDDs),结合支持向量机(SVM)算法,对不同固定相下PCDDs的气相色谱保留行为值建立定量模型,模型的相关系数(R)均大于0.99,留一法交互检验的相关系数(q)也都大于0.99.从有实验数据的异构体中均匀挑选2/3作为训练集,余下的1/3作为检验集进行了建模,所得模型的相关系数也都大于0.99,并对没有实验值的异构体进行了预测. 展开更多

关键词 多氯代二苯并二恶英(PCDDs) 定量结构-色谱保留关系(QSRR) 气相色谱保留行为 分子电性距离矢量(MEDV) 支持向量机(svm)

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基于一对一支持向量机的视频自动分类算法 被引量：4

17

作者 覃丹 蒋兴浩 +1 位作者 孙锬锋 陈斌 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第1期3-5,共3页

通过分析五类典型视频在视觉上的特性,提取了七种最能揭示几类视频差异的特征,并设计了一种基于一对一支持向量机(1-1 SVM)的视频内容自动分类算法,用于解决在对网络视频媒体的管理、点播、检索中对视频内容进行初步筛选的问题。基于大... 通过分析五类典型视频在视觉上的特性,提取了七种最能揭示几类视频差异的特征,并设计了一种基于一对一支持向量机(1-1 SVM)的视频内容自动分类算法,用于解决在对网络视频媒体的管理、点播、检索中对视频内容进行初步筛选的问题。基于大量实际视频片段的仿真实验结果证明了本算法在区分能力和准确率方面的性能优势。 展开更多

关键词 视频分类 视觉特征 一对一支持向量机(1-1svm)

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模糊多类SVM模型 被引量：21

18

作者 李昆仑 黄厚宽 田盛丰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期830-832,共3页

利用SVM处理多类分类问题 ,是当前的研究热点之一 .本文提出了一种模糊多类支持向量机模型 ,即FMSVM .该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数 ,针对每个输入数据对分类结果的不同影响 ,该模糊成员函数得到相应的值 ... 利用SVM处理多类分类问题 ,是当前的研究热点之一 .本文提出了一种模糊多类支持向量机模型 ,即FMSVM .该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数 ,针对每个输入数据对分类结果的不同影响 ,该模糊成员函数得到相应的值 ,由此得到不同的惩罚值 .从而在构造分类超平面时 ,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据 .理论分析与数值实验都表明 ,该算法具有良好的鲁棒性 . 展开更多

关键词 多类分类 支持向量机(svm) 模糊成员函数

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基于FIG-SVM的煤矿瓦斯浓度预测 被引量：19

19

作者 刘俊娥 杨晓帆 郭章林 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期80-84,共5页

为了提高矿井上隅角瓦斯(这里指甲烷)浓度的预测精度,得到瓦斯浓度的一个预测范围,提出一种将模糊信息粒化(FIG)和支持向量机(SVM)相结合的瓦斯浓度预测方法。首先利用模糊信息粒化对原始数据进行模糊粒化处理,并且给出一个预测范围。... 为了提高矿井上隅角瓦斯(这里指甲烷)浓度的预测精度,得到瓦斯浓度的一个预测范围,提出一种将模糊信息粒化(FIG)和支持向量机(SVM)相结合的瓦斯浓度预测方法。首先利用模糊信息粒化对原始数据进行模糊粒化处理,并且给出一个预测范围。然后将粒化后的数据作为输入,运用SVM进行回归预测,采用粒子群(PSO)算法选取最佳的核函数参数g和惩罚因子c。最后根据实测值与预测值的对比判断预测方法的可靠度。试验结果表明:每一个时间段瓦斯浓度的实测值基本都在预测范围内,说明该模型预测精度较高,有较强的实用性和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 模糊信息粒化(FIG) 支持向量机(svm) 瓦斯(甲烷)浓度 预测 粒子群(PSO)

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基于AAM模型和RS-SVM的人脸识别研究 被引量：5

20

作者 王李冬 王玉槐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第22期140-143,共4页

提出了一种基于AAM模型和RS-SVM的人脸识别算法。首先,使用一种基于统计学定位的图像定位方法—主动外观模型(AAM),将其应用到人脸特征定位。为了从所有提取的特征中选择出与人脸识别相关的、必要的特征,使用了粗糙集理论(RoughSet)的... 提出了一种基于AAM模型和RS-SVM的人脸识别算法。首先,使用一种基于统计学定位的图像定位方法—主动外观模型(AAM),将其应用到人脸特征定位。为了从所有提取的特征中选择出与人脸识别相关的、必要的特征,使用了粗糙集理论(RoughSet)的属性约简算法进行特征选择,有效降低特征维数。然后用支持向量机(SVM)进行分类。实验证明,该方法在不影响识别率的情况下,可以有效降低SVM的运算复杂度。 展开更多

关键词 人脸识别 主动外观模型 粗糙集理论 支持向量机 粗糙集-支持向量机(RS—svm)

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