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基于多复合测井参数的复杂岩性核主元识别方法——以开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层为例 被引量:1
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作者 裴家学 郭晗 +5 位作者 周立国 张甲明 田涯 李皓 李雪英 隋强 《大庆石油地质与开发》 北大核心 2025年第2期136-146,共11页
开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层复杂岩性与测井曲线之间存在非线性响应关系,致使常规岩性识别方法存在多解性和不确定性。为此引入4个与储层岩性相关的复合测井参数,增强测井曲线描述复杂岩性非线性响应特征能力;结合高斯核函数和多项式... 开鲁盆地陆西凹陷九佛堂组储层复杂岩性与测井曲线之间存在非线性响应关系,致使常规岩性识别方法存在多解性和不确定性。为此引入4个与储层岩性相关的复合测井参数,增强测井曲线描述复杂岩性非线性响应特征能力;结合高斯核函数和多项式核函数各自的优良特性,构建组合核函数,改善核主元分析方法的全局识别能力;采用K-折交叉验证法确定合理的核半径参数,从而建立一套基于多复合测井参数表征的复杂岩性核主元识别方法。实际岩性数据测试分析结果表明,引入多复合测井参数后,复杂岩性数据在核主元空间具有显著的线性可分性,岩性相对位置集中、固定且区带划分标准明确,表明该岩性划分方法具有良好的稳定性,后验识别符合率92.7%以上,证明该方法在复杂岩性识别中的有效性。研究成果为开鲁盆地复杂岩性区的岩性精确识别提供了一种新的技术思路。 展开更多
关键词 核主元分析 岩性识别 复合测井参数 组合核函数 K-折交叉验证法
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基于相空间重构和SVR的高超风洞温度场预测控制方法
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作者 沈力华 崔旭 +2 位作者 卢伟国 李强 赵鑫 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第10期4361-4370,共10页
高超风洞温度场控制精度直接影响到风洞试验数据的准确性,针对高超风洞温度场控制大延迟、非线性、多变量耦合等控制难题,对影响温度的数据进行相空间重构并将支持向量回归应用到高超风洞温度场预测控制中,提高高超风洞温度场控制的精... 高超风洞温度场控制精度直接影响到风洞试验数据的准确性,针对高超风洞温度场控制大延迟、非线性、多变量耦合等控制难题,对影响温度的数据进行相空间重构并将支持向量回归应用到高超风洞温度场预测控制中,提高高超风洞温度场控制的精度和效率。同时考虑到支持向量回归机中核函数的选取以及核函数参数的优化影响预测结果的精度,基于不同的核函数对支持向量机建立预测模型,对比验证分析选择最优的核函数,建立PSR-SVR模型对高超风洞温度场进行预测,提高温度预测精度,实际温度场数据分析表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 高超风洞 温度预测 相空间重构 核函数选择 支持向量回归
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海浪谱法模拟海面场景仿真参数选取准则 被引量:1
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作者 曹宝根 孙强 +1 位作者 赵禧金 许镇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1476-1487,共12页
为提升海面场景模拟的物理真实感,本文探讨了仿真参数对海洋粗糙面模拟精确性的影响,并建立了海表模拟中仿真参数的选取准则。依据海浪谱和随机过程统计理论,采用自相关函数研究了海面相关长度随风速变化规律。通过建立海浪蒙特卡罗仿... 为提升海面场景模拟的物理真实感,本文探讨了仿真参数对海洋粗糙面模拟精确性的影响,并建立了海表模拟中仿真参数的选取准则。依据海浪谱和随机过程统计理论,采用自相关函数研究了海面相关长度随风速变化规律。通过建立海浪蒙特卡罗仿真模型,结合随机粗糙面误差分析,提出了不同风速条件下海面场景仿真参数的选取准则。研究表明:将海表模拟的采样间隔限定在顺风向相关长度的0.1~0.5倍,可显著提高海面场景模拟的精确度;而当海面仿真参数超出上述范围时,可能导致海面场景模拟失真,进而影响其视觉真实感。本文所提出的仿真参数选取标准可为开发航海模拟器提供技术支撑。 展开更多
关键词 海面场景模拟 航海模拟器 海浪谱 自相关函数 相关长度 参数选取准则 随机过程 蒙特卡罗仿真
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基于高斯过程回归的岩石抗剪强度参数不确定性估测 被引量:1
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作者 张化进 吴顺川 +1 位作者 李兵磊 赵宇松 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期415-423,共9页
为克服以往岩石抗剪强度参数估测方法无法反映并量化其不确定性的问题,提出一种基于高斯过程回归(Gaussian processregression,GPR)的岩石抗剪强度参数不确定性估测方法,实现具有概率意义的不确定性分析。基于岩石强度参数数据集,利用... 为克服以往岩石抗剪强度参数估测方法无法反映并量化其不确定性的问题,提出一种基于高斯过程回归(Gaussian processregression,GPR)的岩石抗剪强度参数不确定性估测方法,实现具有概率意义的不确定性分析。基于岩石强度参数数据集,利用高斯过程理论建立不同核函数下岩石单轴抗压强度(uniaxial compressive strength,UCS)和抗拉强度(uniaxial tensilestrength,UTS)与抗剪强度参数的映射关系。通过最大化对数边缘似然函数优化GPR模型超参数,然后根据预测效果与不确定性程度,确定合适的核函数及其GPR模型。结果表明,在给定UCS和UTS数据下,建议采用Matérn核函数构建黏聚力GPR模型,采用有理二次核函数构建内摩擦角GPR模型。对比传统机器学习方法,GPR方法不仅可准确地预测岩石抗剪强度参数,还给出了预测结果的不确定性程度,具有较强的科学性和可解释性,证明了GPR模型的可行性与有效性。 展开更多
关键词 岩石 抗剪强度参数 高斯过程回归 不确定性分析 核函数
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无人自主系统能力边界参数自适应判别方法
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作者 李锦文 王鹏 +1 位作者 潘优美 惠新遥 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2359-2370,共12页
为有效应对仿真测试面临的维度灾难问题,降低传统全参数空间遍历中所需的仿真次数,需要获取针对性的仿真数据以准确反映实验数据建模特征,以较少的仿真次数获得信息量丰富且代表原始数据特征的样本。提出一种面向无人自主系统能力边界... 为有效应对仿真测试面临的维度灾难问题,降低传统全参数空间遍历中所需的仿真次数,需要获取针对性的仿真数据以准确反映实验数据建模特征,以较少的仿真次数获得信息量丰富且代表原始数据特征的样本。提出一种面向无人自主系统能力边界参数自适应判别的数字化仿真测试模型,采用多权重结构的佳点集进行初始构建,结合自适应核函数边界点判别算法,通过高斯过程回归对模型进行迭代优化,自适应地判别无人自主系统的能力边界。实验结果表明:该方法能够降低建模所需数据量,提高自适应参数边界判别的效率,为提升智能无人系统试验的效率提供了高效途径。 展开更多
关键词 无人自主系统 边界参数自适应判别 高斯过程回归模型 自适应核函数 佳点集
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钴铬合金选区激光熔化工艺参数可靠性优化 被引量:1
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作者 周金宇 王新愿 +1 位作者 程锦翔 王林 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4530-4538,共9页
选区激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)是当前最常见的增材制造技术之一,工艺参数、材料特性以及气氛稳定性对成形质量有重要影响。以激光功率名义值、扫描速度和扫描间距为设计变量,以激光功率、钴铬合金粉末粒径局部分布均值和... 选区激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)是当前最常见的增材制造技术之一,工艺参数、材料特性以及气氛稳定性对成形质量有重要影响。以激光功率名义值、扫描速度和扫描间距为设计变量,以激光功率、钴铬合金粉末粒径局部分布均值和风速波动度为随机参数,设计多因素多水平实验。基于秩关联原理实现不完备数据的概率增广,获取设计变量、随机参数与试样性能之间的响应面。在满足许用抗拉强度的概率约束下,以成形效率最高为优化目标,建立钴铬合金SLM工艺参数的可靠性设计优化模型。针对SLM过程随机参数非正态和功能函数非线性的问题,引入通用生成函数,融合离散枚举和随机抽样,基于自适应细分-重要抽样创新优化算法,求取最优工艺参数,在可靠性约束下获得最高成形效率。 展开更多
关键词 选区激光熔化 可靠性设计优化 钴铬合金 工艺参数 通用生成函数 秩关联
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基于类间距的径向基函数-支持向量机核参数评价方法分析 被引量:16
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作者 宋小杉 蒋晓瑜 +1 位作者 罗建华 姚军 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期203-208,共6页
分析了径向基函数(RBF)核参数γ对空间映射结果的影响,得出3条结论。在此基础上,找到了1种新的核参数评价方法,该方法通过计算特征空间中两类之间的平均距离(ICMD)来评价γ的优劣。文章分别从理论和实验两方面证明了ICMD最大值的存在性... 分析了径向基函数(RBF)核参数γ对空间映射结果的影响,得出3条结论。在此基础上,找到了1种新的核参数评价方法,该方法通过计算特征空间中两类之间的平均距离(ICMD)来评价γ的优劣。文章分别从理论和实验两方面证明了ICMD最大值的存在性。为验证该方法的有效性,文中对7个样本集进行了两组参数选择实验:第一组实验通过ICMD找到最优核参数γ,再由10-折交叉验证得到最优惩罚因子C,称为"两步法";第二组实验采用基于10-折交叉验证的网格搜索法进行参数选择。结果显示两种方法均选择出了适当的参数,但前者花费的时间比后者大大缩短,验证了ICMD方法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 支持向量机 高斯核 核参数评价 参数选择
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基于遗传算法的SVM参数组合优化 被引量:47
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作者 刘鲭洁 陈桂明 +1 位作者 刘小方 杨庆 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第4期94-96,100,共4页
核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子是影响SVM学习能力和泛化能力的关键因素。实际应用中选择上述SVM参数组合多依赖经验或人工尝试,通常很难选择到最优参数组合。提出一种基于遗传算法的SVM优化技术,针对优化对象设计二进制编码基... 核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子是影响SVM学习能力和泛化能力的关键因素。实际应用中选择上述SVM参数组合多依赖经验或人工尝试,通常很难选择到最优参数组合。提出一种基于遗传算法的SVM优化技术,针对优化对象设计二进制编码基因串和相应遗传算子,能够实现同时对上述三个参数组合的优化。在UCI标准数据库上的实验结果说明了提出方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 参数选择 编码 遗传算法
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支持向量机最优模型选择的研究 被引量:49
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作者 刘向东 骆斌 陈兆乾 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期576-581,共6页
通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法———OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强... 通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法———OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.采用该算法在UCI标准数据集和FERET标准人脸库上进行了实验,结果表明,通过该算法找到的核参数以及相应的核矩阵是最优的,得到的SVM分类器的错误率最小.该算法为SVM最优模型选择提供了一种可行的方法,同时对其他基于核的学习方法也具有一定的参考价值. 展开更多
关键词 支持向量机 核参数 核校准 模型选择
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基于优化算法的核函数参数选择的研究 被引量:15
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作者 武优西 郭磊 +1 位作者 柴欣 王岩 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第1期137-140,共4页
尽管支持向量机在许多问题上有着良好的表现,但是其参数和核函数的参数选取问题依然亟待解决。以往多采用优化算法进行参数选取,但也需要预先经验地获得核函数的参数的选取范围。在介绍结构风险最小化原则及支持向量机算法的基础上,给... 尽管支持向量机在许多问题上有着良好的表现,但是其参数和核函数的参数选取问题依然亟待解决。以往多采用优化算法进行参数选取,但也需要预先经验地获得核函数的参数的选取范围。在介绍结构风险最小化原则及支持向量机算法的基础上,给出了基于优化算法的支持向量机参数选取的一般性算法。由于径向基核函数(RBF)的参数取值大小的不同,可导致其性质和作用不同,为此提出了一种分段函数对RBF的参数进行选择的方法,该方法使得RBF的参数取大值和小值的概率均等。由此可不必预先经验地指定RBF的参数的选取范围,依然可以优化获得最优的参数。通过对头部组织电导率估算问题进行对比研究,取得了良好的效果,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 参数选择 优化算法 分段函数
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短期负荷预测的支持向量机参数选择方法 被引量:17
11
作者 杨国健 杨镜非 +3 位作者 童开蒙 程浩忠 孙毅斌 叶清 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期148-151,共4页
支持向量机SVM(support vector machine)方法的合理参数选择对提高回归结果的准确性有重要作用。该文采用基于支持向量机短期负荷预测的参数选择方法,用遗传算法对参数种群进行编码、交叉、复制和变异,求得最优参数和最优核函数。将该... 支持向量机SVM(support vector machine)方法的合理参数选择对提高回归结果的准确性有重要作用。该文采用基于支持向量机短期负荷预测的参数选择方法,用遗传算法对参数种群进行编码、交叉、复制和变异,求得最优参数和最优核函数。将该算法应用于电力系统短期负荷预测中,应用了筛选和不筛选特征值两种方案对历史数据进行了预测。算例证明,无论是应用筛选特征值方案还是不筛选特征值方案,参数选择对预测精度提高都具有重要作用。 展开更多
关键词 支持向量机 参数选择 核函数选择 负荷预测 遗传算法
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基于SVM的中文网页分类方法的研究 被引量:22
12
作者 牛强 王志晓 +1 位作者 陈岱 夏士雄 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第8期1893-1895,共3页
中文网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。提出了基于支持向量机的中文网页分类方法,其中包括对该过程中的网页文本预处理、特征提取... 中文网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。提出了基于支持向量机的中文网页分类方法,其中包括对该过程中的网页文本预处理、特征提取和多分类算法等关键技术的介绍。实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率和召回率。 展开更多
关键词 支持向量机 特征提取 核函数 网页 文本分类
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核函数的选择研究综述 被引量:54
13
作者 汪廷华 陈峻婷 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第3期1181-1186,共6页
核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,是当前机器学习领域的一个研究热点。核函数是影响核方法性能的关键因素,以支持向量机作为核函数的载体,从核函数的构造、核函数中参数的选择、多核学习3个角度对核函数的选择的研究现状... 核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,是当前机器学习领域的一个研究热点。核函数是影响核方法性能的关键因素,以支持向量机作为核函数的载体,从核函数的构造、核函数中参数的选择、多核学习3个角度对核函数的选择的研究现状及其进展情况进行了系统地概述,并指出根据特定应用领域选择核函数、设计有效的核函数度量标准和拓宽核函数选择的研究范围是其中3个值得进一步研究的方向。 展开更多
关键词 核函数 支持向量机 核方法 模型选择 多核学习
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基于克隆选择支持向量机高光谱遥感影像分类技术 被引量:8
14
作者 刘庆杰 荆林海 +1 位作者 王梦飞 蔺启忠 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期746-751,共6页
作为支持向量机(support vector machine,SVM)高光谱影像分类的一个重要环节,参数设置的效率和精度直接影响到SVM模型训练效率和最终分类精度。本文首先建立一个SVM高光谱影像分类器,提出了利用免疫克隆选择算法优化的交叉验证进行核函... 作为支持向量机(support vector machine,SVM)高光谱影像分类的一个重要环节,参数设置的效率和精度直接影响到SVM模型训练效率和最终分类精度。本文首先建立一个SVM高光谱影像分类器,提出了利用免疫克隆选择算法优化的交叉验证进行核函数参数和惩罚因子C的优化选择的方法,得到了一种基于克隆选择优化的支持向量机(clonal selection SVM,CSSVM)高光谱影像分类器。然后将CSSVM与传统的基于网格搜索交叉验证的支持向量机(gird search SVM,GSSVM)分类器进行了对比评价,评价指标包括模型训练时间和分类精度等。最后基于AVIRIS高光谱遥感影像进行了两算法分类对比试验,结果表明:提出的CSSVM测试样本总分类精度超过85.1%和Kappa系数超过0.821 3,影像总分类精度超过81.58%和Kappa系数超过0.772 8,CSSVM与GSSVM的分类精度差别在0.08%以内,Kappa系数差别在0.001以内;CSSVM的模型训练时间是GSSVM的1/6至1/10,得到显著缩短;CSSVM方法在保持传统GSSVM优良分类精度的基础上,极大提高了模型的训练效率。 展开更多
关键词 高光谱 支持向量机 核参数选择 克隆选择 网格搜索 分类
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改进的支持向量机特征选择算法 被引量:10
15
作者 吕世聘 王秀坤 +1 位作者 孙岩 唐一源 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期171-172,共2页
针对采用支持向量机进行分类的特征子集选择问题,提出一种改进的基于梯度向量的特征评测算法。该算法在核特征空间中,利用数据点到分类超平面的距离函数的梯度向量对各个特征的重要性进行排序,省去了已有算法中计算梯度向量与各个坐标... 针对采用支持向量机进行分类的特征子集选择问题,提出一种改进的基于梯度向量的特征评测算法。该算法在核特征空间中,利用数据点到分类超平面的距离函数的梯度向量对各个特征的重要性进行排序,省去了已有算法中计算梯度向量与各个坐标轴夹角的过程,实验结果表明,该算法简化了已有的基于角度的特征选择方法,并且结果保持一致。 展开更多
关键词 支持向量机 特征选择 核函数
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基于支持向量机分类问题的勒让德核函数 被引量:8
16
作者 张瑞 王文剑 +1 位作者 张亚丹 孙芳玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第7期222-224,共3页
基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大... 基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 模型选择
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核主元分析中核函数参数选优方法研究 被引量:14
17
作者 王新峰 邱静 刘冠军 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 2007年第1期62-64,共3页
提出一种基于矩阵相似度的核函数参数选优方法,首先给出一种具有较好分类能力的核函数矩阵。然后,利用矩阵间的相似度量关系,在一定范围内寻找能近似此矩阵的核函数参数值。将该方法应用于直升机齿轮箱齿轮故障特征提取中,结果显示经过... 提出一种基于矩阵相似度的核函数参数选优方法,首先给出一种具有较好分类能力的核函数矩阵。然后,利用矩阵间的相似度量关系,在一定范围内寻找能近似此矩阵的核函数参数值。将该方法应用于直升机齿轮箱齿轮故障特征提取中,结果显示经过核函数参数选优的KPCA取得了较好的识别效果。 展开更多
关键词 核主元分析 核函数参数 特征提取 齿轮箱故障诊断
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基于粒子群优化的核主元分析特征的提取技术 被引量:14
18
作者 魏秀业 潘宏侠 王福杰 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期162-166,共5页
针对核主元分析在参数设置上的盲目性,提出应用粒子群优化算法优化核函数参数,并将核主元分析应用于特征提取中。首先建立核函数参数优化的数学模型,然后应用加速度自适应粒子群优化算法对其寻优,并通过Iris数据集进行仿真研究,验证其... 针对核主元分析在参数设置上的盲目性,提出应用粒子群优化算法优化核函数参数,并将核主元分析应用于特征提取中。首先建立核函数参数优化的数学模型,然后应用加速度自适应粒子群优化算法对其寻优,并通过Iris数据集进行仿真研究,验证其提取特征的有效性。将优化的核主元分析方法应用于齿轮箱典型故障的特征提取中,结果表明:参数优化的核主元分析能有效降低齿轮箱特征向量的维数,较线性主元分析取得更好的故障识别效果。该方法在机械故障信号的非线性特征提取中具有优势。 展开更多
关键词 粒子群优化 核主元分析 特征提取 核函数参数 故障诊断 齿轮箱
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RVM核参数的遗传算法优化方法 被引量:14
19
作者 李刚 王贵龙 薛惠锋 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第3期335-337,342,共4页
核函数的参数严惩影响RVM的综合性能。为求得稀疏解、避免过拟合,提出使用遗传算法针对问题背景自动优化核函数的参数。在适应度函数评判下,种群经过选择、交叉和变异迭代进化,高效率地得到最优解,在定义RVM回归性能综合评判批准Fitnes... 核函数的参数严惩影响RVM的综合性能。为求得稀疏解、避免过拟合,提出使用遗传算法针对问题背景自动优化核函数的参数。在适应度函数评判下,种群经过选择、交叉和变异迭代进化,高效率地得到最优解,在定义RVM回归性能综合评判批准Fitness作为适应度函数的基础上,使用Matlab遗传算法工具箱和改进的Tipping程序获取sinc数据最优核函数参数,实验证明遗传算法可以高效准备地优化RVM核参数,特别对于具有较多参数的核函数更具实用性。 展开更多
关键词 关联向量机 核函数参数 综合评判标准 遗传算法
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常用核函数的几何度量与几何性质 被引量:8
20
作者 罗林开 叶凌君 周绮凤 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期804-807,共4页
研究核函数的几何度量和几何性质,并给出核函数选择(核选择)的建议.首先通过对核函数所蕴含的几何度量的深入分析,导出了常用的高斯径向基核函数和多项式核函数的黎曼度量、距离度量和角度度量;然后总结了这些几何度量的性质,并进行了... 研究核函数的几何度量和几何性质,并给出核函数选择(核选择)的建议.首先通过对核函数所蕴含的几何度量的深入分析,导出了常用的高斯径向基核函数和多项式核函数的黎曼度量、距离度量和角度度量;然后总结了这些几何度量的性质,并进行了数学证明;最后在几何性质的基础上,给出了核选择的一些建议. 展开更多
关键词 支持向量机 核选择 几何度量 几何性质
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