基于IWOA-KELM的船厂电力负荷超短期预测

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作者 王帅 孔令兵 +1 位作者 王健 郭凤群 《建筑电气》 2024年第12期34-38,共5页

根据船厂运维管理和电力负荷的特点,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核函数极限学习机(KELM)的预测模型进行船厂电力超短期负荷预测:为了提高鲸鱼优化算法(WOA)优化性能,引入启发式概率搜索和自适应权重因子;将KELM参数正则化系... 根据船厂运维管理和电力负荷的特点,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核函数极限学习机(KELM)的预测模型进行船厂电力超短期负荷预测:为了提高鲸鱼优化算法(WOA)优化性能,引入启发式概率搜索和自适应权重因子;将KELM参数正则化系数C和核参数λ作为优化对象,将均方根误差(RMSE)结合L1正则化系数作为目标函数,利用IWOA对其进行优化。通过对某船厂实测数据进行对比、研究,结果表明:IWOA-KELM具备良好的泛化能力,预测误差更小,预测精度更高,具备良好的适应性,满足船厂运维人员的使用需求。 展开更多

关键词 船厂 电力负荷 预测模型 鲸鱼优化算法(WOA) 核函数极限学习机(KELM) 自适应寻优 启发式概率搜索 自适应惯性权重

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基于KNN算法的小麦隐蔽性虫害分类器设计 被引量：6

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作者 王锋 王艳娜 +3 位作者 梁义涛 史卫亚 宋红霞 霍富强 《农机化研究》 北大核心 2014年第7期182-185,共4页

含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验... 含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验结果表明,与最近邻分类算法、KNN分类算法相比,加权KNN分类器具有良好的分类效果,正确率达到92.5%,研究成果为粮食作物隐蔽性虫害的预报和检测提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 生物光子学 分类器 生物光子辐射 小麦籽粒 隐蔽性虫害 加权KNN算法

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基于加权组合核RX算法异物检测及其参量选择 被引量：2

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作者 吴香伟 郭宝峰 +1 位作者 陈春种 沈宏海 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期745-750,共6页

为了融合光谱形状差异信息和多项式核函数全局信息,充分挖掘地物特征,提高异常检测正确率,提出了一种加权组合核RX算法。该算法在高斯核函数的基础上,增加一个光谱角核函数。由于核函数参量和加权参量直接影响算法性能,分别采用了随机... 为了融合光谱形状差异信息和多项式核函数全局信息,充分挖掘地物特征,提高异常检测正确率,提出了一种加权组合核RX算法。该算法在高斯核函数的基础上,增加一个光谱角核函数。由于核函数参量和加权参量直接影响算法性能,分别采用了随机函数法、爬山法和粒子群算法对上述参量进行了选择。结果表明,在恒虚警率下使用粒子群算法进行参量设定得到的效果最好,且采用加权组合核函数RX算法得到的目标检测率为83.5%,相对于普通的核RX算法,正确率得到了提高。 展开更多

关键词 遥感 加权组合核 核RX算法 异物检测 光谱角核 粒子群优化算法

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基于核稀疏表示的人脸人耳融合识别算法的研究 被引量：2

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作者 张明 黄炳家 郑秋梅 《现代电子技术》 北大核心 2019年第4期80-84,共5页

针对人脸人耳融合识别算法对图像光照变化、表情变化、拍摄角度变化等鲁棒性不强的问题,将核稀疏表示理论引入到人脸人耳融合识别中,提出基于核稀疏表示的人脸人耳融合识别算法。新算法采用的是能有效降低样本维度的PCA特征提取算法,人... 针对人脸人耳融合识别算法对图像光照变化、表情变化、拍摄角度变化等鲁棒性不强的问题,将核稀疏表示理论引入到人脸人耳融合识别中,提出基于核稀疏表示的人脸人耳融合识别算法。新算法采用的是能有效降低样本维度的PCA特征提取算法,人脸人耳的特征融合层级选用既能实现冗余信息有效压缩,又能最大程度利用不同模态生物特征可区分性的特征级融合。考虑到不同模态生物特征对最终识别的贡献可能有所不同,该算法采用加权串联融合法,同时测试样本在训练样本中稀疏表示系数的求解采用的是迭代速度比较快的正交匹配追踪算法。与其他识别算法相比,该算法具有非常好的识别性能,并且对人脸人耳图像变化具有很强的鲁棒性。 展开更多

关键词 融合识别 核稀疏表示 特征提取 加权串联融合 正交匹配追踪算法 鲁棒性

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基于加权多宽度高斯核函数的聚类算法 被引量：2

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作者 赵犁丰 王栋 《现代电子技术》 2011年第10期78-81,共4页

针对在支持向量聚类,当样本分布不均匀时,单宽度的高斯核限制了支持向量机泛化性能,影响了聚类效果的问题,提出一种基于加权多宽度高斯核函数的支持向量聚类算法。加权多宽度高斯核函数比单宽度的高斯核有更多的可调参数,通过多参数调节... 针对在支持向量聚类,当样本分布不均匀时,单宽度的高斯核限制了支持向量机泛化性能,影响了聚类效果的问题,提出一种基于加权多宽度高斯核函数的支持向量聚类算法。加权多宽度高斯核函数比单宽度的高斯核有更多的可调参数,通过多参数调节,可提高泛化能力,改善聚类效果。仿真实验表明,与单宽度的高斯核相比,加权多宽度高斯核可以有效聚类,从而证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 加权多宽度高斯核 聚类 SVC 高斯核

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基于SPSO-WK-TWSVM的复合材料层合板损伤辨识方法 被引量：3

6

作者 刘小峰 王邦昕 +1 位作者 艾帆 韦代平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第15期290-295,302,共7页

针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM... 针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM)的机器学习方法对基体裂纹与脱层损伤进行自动分类识别。为了进一步提高损伤辨识精度,采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,SPSO)算法对WK-TWSVM的核函数权值及模型参数进行了寻优处理,并与其他粒子群优化算法就行了分析比较。试验分析结果表明,基于Lamb波的SPSO-WK-TWSVM复合材料层合板损伤辨识方法能够对复合材料层合板基体裂纹与脱层损伤进行准确的自动识别,识别精度明显高于其他TWSVM优化算法及传统的机器学习方法。 展开更多

关键词 复合材料层合板 LAMB波 损伤分类辨识 简化粒子群优化 双子支持向量基

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基于柔性耦合权重的四川省洪灾评估标准计算

7

作者 廖力 周雪芹 +2 位作者 邹强 高峰 纪锋 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2020年第3期37-44,共8页

洪灾损失具有随机性、模糊性和不确定性,其评估标准难以确定。采用加权模糊核聚类(WFKCA)方法对四川省历史洪灾样本集进行模糊聚类迭代运算,提取其中的内在分布特性,从而计算出洪灾损失各类别间的边界值,作为洪灾损失评估的参考标准。... 洪灾损失具有随机性、模糊性和不确定性,其评估标准难以确定。采用加权模糊核聚类(WFKCA)方法对四川省历史洪灾样本集进行模糊聚类迭代运算,提取其中的内在分布特性,从而计算出洪灾损失各类别间的边界值,作为洪灾损失评估的参考标准。为了使评估工作具有一定普适性,针对性地选取了评估指标体系,并且对绝对值及相对值2种标准进行了探讨。考虑到指标权重对评估工作的关键性,利用模糊层次分析法计算出的主观综合判断矩阵推导出各指标权重的专家组指导性范围,并用来约束WFKCA对客观权重的搜索范围,得到在满足专家组主观决策偏好的前提下尽可能对代表客观性的聚类效果进行优化的主、客观性间柔性耦合的权重。实例分析证明本文提出的方法计算出的洪灾评估标准较为可靠,具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 洪灾评估标准 加权模糊核聚类 模糊聚类迭代运算 模糊层次分析法 柔性耦合权重

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采用互补特征的核相关滤波目标跟踪算法

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作者 谢维波 夏远祥 刘文 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期429-434,共6页

为了改善跟踪算法的性能,提出一种自适应加权的融合颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征的多核多通道的相关滤波跟踪算法.针对核相关滤波算法特征单一的问题,采用互补特征核空间描述目标,并根据互补特征响应值的大小,自适应为互补特征核... 为了改善跟踪算法的性能,提出一种自适应加权的融合颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征的多核多通道的相关滤波跟踪算法.针对核相关滤波算法特征单一的问题,采用互补特征核空间描述目标,并根据互补特征响应值的大小,自适应为互补特征核空间分配权重、更新模型,提高算法的鲁棒性.实验结果表明:所提出的算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且完全满足跟踪场景的实时需求. 展开更多

关键词 目标跟踪算法 核相关滤波 互补特征 自适应权重 颜色特征 方向梯度直方图特征

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优化的核模糊C均值聚类算法 被引量：7

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作者 刘奕麟 安建成 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第2期79-83,共5页

提出一种优化的核模糊C均值聚类算法(WBAKFCM).该算法首先通过改进蝙蝠算法(Weight bat Algorithm,WBA)确定最优聚类中心集合,然后用核模糊C均值聚类算法指导聚类划分.一方面,改进的蝙蝠算法在传统的蝙蝠算法中引入佳点集理论和速度权重... 提出一种优化的核模糊C均值聚类算法(WBAKFCM).该算法首先通过改进蝙蝠算法(Weight bat Algorithm,WBA)确定最优聚类中心集合,然后用核模糊C均值聚类算法指导聚类划分.一方面,改进的蝙蝠算法在传统的蝙蝠算法中引入佳点集理论和速度权重,分别用于调节种群的初始化和个体位置的自适应更新.另一方面,在核模糊C均值聚类算法(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)中,选用了高斯核函数,从而将数据映射到高维特征空间进行聚类划分.实验结果表明,优化的核模糊C均值聚类算法在聚类准确率与时间效率上明显优于传统算法. 展开更多

关键词 模糊C均值聚类 核函数 蝙蝠算法 佳点集 速度权重

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数据挖掘中模糊C聚类算法的寻优能力优化 被引量：2

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作者 陈佳 石林 《科技通报》 北大核心 2015年第9期208-211,共4页

随着数据库技术的不断发展,现有的聚类分析算法已经无法满足数据挖掘的聚类分析的需求。本文主要针对传统的模糊C聚类算法,将其中存在的问题进行改进,并在核函数和权值优化的基础上,提出模糊C聚类算法。首先对模糊C聚类算法的特征权值... 随着数据库技术的不断发展,现有的聚类分析算法已经无法满足数据挖掘的聚类分析的需求。本文主要针对传统的模糊C聚类算法,将其中存在的问题进行改进,并在核函数和权值优化的基础上,提出模糊C聚类算法。首先对模糊C聚类算法的特征权值进行优化,然后引入核函数的概念,对模糊C聚类算法的寻优过程进行改进。仿真验证得到的结果是,本文所提出的模糊C聚类算法,能够在核函数和权值优化上有更好和更加稳定的聚类。 展开更多

关键词 数据挖掘 模糊C聚类算法 特征权值优化 核函数优化

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基于布谷鸟优化算法的加权极限学习机模型

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作者 王琴 《河南科技》 2017年第9期36-37,共2页

鉴于极限学习机的待定参数对模型极大的影响力,利用布谷鸟优化算法对核参数和惩罚因子进行优化选择,以进一步提高模型的预测精度,然后利用非线性权值函数对极限学习机的不同样本数据进行加权,得到新的加权极限学习机模型,提高模型的鲁... 鉴于极限学习机的待定参数对模型极大的影响力,利用布谷鸟优化算法对核参数和惩罚因子进行优化选择,以进一步提高模型的预测精度,然后利用非线性权值函数对极限学习机的不同样本数据进行加权,得到新的加权极限学习机模型,提高模型的鲁棒性能。 展开更多

关键词 极限学习机 核函数 加权矩阵 布谷鸟优化算法

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基于改进粒子群算法优化策略的核极限学习机方法研究 被引量：1

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作者 高天 龚平顺 《河南科技》 2022年第19期4-8,共5页

本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递... 本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递减惯性权重和综合学习粒子群算法进行结合,用于改进粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而实现对核极限学习机的参数优化。 展开更多

关键词 核极限学习机 参数优化 线性权值下降粒子群算法 综合学习粒子群算法

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抽样子空间约束改进大数据谱聚类算法

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作者 聂茹 《电信科学》 2018年第11期41-47,共7页

在分析经典谱聚目标函数与加权核k-means目标函数等价基础上,设计了一种基于抽样子空间约束的改进大规模数据谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免矩阵特征分解的大量资源被占用,通过数据抽样及聚类中心的子空间约束,避免全部... 在分析经典谱聚目标函数与加权核k-means目标函数等价基础上,设计了一种基于抽样子空间约束的改进大规模数据谱聚类算法,算法通过加权核k-means迭代优化避免矩阵特征分解的大量资源被占用,通过数据抽样及聚类中心的子空间约束,避免全部核矩阵都被使用,从而降低经典算法的时间空间复杂度。理论分析和实验结果表明,改进算法保持与经典算法相近聚类精度,提高了聚类效率,验证了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 大规模数据谱聚类 加权核k-means算法 数据抽样 矩阵特征分解 核矩阵

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