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基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识 被引量:6
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作者 王志强 李立君 +3 位作者 黄雁 左青松 钱承 粟键鑫 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期202-207,共6页
针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型。研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差... 针对火灾信号特征参数的模糊特性,采用混沌量子遗传算法对模糊最小二乘支持向量机的参数进行优化,建立基于模糊最小二乘支持向量机的火灾信号辨识模型。研究结果表明:基于混沌量子遗传算法的模糊最小二乘支持向量机火灾辨识模型相对误差为1.1%,具有较高的辨识精度;火灾信号辨识性能指标即O2质量分数减少值权重γ1、H2质量分数权重γ2、烟气质量分数权重γ3、温度权重γ4和CO质量分数权重γ5满足:γ3>γ4>γ5>γ1>γ2。 展开更多
关键词 混沌量子遗传算法 模糊最小二乘支持向量机 火灾辨识
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基于模糊最小二乘支持向量机的飞机飞行动作识别 被引量:7
2
作者 杨俊 段种 谢寿生 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2004年第S6期395-398,共4页
最小二乘支持向量机是通过解一线性方程组而获得最优分类超平面,而不是传统支持向量机解二次规划问题。当问题由两类扩展到多类时,出现误分、拒分现象。针对飞行动作识别提出解决这一现象的模糊最小二乘支持向量机。采用模糊最小二乘支... 最小二乘支持向量机是通过解一线性方程组而获得最优分类超平面,而不是传统支持向量机解二次规划问题。当问题由两类扩展到多类时,出现误分、拒分现象。针对飞行动作识别提出解决这一现象的模糊最小二乘支持向量机。采用模糊最小二乘支持向量机对某型飞机飞行动作进行识别,通过实际飞参数据(5种飞行动作模式)的识别结果表明,模糊最小二乘支持向量机较传统的支持向量分类器算法简单,较最小二乘支持向量分类器在识别率上有明显提高。 展开更多
关键词 支持向量 模糊最小二乘支持向量机 飞行动作识别
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基于特征加权FDCT和模糊最小二乘支持向量机的虹膜识别算法 被引量:3
3
作者 何振红 《电信科学》 北大核心 2016年第3期92-98,共7页
为了克服小波变换在二维空间分析的缺陷,提出了基于快速离散曲波(Curvelet)变换的虹膜识别改进算法。利用能有效捕捉图像边缘信息的Curvelet变换对虹膜图像进行分解,提取低频子带系数矩阵的均值方差和高频子带能量,然后根据不同子带特... 为了克服小波变换在二维空间分析的缺陷,提出了基于快速离散曲波(Curvelet)变换的虹膜识别改进算法。利用能有效捕捉图像边缘信息的Curvelet变换对虹膜图像进行分解,提取低频子带系数矩阵的均值方差和高频子带能量,然后根据不同子带特征的分类能力不同,对各子带特征的离散度进行加权,为分类能力较强的特征向量赋予较大权值,构成虹膜图像的特征向量。利用最优二叉树多类模糊最小二乘支持向量机分类器进行分类与识别。仿真实验结果表明,该算法具有较高的识别性能,具有可行性。 展开更多
关键词 虹膜识别 特征加权 快速离散曲波变换 模糊最小二乘支持向量机 最优叉树
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回归型模糊最小二乘支持向量机 被引量:11
4
作者 吴青 刘三阳 杜喆 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期773-778,共6页
为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据... 为了克服最小二乘支持向量机对于孤立点过分敏感的问题,将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机中,提出了基于支持向量域描述的模糊最小二乘支持向量回归机.该方法先对样本进行数据域描述得到一个包含该组数据的最小半径的超球,再根据特征空间中样本与超球球心的距离确定它们的隶属度,减少了奇异点(噪声)的影响;把所要求解的约束凸二次优化问题转化为正定线性方程组,并采用快速Cholesky分解的方法求解该方程组.实验结果表明该方法在不牺牲训练速度的前提下,比支持向量机和最小二乘支持向量机具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 最小乘支持向量 模糊隶属度 数据域描述
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模糊最小二乘支持向量机在黑液波美度软测量中的应用 被引量:1
5
作者 李瑾 汤伟 《航天制造技术》 2008年第2期51-53,共3页
利用模糊最小二乘支持向量机进行软测量建模。并将基于最小二乘支持向量机的软测量器应用于造纸碱回收中黑液浓度的在线估算,取得了十分有效的应用结果。模糊最小二乘支持向量机收敛速度快,模型参数确定方便。因此基于模糊最小二乘支持... 利用模糊最小二乘支持向量机进行软测量建模。并将基于最小二乘支持向量机的软测量器应用于造纸碱回收中黑液浓度的在线估算,取得了十分有效的应用结果。模糊最小二乘支持向量机收敛速度快,模型参数确定方便。因此基于模糊最小二乘支持向量机的软测量器在软测量建模中有很大的应用潜力。 展开更多
关键词 软测量 最小乘支持向量 模糊隶属度 模型参数
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一种新的直觉模糊最小二乘支持向量机 被引量:1
6
作者 张丹 周水生 张文梦 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期125-136,共12页
最小二乘支持向量机只需求解一个线性方程组即可得到闭式解,训练速度快,因而广泛应用于分类问题。但最小二乘支持向量机模型容易受到离群点和噪声的影响,往往使得其分类精度下降,样本点的模糊加权是解决该问题的一种有效方法。直觉模糊... 最小二乘支持向量机只需求解一个线性方程组即可得到闭式解,训练速度快,因而广泛应用于分类问题。但最小二乘支持向量机模型容易受到离群点和噪声的影响,往往使得其分类精度下降,样本点的模糊加权是解决该问题的一种有效方法。直觉模糊集既包含样本点的隶属度信息又包含样本点的非隶属度信息,可以更加详细地刻画样本点的分布特征。为此,基于直觉模糊集,通过剔除离群点得到更加准确的类中心,再计算样本点到类中心的距离,得到样本点对其所在类的隶属度程度。同时,采用核k近邻的方法,查找样本点的k个近邻里另一类样本点的数量,进而得到样本点的非隶属度信息。最后,根据样本点的隶属度与非隶属度得到一种新的模糊值。进一步将提出的模糊值用于改进最小二乘支持向量机模型,通过赋予离群点和噪声低的模糊值,减少了它们对最小二乘支持向量机模型的影响,提高了最小二乘支持向量机模型的精度。实验结果表明,与已有算法对比,提出的算法可以有效降低离群点和噪声对最小二乘支持向量机模型的影响,提高模型的鲁棒性。 展开更多
关键词 最小乘支持向量 模糊 离群点和噪声 K近邻
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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
7
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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直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机 被引量:1
8
作者 张法滢 吕莉 +2 位作者 韩龙哲 刘东晓 樊棠怀 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期350-363,共14页
针对最小二乘孪生支持向量机(least squares twin support vector machine,LSTSVM)对噪声或是异常数据敏感和忽略数据内在结构信息的问题,提出了一种直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机(intuition fuzzy and structural least squa... 针对最小二乘孪生支持向量机(least squares twin support vector machine,LSTSVM)对噪声或是异常数据敏感和忽略数据内在结构信息的问题,提出了一种直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机(intuition fuzzy and structural least squares twin support vector machine,IF-SLSTSVM)。首先采用孤立森林对输入样本点进行预处理;然后通过直觉模糊数的概念,赋予输入样本点不同的权重以减少噪声或是异常数据对分类超平面产生的影响;最后采用K-Means算法,以协方差的形式获取输入样本点之间的结构信息。IFSLSTSVM在LS-TSVM的基础上,考虑了输入样本点在特征空间中的分布信息及输入样本点之间的关系,提高了模型的鲁棒性。实验采取UCI数据集,在0%、5%、10%以及20%的不同比例噪声环境对IF-SLSTSVM算法的有效性进行验证。结果显示相较于6种对比算法,IF-SLSTSVM算法有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 支持向量 孤立森林 结构信息 直觉模糊 聚类 协方差
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基于模糊支持向量机的光伏发电量预测与调度
9
作者 买买提·努尔 王密娜 +2 位作者 张艳丽 魏文倩 蒋双全 《电子设计工程》 2025年第9期130-134,共5页
针对光伏发电量波动较大、可控性差等因素导致发电量预测精度较低的问题,文中提出了一种基于改进模糊支持向量机(FSVM)的光伏发电量预测模型。在对光伏发电量历史数据进行预处理的基础上,使用FSVM从样本数据中提取特征信息。根据信息增... 针对光伏发电量波动较大、可控性差等因素导致发电量预测精度较低的问题,文中提出了一种基于改进模糊支持向量机(FSVM)的光伏发电量预测模型。在对光伏发电量历史数据进行预处理的基础上,使用FSVM从样本数据中提取特征信息。根据信息增益计算特征信息的权值,引入加权欧氏距离构造隶属度函数并将其应用于FSVM的核函数运算。由隶属度函数与核函数构造改进FSVM模型,并计算光伏发电量预测结果。经实验分析,所提方法的均方根误差为0.036,准确率为0.952,决定系数为0.991,优于改进前FSVM算法和其他常用光伏发电量预测方法,模型性能也可以满足光伏电站应用需求。 展开更多
关键词 光伏电站 发电量预测 模糊支持向量 特征加权 隶属度函数
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基于最小二乘支持向量回归的新型电力系统电能需求预测算法
10
作者 牛华忠 李校莹 +2 位作者 史英 李晨辉 薛万磊 《消费电子》 2025年第9期116-118,共3页
电能需求预测过程中,对电能数据采取了单一的数值处理方式,导致电能需求量预测效果不佳。为此,本文设计了一种基于最小二乘支持向量回归的新型电力系统电能需求预测算法。通过对电能需求变化曲线进行特征分析,将影响电能需求的因素进行... 电能需求预测过程中,对电能数据采取了单一的数值处理方式,导致电能需求量预测效果不佳。为此,本文设计了一种基于最小二乘支持向量回归的新型电力系统电能需求预测算法。通过对电能需求变化曲线进行特征分析,将影响电能需求的因素进行归一化计算和编码处理,在最小二乘支持向量回归的支持下,设置电能需求预测初始参数,构建电能需求预测模型,并在此基础上,生成电能需求预测算法。仿真实验结果表明,与现有新型电力系统需求预测算法相比,本文设计的基于最小二乘支持向量回归的新型电力系统电能需求预测算法具有良好的预测性能,能够精确预测电能需求量。 展开更多
关键词 最小乘支持向量回归 新型电力系统 电能需求预测 算法设计
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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
11
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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具有间隔分布优化的最小二乘支持向量机
12
作者 刘玲 巩荣芬 +1 位作者 储茂祥 刘历铭 《微电子学与计算机》 2024年第8期1-9,共9页
最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)通过求解一个线性等式方程组来提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的运算速度。但是,LSSVM没有考虑间隔分布对于LSSVM模型的影响,导致其精度较低。为了增强LS... 最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)通过求解一个线性等式方程组来提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的运算速度。但是,LSSVM没有考虑间隔分布对于LSSVM模型的影响,导致其精度较低。为了增强LSSVM模型的泛化性能,提高其分类能力,提出一种具有间隔分布优化的最小二乘支持向量机(LSSVM with margin distribution optimization,MLSSVM)。首先,重新定义间隔均值和间隔方差,深入挖掘数据的间隔分布信息,增强模型的泛化性能;其次,引入权重线性损失,进一步优化了间隔均值,提升模型的分类精度;然后,分析目标函数,剔除冗余项,进一步优化间隔方差;最后,保留LSSVM的求解机制,保障模型的计算效率。实验表明,新提出的分类模型具有良好的泛化性能和运行时间。 展开更多
关键词 最小乘支持向量 大间隔分布 间隔分布优化 权重线性损失
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基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型 被引量:2
13
作者 蔡前凤 郝志峰 杨晓伟 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期130-134,共5页
为了提高TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型处理高维问题的推广能力,在结构风险最小化原则的基础上,提出了一种构造TSK模糊模型的新算法.该算法用GK(Gustafsonk-Kessel)算法确定模糊规则的前件隶属函数,然后用最小二乘支持向量回归机(LSS... 为了提高TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型处理高维问题的推广能力,在结构风险最小化原则的基础上,提出了一种构造TSK模糊模型的新算法.该算法用GK(Gustafsonk-Kessel)算法确定模糊规则的前件隶属函数,然后用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)确定模糊规则的后件参数.最小二乘支持向量回归机的核函数由模糊规则前件隶属函数生成,经证明它是Mercer核.实验结果表明,与现有算法相比,文中算法提高了TSK模糊模型处理高维问题的推广能力;与LSSVR相比,文中算法具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 模糊系统 模糊规则 模糊聚类 支持向量 核函数
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基于最小二乘支持向量机的造纸工控网络高隐蔽性入侵检测 被引量:2
14
作者 秦宁宁 《造纸科学与技术》 2024年第1期42-47,共6页
造纸工控网络的数据特征具有复杂性和多样性,对于高隐蔽性入侵行为,其特征可能被混杂在正常操作和噪声中,增加了检测的难度。为此,提出基于最小二乘支持向量机的造纸工控网络高隐蔽性入侵检测方法。首先,使用CEEMD算法对网络数据进行分... 造纸工控网络的数据特征具有复杂性和多样性,对于高隐蔽性入侵行为,其特征可能被混杂在正常操作和噪声中,增加了检测的难度。为此,提出基于最小二乘支持向量机的造纸工控网络高隐蔽性入侵检测方法。首先,使用CEEMD算法对网络数据进行分解,得到一系列固有模态分量(IMF),利用排列熵对IMF分量进行分析,确定高噪声IMF分量;使用小波降噪对高噪声IMF分量展开抗干扰处理。然后,使用互信息特征选择方法对抗干扰处理后的入侵数据进行特征提取。最后,将提取到的入侵数据特征作为输入数据,通过最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立一个判别函数,该函数根据输入数据的特征值进行分类,并判断网络中是否存在高隐蔽性入侵行为。实验结果表明,所提方法最高入侵检测准确率达到0.98,Kappa统计量最大为0.99,表明所提方法的数据处理效果好、网络入侵检测精度高。 展开更多
关键词 网络入侵检测 最小乘支持向量 小波阈值降噪 排列熵 互信息特征选择
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基于最小二乘支持向量机的模糊时序分析方法 被引量:1
15
作者 沈斌 姚敏 易文晟 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1142-1146,共5页
利用最小二乘支持向量机良好的分类和函数估计能力,提出了一种新的模糊时序分析方法.该方法包括两部分:在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊变量、论域、模糊集合和隶属度函数,完成历史数据的模糊化;最小二乘支持向量机处理部... 利用最小二乘支持向量机良好的分类和函数估计能力,提出了一种新的模糊时序分析方法.该方法包括两部分:在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊变量、论域、模糊集合和隶属度函数,完成历史数据的模糊化;最小二乘支持向量机处理部分替代传统的模糊关系计算,对模糊化的历史数据进行分析,然后去模糊化得到最后的预测结果.与多种传统模糊时序分析方法的对比试验表明,该方法充分利用了支持向量机较好的推广性能等优点,具有更高的精度和较好的泛化效果. 展开更多
关键词 模糊时序 最小乘支持向量 模糊逻辑
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基于最小二乘支持向量机的农村土地利用空间优化配置方法及实例分析 被引量:2
16
作者 黄晓磊 冯长委 《现代农业科技》 2024年第8期185-188,共4页
因为农村各类用地数据具有样本小、非线性等特点,导致土地利用空间配置结果的适宜性较差,所以本文提出基于最小二乘支持向量机的农村土地利用空间优化配置方法。基于最小二乘支持向量机预测农村土地利用空间格局,得到各类用地面积数据,... 因为农村各类用地数据具有样本小、非线性等特点,导致土地利用空间配置结果的适宜性较差,所以本文提出基于最小二乘支持向量机的农村土地利用空间优化配置方法。基于最小二乘支持向量机预测农村土地利用空间格局,得到各类用地面积数据,对各类用地进行满足经济效益与生态效益最大化的多目标函数的优化配置。实例结果表明,农村土地利用空间优化配置结果中各用地类型高度适宜区域的面积占比均超过75%,证实了设计方法的合理性。 展开更多
关键词 最小乘支持向量 农村土地 土地利用 空间优化配置
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基于机理模型和模糊加权最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的农杆菌发酵过程混合建模与优化 被引量:5
17
作者 邵玉倩 宗原 +1 位作者 刘以安 刘登峰 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期65-73,共9页
针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和... 针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型;最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。 展开更多
关键词 农杆菌发酵 理模型 最小乘支持向量 混合建模 鸟群算法
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机车前端薄壁吸能管仿真模型模糊参数的支持向量回归反求
18
作者 许平 黄启 +3 位作者 邢杰 何家兴 徐凯 许拓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期28-35,共8页
为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限... 为了获得影响耐撞性结构有限元计算精度的准确模型参数,提高冲击仿真的准确性,提出一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型进行参数优化反求的方法。以一种机车前端防爬结构中的预压薄壁吸能圆管为研究对象建立有限元模型,进行台车冲击试验验证仿真模型准确性。通过拉丁超立方试验设计驱动有限元模型进行少量计算获得数据集,有限元模型中的模糊参数为输入变量,计算与试验载荷的差异为目标响应,通过SVR方法构建映射关系,并采用增强精英保留遗传算法(strengthen elitist genetic algorithm,SEGA)对超参数进行优化,确定SVR模型最佳配置;通过该最优SVR模型再次使用SEGA优化反求,获得最佳模糊参数组合。使用这组参数组合设置有限元模型,其仿真结果相较初始计算耐撞性指标和载荷曲线匹配程度都得到了提高。研究结果为有限元模型中模糊参数的准确设定、碰撞仿真的精度提升提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 耐撞性 薄壁圆管 有限元模型 模糊参数反求 支持向量回归(SVR) 遗传算法
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基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测 被引量:39
19
作者 林伟青 傅建中 +1 位作者 许亚洲 陈子辰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期905-908,共4页
为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车... 为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度.. 展开更多
关键词 支持向量 最小乘支持向量 热误差 预测
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自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法 被引量:14
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作者 杨滨 杨晓伟 +3 位作者 黄岚 梁艳春 周春光 吴春国 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1621-1625,共5页
基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟... 基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度. 展开更多
关键词 支持向量 自适应 迭代 回归 最小二乘
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