期刊文献+
共找到2,365篇文章
< 1 2 119 >
每页显示 20 50 100
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
1
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 最小乘法支持向量机 金豺算法
在线阅读 下载PDF
遗传算法结合偏最小二乘法无损评价西洋梨糖度 被引量:13
2
作者 王加华 潘璐 +2 位作者 孙谦 李鹏飞 韩东海 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期678-681,共4页
基于遗传算法的波段选择法在组合优化问题上具有很大的搜索优势,适应性很广。文章将该方法应用于西洋梨糖度近红外光谱分析中,探讨数据优化筛选的可行性。光谱经多元散射校正或标准归一化处理后进行波段选择,选择结果与样品中被测成分有... 基于遗传算法的波段选择法在组合优化问题上具有很大的搜索优势,适应性很广。文章将该方法应用于西洋梨糖度近红外光谱分析中,探讨数据优化筛选的可行性。光谱经多元散射校正或标准归一化处理后进行波段选择,选择结果与样品中被测成分有关,4个品种洋梨的最佳个体染色体编码有一定共性。分别建立了四种洋梨的GA-PLS模型和全谱模型,早红考密斯、五九香、凯斯凯德和康佛伦斯的GA-PLS建模数据点分别从1 557减少到了434,496,310和496。GA-PLS/Fr-PLS模型的预测标准偏差分别为0.428/0.518,0.696/0.694,0.425/0.421和0.567/0.633,其中早红考密斯和康佛伦斯GA-PLS模型的预测精度明显优于全谱模型,而五九香和凯斯凯德的GA-PLS模型与全谱模型相近。结果表明,遗传算法用于PLS建立西洋梨糖度校正模型前的数据优化筛选是可行的,有效提高测量精度,减少建模变量。 展开更多
关键词 近红外光谱 遗传算法 波段选择 最小乘法 糖度 西洋梨
在线阅读 下载PDF
遗传算法结合区间偏最小二乘法在草莓酸度近红外光谱检测的研究 被引量:2
3
作者 艾施荣 刘木华 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期633-636,共4页
为探索近红外漫反射光谱技术快速无损检测草莓酸度的新方法,共采集了100颗草莓漫反射近红外光谱数据(波长范围1 000~1 800 nm)。通过采用标准正交变换(SNV)对原始光谱进行预处理后,将全光谱分为10个子区间,通过样本交互验证法优化... 为探索近红外漫反射光谱技术快速无损检测草莓酸度的新方法,共采集了100颗草莓漫反射近红外光谱数据(波长范围1 000~1 800 nm)。通过采用标准正交变换(SNV)对原始光谱进行预处理后,将全光谱分为10个子区间,通过样本交互验证法优化每个子区间的最佳主成分数并计算区间对应的交互验证均方根误差(RMSECV),得到第4个子区间(共80个特征波长)对应的预测均方根误差最小。采用遗传算法对第4子区间内的波数点进一步优选出1 483,1 482,1 485,1 460 nm 4个波数点,用这4个波长的光谱信息建立的草莓近红外酸度模型预测集相关系数为0.937 5,预测集均方根误差为0.072。结果表明:间隔偏最小二乘法结合遗传算法能筛选出最优波长并能减少建模所用变量,提高检测精度,保证模型的稳健性。 展开更多
关键词 酸度 遗传算法 近红外漫反射光谱 间隔最小乘法
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法和偏最小二乘法的电容式油气两相流空隙率测量新方法
4
作者 王微微 王保良 +1 位作者 黄志尧 李海青 《传感技术学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期191-195,共5页
电容传感器提供的电容测量信息反映了两相流空隙率的分布,采用12电极阵列式电容传感器提供的电容值的线性组合(即空隙率测量模型)来实现空隙率的测量。遗传算法和偏最小二乘方法用来确定空隙率测量模型。首先应用遗传算法获得对空隙率... 电容传感器提供的电容测量信息反映了两相流空隙率的分布,采用12电极阵列式电容传感器提供的电容值的线性组合(即空隙率测量模型)来实现空隙率的测量。遗传算法和偏最小二乘方法用来确定空隙率测量模型。首先应用遗传算法获得对空隙率测量有贡献的最佳电容组合,再用偏最小二乘方法确定各有贡献电容对空隙率测量贡献的大小。实验结果表明,提出的空隙率测量新方法是有效的,测量精度和测量速度满足工业应用要求。 展开更多
关键词 空隙率 电容 遗传算法 最小乘法 两相流
在线阅读 下载PDF
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
5
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 最小乘支持向量机 遗传算法
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法和间隔偏最小二乘的苹果硬度特征波长分析研究 被引量:27
6
作者 屠振华 籍保平 +3 位作者 孟超英 朱大洲 史波林 庆兆珅 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2760-2764,共5页
利用傅里叶近红外光谱(FT-NIRS)测定了苹果的硬度。通过使用几种基于遗传算法和间隔偏最小二乘法的特征波长选取方法,包括动态向后间隔偏最小二乘(dynamic backward version of interval PLS,dynamic biPLS)、动态向后间隔偏最小二乘结... 利用傅里叶近红外光谱(FT-NIRS)测定了苹果的硬度。通过使用几种基于遗传算法和间隔偏最小二乘法的特征波长选取方法,包括动态向后间隔偏最小二乘(dynamic backward version of interval PLS,dynamic biPLS)、动态向后间隔偏最小二乘结合遗传算法(dynamic biPLS & GA-PLS)和反复的遗传算法(iterative GA-PLS),分析了苹果硬度的特征波长。结果表明,运用遗传算法和间隔偏最小二乘选择特征波长后,不但可以降低模型的复杂度,同时能够达到提高模型预测精度的效果。在此基础上,研究分析了苹果硬度特征波长的物理化学意义。由于果胶是在苹果成熟过程中一种和硬度有很大关联的物质,通过比较苹果硬度的特征波长和果胶的特征吸收峰,发现两者具有有很好的一致性。因此,采用遗传算法和间隔偏最小二乘法得到的苹果硬度的特征波长能够反映果胶的吸收信息,从而解释了近红外技术检测苹果硬度的机理。 展开更多
关键词 近红外光谱 硬度 遗传算法 间隔最小乘法 苹果 果胶
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法的圆度公差评定法与采用最小二乘法评定的比较(英文) 被引量:9
7
作者 李子芳 崔长彩 +2 位作者 车仁生 黄庆成 叶东 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 2003年第3期256-261,共6页
根据提出的计算模型 ,对基于遗传算法的圆度误差评定和传统上采用最小二乘法的评定算法进行了比较分析 ,根据方法本身的特点和计算结果 ,分析了二者的不同点以及在工程应用中的适用场合。所构造的模型包括边界控制点和区域随机点 ,其中... 根据提出的计算模型 ,对基于遗传算法的圆度误差评定和传统上采用最小二乘法的评定算法进行了比较分析 ,根据方法本身的特点和计算结果 ,分析了二者的不同点以及在工程应用中的适用场合。所构造的模型包括边界控制点和区域随机点 ,其中边界控制点模拟了由圆度误差最小区域条件所定义的最大内切圆和最小外切圆 ,而区域随机点模拟了实际情况下测试点的随机性和不确定性。计算结果表明基于遗传算法的圆度评定法精度较高 。 展开更多
关键词 圆度公差 遗传算法 最小乘法 误差评定 精度 模型
在线阅读 下载PDF
基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型 被引量:7
8
作者 杨杰 杨丽 +1 位作者 李建伟 包天栋 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2010年第2期206-210,218,共6页
【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二... 【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 改进遗传算法 最小乘法 回归模型 大坝变形监测
在线阅读 下载PDF
基于偏最小二乘法的遗传模拟退火算法及其在大坝安全监控中的应用 被引量:10
9
作者 赖道平 顾冲时 吴中如 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2003年第3期47-49,58,共4页
介绍了基于偏最小二乘法的遗传模拟退火算法的编程方法和利用其建立大坝安全监控模型的方法。实例分析表明,遗传模拟退火算法筛选影响因子后由偏最小二乘法建立的安全监控模型与直接由偏最小二乘法建立的模型相比,不仅简化了模型、提高... 介绍了基于偏最小二乘法的遗传模拟退火算法的编程方法和利用其建立大坝安全监控模型的方法。实例分析表明,遗传模拟退火算法筛选影响因子后由偏最小二乘法建立的安全监控模型与直接由偏最小二乘法建立的模型相比,不仅简化了模型、提高了模型的拟合精度,而且增强了所建模型的预测能力。 展开更多
关键词 大坝 安全监控 最小乘法 遗传模拟 模拟退火算法
在线阅读 下载PDF
基于小波变换-遗传算法-偏最小二乘的草莓糖度检测研究 被引量:9
10
作者 张娟 原帅 张骏 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期111-115,共5页
采用近红外漫反射光谱分析技术,对草莓糖度进行了无损检测研究。利用便携式近红外光谱仪采集草莓样品在600~1100 nm波段内的漫反射光谱数据。首先利用小波变换(WT)多分辨率方法对光谱数据进行去噪预处理,然后利用遗传算法(GA)优选特征波... 采用近红外漫反射光谱分析技术,对草莓糖度进行了无损检测研究。利用便携式近红外光谱仪采集草莓样品在600~1100 nm波段内的漫反射光谱数据。首先利用小波变换(WT)多分辨率方法对光谱数据进行去噪预处理,然后利用遗传算法(GA)优选特征波长,最后运用偏最小二乘法(PLS)建立草莓糖度的WT-GA-PLS校正模型。该模型校正集的相关系数R C为0.9395,校正集的均方根误差RMSEC为0.1615,预测集的相关系数R P为0.9652,预测集的均方根误差EMSEP为0.5042。与全光谱模型(FS-PLS)和小波变换模型(WT-PLS)相比,该模型预测能力更强,稳健性更优。 展开更多
关键词 近红外光谱 小波变换 遗传算法 最小乘回归 草莓 糖度
在线阅读 下载PDF
电阻率测深数据的遗传算法和最小二乘法反演 被引量:6
11
作者 罗润林 张小路 《桂林工学院学报》 2004年第2期152-154,共3页
遗传算法作为一种模拟生物进化过程的全局优化算法,由于对初始模型的依赖性较小,且不易收敛于局部极值中,在地球物理反演中发挥着越来越重要的作用,但这种方法只能得到次优解而不能得到最优解.最小二乘法是地球物理反演中最成熟的反演... 遗传算法作为一种模拟生物进化过程的全局优化算法,由于对初始模型的依赖性较小,且不易收敛于局部极值中,在地球物理反演中发挥着越来越重要的作用,但这种方法只能得到次优解而不能得到最优解.最小二乘法是地球物理反演中最成熟的反演方法之一,反演中可以得到最优解,但是受初始模型的影响,容易收敛于局部极值甚至发散.为在电阻率测深曲线反演中得到全局最优解,采用先使用遗传算法再用最小二乘法反演方法,对较为复杂的3层和3层以上大地模型进行了计算,其模型参数误差只有6%. 展开更多
关键词 电阻率测深 遗传算法 最小乘法 反演
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法优化最小二乘法支持向量机的海上运输事故预测模型设计
12
作者 颜正恕 《舰船科学技术》 北大核心 2020年第14期199-201,共3页
随着我国经济和贸易的发展,海上航运的需求越来越高,针对海上运输的航运安全性问题引起了社会各界的广泛关注。海上运输事故的预测模型是指基于一定的数据基础,结合智能算法和数据分析技术,对一段时间内的船舶运输事故进行预测,并指导... 随着我国经济和贸易的发展,海上航运的需求越来越高,针对海上运输的航运安全性问题引起了社会各界的广泛关注。海上运输事故的预测模型是指基于一定的数据基础,结合智能算法和数据分析技术,对一段时间内的船舶运输事故进行预测,并指导海上交通管理。本文结合遗传算法和最小二乘法,同时利用支持向量机的数据分类技术,建立海上运输的事故预测模型,并详细介绍该预测模型的事故预测步骤。 展开更多
关键词 海上运输 遗传算法 最小乘法 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
13
作者 卢昊 李广军 张兰春 《车用发动机》 北大核心 2024年第3期66-73,共8页
为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传... 为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。 展开更多
关键词 锂电池 电池荷电状态(SOC) 动态遗忘因子 递推最小乘法 白鹭群优化算法 粒子滤波
在线阅读 下载PDF
基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法在代谢组学特征筛选中的应用 被引量:1
14
作者 武海滨 张涛 +1 位作者 赵发林 李康 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第4期517-520,524,共5页
目的探讨基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法特征筛选性能,并将其应用于高维代谢组学数据。方法通过模拟试验验证基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法特征筛选能力,同时应用于卵巢良恶性肿瘤鉴别的代谢组学数据特征筛选分析。结果... 目的探讨基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法特征筛选性能,并将其应用于高维代谢组学数据。方法通过模拟试验验证基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法特征筛选能力,同时应用于卵巢良恶性肿瘤鉴别的代谢组学数据特征筛选分析。结果模拟实验显示,基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法对信息变量的筛选能力明显优于偏最小二乘变量投影重要性指标;代谢组学数据分析显示,使用遗传算法筛选出的变量能够获得更低的误差率,该方法筛得的变量具有更大的概率包含了与某种生物学结果相关的代谢物。结论基于偏最小二乘线性判别分析的遗传算法作为一种优化技术,在小样本条件下对高维数据的特征筛选具有较好的效果。 展开更多
关键词 最小 判别分析 遗传算法 代谢组学
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法最小二乘支持向量机的耕地变化预测 被引量:49
15
作者 张豪 罗亦泳 +1 位作者 张立亭 陈竹安 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期226-231,共6页
针对耕地变化内部规律与模拟方法进行研究,提出最小二乘支持向量机耕地变化预测方法,有效构建耕地变化与耕地变化影响因子之间复杂的非线性关系模型。利用遗传算法全局寻优功能优化最小二乘支持向量机内部参数,提高最小二乘支持向量机... 针对耕地变化内部规律与模拟方法进行研究,提出最小二乘支持向量机耕地变化预测方法,有效构建耕地变化与耕地变化影响因子之间复杂的非线性关系模型。利用遗传算法全局寻优功能优化最小二乘支持向量机内部参数,提高最小二乘支持向量机耕地变化预测模型精度。利用该模型对江苏无锡市1987-2000年期间耕地变化进行预测,并与多元回归、GM(1,1)、BP网络、支持向量机(SVM)耕地预测模型和实际调查耕地变化数据进行比较分析。预测精度评价结果证实,该方法耕地预测精度远高于多元回归、GM(1,1),BP网络模型,略高于SVM模型,但算法复杂度和计算效率远优于SVM预测模型,是一种有效的耕地变化预测方法。 展开更多
关键词 最小乘支持向量机 遗传算法 耕地预测 影响因子 精度分析
在线阅读 下载PDF
采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法 被引量:50
16
作者 王克奇 杨少春 +1 位作者 戴天虹 白雪冰 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第7期109-111,共3页
支持向量机是建立在统计学习理论上的一种学习算法,较好地解决了小样本学习问题。由不同的参数和核函数构造的支持向量机在性能上存在很大差异,而在参数和核函数的选择上目前还没有明确的理论依据。针对支持向量机的参数选择问题,提出... 支持向量机是建立在统计学习理论上的一种学习算法,较好地解决了小样本学习问题。由不同的参数和核函数构造的支持向量机在性能上存在很大差异,而在参数和核函数的选择上目前还没有明确的理论依据。针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法。结合LS-SVM lab工具箱,在MATLAB实验平台的仿真实验表明,该方法提高了支持向量机的参数选择效率,得到的参数对测试样本的分类结果是最优的,从而避免了人为设定参数的不足,同时缩短了优化时间。 展开更多
关键词 最小乘支持向量机 遗传算法 参数选择 LS-SVMlab工具箱
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法的多目标最小二乘支持向量机在近红外多组分定量分析中的应用 被引量:18
17
作者 徐冰 王星 +4 位作者 Dhaene Tom 史新元 Couckuyt Ivo 白雁 乔延江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期638-642,共5页
近红外(NIR)定量分析通常涉及多个组分,采用遗传算法和自适应建模策略,建立了能够对多组分同时定量的多目标最小二乘支持向量机(LS-SVM),并将其应用于玉米中四个组分和连翘中两个活性成分的NIR分析。结果表明多目标遗传算法配合自适应... 近红外(NIR)定量分析通常涉及多个组分,采用遗传算法和自适应建模策略,建立了能够对多组分同时定量的多目标最小二乘支持向量机(LS-SVM),并将其应用于玉米中四个组分和连翘中两个活性成分的NIR分析。结果表明多目标遗传算法配合自适应建模策略可保证优化收敛于全局最优解。所建玉米多目标LS-SVM模型明显优于PLS1和PLS2模型;连翘多目标LS-SVM模型与PLS模型均可取得较好的校正和预测效果。两组数据中,径向基神经网络(RBFNN)模型均出现过拟合现象。多目标LS-SVM和单目标LS-SVM性能相近,但多目标LS-SVM建模运行一次即可得到结果,在NIR多组分定量分析中具有潜在应用优势。 展开更多
关键词 多目标最小乘支持向量机 遗传算法 近红外 多组分定量 自适应建模
在线阅读 下载PDF
遗传算法优化最小二乘支持向量机的故障诊断 被引量:20
18
作者 李锋 汤宝平 刘文艺 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期14-20,共7页
提出一种基于遗传算法分层优化多类最小二乘支持向量机(least squares supportveotor machine,LS-SVM)的故障诊断模型。首先将故障信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为平稳本征模态(intrinsic mode function,I MF)分... 提出一种基于遗传算法分层优化多类最小二乘支持向量机(least squares supportveotor machine,LS-SVM)的故障诊断模型。首先将故障信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为平稳本征模态(intrinsic mode function,I MF)分量,再选择表征故障调制特征的I MF分量并提取瞬时幅值能量作为故障特征输入到遗传算法分层优化好的采用多项式核的多类LS-SVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值能量矢量的不同表征各类故障的可分性;遗传算法分层优化惩罚因子和多项式核参数可以使LS-SVM摆脱对故障类型与模式编号映射关系先验知识的依赖,提高LS-SVM的故障预测精度和自适应诊断能力,并可以推广应用于线性、径向基、Sigmoid等核条件下的LS-SVM优化。一个深沟球轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。 展开更多
关键词 瞬时幅值能量 最小乘支持向量机 遗传算法 多项式核函数 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法和最小二乘支持向量机可靠性分配 被引量:7
19
作者 张根保 刘佳 +1 位作者 王国强 任显林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3300-3302,共3页
为了提高系统可靠性的精确快速分配,采用支持向量机对系统可靠性进行建模,采用逆向思维对系统可靠性进行分配;为了提高求解速度和鲁棒性,用最小二乘法对支持向量机进行算法优化,并用遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数优化;为了提高... 为了提高系统可靠性的精确快速分配,采用支持向量机对系统可靠性进行建模,采用逆向思维对系统可靠性进行分配;为了提高求解速度和鲁棒性,用最小二乘法对支持向量机进行算法优化,并用遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数优化;为了提高分配精度,用三角模糊数进行模糊处理;最后针对某系统的可靠性,采用遗传算法优化和模糊处理的最小二乘支持向量机进行分配,并与神经网络和普通遗传算法优化的最小二乘支持向量机进行对比。结果表明,用遗传算法优化和模糊数处理的最小二乘支持向量机具有分配精度高,泛化能力强等优点。 展开更多
关键词 可靠性分配 遗传算法 最小乘支持向量机 逆向思维 三角模糊数
在线阅读 下载PDF
利用遗传算法和最小二乘联合反演共和地震位错参数 被引量:18
20
作者 王文萍 王庆良 《地震学报》 CSCD 北大核心 1999年第3期285-290,共6页
中国地震局第二地形变监测中心已监测到与1990年4月26日青海共和7.0级地震有关的大幅度隆起垂直形变资料.基于这些形变资料,本研究首先利用全局搜索性能优良的遗传算法和弹性半空间单一矩形均匀滑动模型,对该地震的震源位... 中国地震局第二地形变监测中心已监测到与1990年4月26日青海共和7.0级地震有关的大幅度隆起垂直形变资料.基于这些形变资料,本研究首先利用全局搜索性能优良的遗传算法和弹性半空间单一矩形均匀滑动模型,对该地震的震源位错参数进行了初步反演;然后以遗传算法的反演结果为初始值,利用拟牛顿阻尼最小二乘方法对该地震的震源位错参数进行了更精细的反演.结果表明,共和7.0级地震的发震断层为一走向NW60°左右、倾向SW、倾角37°左右的右旋走滑逆冲断层,同震断层破裂长度约37km,宽度约6km,错动幅度约2.7m.反演结果还同时表明,遗传算法与最小二乘方法相结合是一种行之有效的联合反演方法,它既可以保证实现全局最优解,防止最小二乘方法的局部极值解问题。 展开更多
关键词 遗传算法 最小 地震 位错模型 地震观测
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 119 下一页 到第
使用帮助 返回顶部