基于改进加权多源TrAdaBoost算法的无参考图像质量评价方法 被引量：5

1

作者 胡伟 陈炜峰 +1 位作者 胡凯 温佳璇 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第18期87-93,共7页

基于机器学习的无参考图像质量评价方法依赖于大量训练样本,但训练数据集的构建需要耗费大量人力物力。依据迁移学习理论,面向上述问题,首先提出了一种基于改进加权多源TrAdaBoost(weighted multisource TrAdaBoost,WMTrA)算法。算法的... 基于机器学习的无参考图像质量评价方法依赖于大量训练样本,但训练数据集的构建需要耗费大量人力物力。依据迁移学习理论,面向上述问题,首先提出了一种基于改进加权多源TrAdaBoost(weighted multisource TrAdaBoost,WMTrA)算法。算法的无参考图像质量评价算法采用权重自动更新方式,挖掘辅助图像库中的有价值样本,只需少量目标图像库样本便可以建立准确的图像质量评价模型;然后,将它应用到无参考图像质量评价方法上,检测了其效果。在JPEG,JPEG2000失真图像上的评价结果表明,相比于传统机器学习算法,本文方法能够有效利用现有辅助数据集,减少对目标数据集的数量要求,是一种具有实用性的无参考图像质量评价方法。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 迁移学习 加权多源tradaboost 支持向量机回归

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数控铣床低碳高质建模及工艺参数优化 被引量：1

2

作者 李泽亚 罗敏 +1 位作者 张超勇 徐金瑜 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1845-1851,共7页

针对数控铣床生产过程中工艺参数不合理导致碳排放量高、表面质量差等问题,提出了一种面向低碳高质的数控铣床工艺参数优化方法。分析了铣削过程碳排放因素,给出碳排放效率、表面粗糙度和加工时间的目标函数,构建基于灰狼算法改进支持... 针对数控铣床生产过程中工艺参数不合理导致碳排放量高、表面质量差等问题,提出了一种面向低碳高质的数控铣床工艺参数优化方法。分析了铣削过程碳排放因素,给出碳排放效率、表面粗糙度和加工时间的目标函数,构建基于灰狼算法改进支持向量回归的数控铣床碳排放效率和表面粗糙度预测模型。以主轴转速、进给速度和切削宽度为优化变量,采用改进白鹭算法进行切削参数优化,获得了低碳高质高效工艺参数Pareto前沿解,通过熵权逼近理想解排序法选择合适的工艺参数。搭建了数控铣床碳排放监测实验平台,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 低碳高质 改进支持向量回归 改进白鹭算法 熵权逼近理想解排序法

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基于CRITIC赋权法与PSO-SVR模型的滑坡地表位移预测 被引量：2

3

作者 曾子健 肖慧 +2 位作者 徐哈宁 胡佳超 范凌峰 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第35期14940-14946,共7页

针对支持向量机在滑坡位移预测中输入项权值无差异,从而影响模型预测精度的问题,提出一种基于CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)赋权法与粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)支持向量回归机(su... 针对支持向量机在滑坡位移预测中输入项权值无差异,从而影响模型预测精度的问题,提出一种基于CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)赋权法与粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)支持向量回归机(support vector regression,SVR)的滑坡位移预测模型。该模型首先采用皮尔逊相关性分析法,选取与模型输出项相关性较强的三项影响因素,然后由CRITIC赋权法求得对应权值,将加权后的训练集输入基于CRITIC赋权法与PSO-SVR的预测模型,以实现对滑坡地表位移的预测。结果表明:相比SVR、PSO-SVR以及基于熵权法与PSO-SVR的预测模型,本模型具有良好的泛化能力,均方根误差和判定系数分别比未赋权模型降低38.24%和提高6.64%,能有效提高预测精度,预测效果优于其他对比模型。 展开更多

关键词 滑坡位移预测 CRITIC赋权法 粒子群优化算法 支持向量回归机

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增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机

4

作者 丁伟杰 顾斌杰 潘丰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期123-132,共10页

密度加权孪生支持向量回归机(DWTSVR)是一种能够反映数据内在分布的回归算法,具有预测精度高和鲁棒性强等优点,然而其并不适用于训练样本以增量形式提供的场景。针对该问题,提出一种增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机(ISDWTSVR)。首... 密度加权孪生支持向量回归机(DWTSVR)是一种能够反映数据内在分布的回归算法,具有预测精度高和鲁棒性强等优点,然而其并不适用于训练样本以增量形式提供的场景。针对该问题,提出一种增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机(ISDWTSVR)。首先,辨别新增数据是否为异常样本,并赋予有效样本适当的权重,减小异常样本对模型泛化性能的影响;其次,结合矩阵降维与主成分分析思想筛选出原始核矩阵中的一组特征列向量基代替原特征,实现核矩阵列稀疏化,以获得稀疏解;接着,借助牛顿迭代法和增量学习策略对上一时刻的模型信息进行调整,实现模型的增量更新,同时结合矩阵求逆引理避免增量更新过程中直接求解逆矩阵,进一步加快训练速度;最后,在UCI基准数据集上进行仿真实验,并与现有代表性算法进行比较。实验结果表明,ISDWTSVR继承了DWTSVR的泛化性能,在大规模数据集Bike-Sharing上,新增一个样本模型更新平均CPU时间为5.13 s,较DWTSVR缩短了97.94%,有效地解决了模型必须从头开始重新训练的问题,适用于大规模数据集的在线学习。 展开更多

关键词 孪生支持向量回归机 增量学习 稀疏化 密度加权 牛顿迭代法

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基于支持向量回归的电力变压器状态评估 被引量：40

5

作者 张哲 赵文清 +2 位作者 朱永利 武中利 杨建 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期81-84,共4页

为提高电力变压器状态评估的准确性,将变压器健康状态分为5级。鉴于支持向量机对小样本具有良好的拟合能力,而变压器数据具有小样本、贫信息的特点,提出了基于支持向量回归的电力变压器状态评估模型。将变压器的油色谱分析数据和电气实... 为提高电力变压器状态评估的准确性,将变压器健康状态分为5级。鉴于支持向量机对小样本具有良好的拟合能力,而变压器数据具有小样本、贫信息的特点,提出了基于支持向量回归的电力变压器状态评估模型。将变压器的油色谱分析数据和电气实验数据利用半岭模型确定变压器各个参数的分值,评分项目结果作为支持向量机的自变量,通过多层动态自适应优化算法优化了支持向量回归的参数,形成变权重的预测。实例验证了变压器状态评估模型的正确性及可行性,其结果更接近变压器的真实运行状态。 展开更多

关键词 支持向量回归 变压器 状态评估 油中溶解气体 变权重

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基于支持向量机的绿潮灾害影响因素的权重分析 被引量：4

6

作者 何世钧 唐莹莉 +4 位作者 张婷 李煜 谢圣东 于克锋 何培民 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期3431-3436,共6页

根据2012~2013年南黄海海域绿潮浒苔遥感监测分布面积数据及温度、天气状况、风向、风力、浪高5个影响绿潮浒苔扩散的气候因子,建立了相应的支持向量机回归模型.通过模型中各影响因素权重的变化分析绿潮灾害的发展过程,并与传统的单因... 根据2012~2013年南黄海海域绿潮浒苔遥感监测分布面积数据及温度、天气状况、风向、风力、浪高5个影响绿潮浒苔扩散的气候因子,建立了相应的支持向量机回归模型.通过模型中各影响因素权重的变化分析绿潮灾害的发展过程,并与传统的单因素分析法进行对比,支持向量机回归更能准确得出各影响因素的权重及权重的变化规律.通过对权重变化规律的分析,给出在绿潮发生过程中漂浮、爆发和消亡阶段的划分依据. 展开更多

关键词 支持向量机回归 影响因子 权重分析 灾害过程

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Ricker子波核最小二乘支持向量回归滤波方法的稳健性研究 被引量：6

7

作者 邓小英 刘涛 罗勇 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期845-853,共9页

除了信噪比、有效子波畸变等,稳健性(Robustness)也是度量滤波方法效果的一个重要的物理量,它刻画了滤波系统应对异常点值的能力.一般用影响函数作为评价稳健性的工具.支持向量机方法已较成功地应用于信号与图像的滤波中,尤其Ricker子... 除了信噪比、有效子波畸变等,稳健性(Robustness)也是度量滤波方法效果的一个重要的物理量,它刻画了滤波系统应对异常点值的能力.一般用影响函数作为评价稳健性的工具.支持向量机方法已较成功地应用于信号与图像的滤波中,尤其Ricker子波核方法更适于地震勘探信号处理.通过考察Ricker子波核最小二乘支持向量回归(LS-SVR:least squares support vector regression)滤波方法的影响函数,可以证明该方法的稳健性较差,本文用加权方法改善该方法的稳健性.经过大量理论实验得到一种改进的权函数,使加权之后的方法具有比较理想的稳健性.进一步用这个权函数辅助的加权Ricker子波LS-SVR处理含噪的合成与实际地震记录,都得到较好的效果.由具有平方损失函数的LS-SVR信号处理系统的无界影响函数出发,本文所提出的权函数可以有效地应用于具有相似损失函数的处理过程,如消噪、信号检测、提高分辨率与预测等问题. 展开更多

关键词 支持向量回归 稳健性 影响函数 权函数 地震勘探资料

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基于SVR的粮仓储粮重量在线检测模型 被引量：6

8

作者 张德贤 张苗 +2 位作者 张庆辉 张元 吕磊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1179-1185,共7页

粮仓储粮重量自动检测是国家粮食安全的重要保障技术.本文针对粮堆散粒体特性,建立了粮仓储粮重量与粮仓底面和侧面压强的数学关系,证明了基于压力传感器进行粮仓数量在线检测的可行性.提出了基于内外圈两圈布置的压力传感器布置模型和... 粮仓储粮重量自动检测是国家粮食安全的重要保障技术.本文针对粮堆散粒体特性,建立了粮仓储粮重量与粮仓底面和侧面压强的数学关系,证明了基于压力传感器进行粮仓数量在线检测的可行性.提出了基于内外圈两圈布置的压力传感器布置模型和基于多项式展开的粮仓储粮重量检测模型,利用内外圈传感器输出值均值的多项式展开构建粮仓储粮重量估计.针对实仓检测中内外圈传感器输出值均值存在较大波动的问题,提出了基于SVR的粮仓储粮重量检测模型,给出了SVR输入项序列的具体提取方法,设计了具体的建模算法.实验表明,实验粮仓检测模型建模与预测结果的误差小于±3%,证明了所提出的粮仓储粮重量检测模型与方法的有效性,可以满足国家粮仓储粮重量检测的要求. 展开更多

关键词 储粮重量监测 压力传感器 检测模型 支持向量回归 检测精度

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基于新息的多参量混沌时间序列LS-SVR加权预测 被引量：5

9

作者 郭阳明 翟正军 姜红梅 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期83-87,共5页

复杂系统常常依赖于通过观测所获得的多参量混沌时间序列进行预测分析。论文借鉴单参量混沌时间序列预测的思路,考虑全部相关参量混沌时间序列中的信息,以实现多参量混沌时间序列的相空间重构。同时,基于新息优先原理和支持向量机理论,... 复杂系统常常依赖于通过观测所获得的多参量混沌时间序列进行预测分析。论文借鉴单参量混沌时间序列预测的思路,考虑全部相关参量混沌时间序列中的信息,以实现多参量混沌时间序列的相空间重构。同时,基于新息优先原理和支持向量机理论,结合混沌时间序列发展变化的规律,提出分别利用相空间重构后长期多样本和近期少样本构建2个自适应最小二乘支持向量回归预测模型进行加权预测的观点,并给出了以预测均方根误差最小为目标函数的模型参数混沌优化方法。论文以某飞机转子部件磨损故障的3个相关参量的仿真混沌时间序列为例进行了预测实验,结果表明文中方法有较好的预测精度,是一种有效的预测方法。 展开更多

关键词 支持向量机 多参量 混沌时间序列 最小二乘支持向量回归 加权预测

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考虑属性重要度的空冷系统背压特性模型 被引量：3

10

作者 李晓恩 王宁玲 +2 位作者 张雨檬 杨志平 杨勇平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1518-1524,共7页

与传统湿冷系统相比,直接空冷系统更易受到多种边界条件变化的影响。针对理论公式与实际应用的差异以及属性重要度差异,基于运行数据建立了考虑属性重要度的背压特性模型。根据机组连续1个月的实际运行数据结合模糊粗糙集理论对影响空... 与传统湿冷系统相比,直接空冷系统更易受到多种边界条件变化的影响。针对理论公式与实际应用的差异以及属性重要度差异,基于运行数据建立了考虑属性重要度的背压特性模型。根据机组连续1个月的实际运行数据结合模糊粗糙集理论对影响空冷运行的各条件属性进行客观加权,并通过加权支持向量回归方法,建立了直接空冷系统的背压模型。结果表明：选取主汽流量、主汽压力、环境温度、风机转速、环境风速、大气压力作为条件属性可得到精度较高的加权回归模型,7月份与10月份的数据分析下,回归模型精度均较高,均方根误差分别为0.70、0.76kPa。同时,结果表明,加权过程可在不影响模型精度的情况下,有效降低模型计算量,提高模型泛化能力。 展开更多

关键词 直接空冷系统 背压 属性重要度 加权支持向量回归 模糊粗糙集

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基于模糊支持向量机预测胎重的方法研究与比较 被引量：4

11

作者 余锦华 汪源源 陈萍 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2241-2246,共6页

胎重的准确预测在胎儿监护中具有重要作用,为提高胎重预测的准确性,提出一种基于模糊支持向量机的预测方法。通过在支持向量机中引入模糊逻辑,抑制由测量误差造成的异常数据对预测模型训练的影响,提高了胎重预测对参数测量误差的鲁棒性... 胎重的准确预测在胎儿监护中具有重要作用,为提高胎重预测的准确性,提出一种基于模糊支持向量机的预测方法。通过在支持向量机中引入模糊逻辑,抑制由测量误差造成的异常数据对预测模型训练的影响,提高了胎重预测对参数测量误差的鲁棒性。对600例数据构成的训练集和150例数据构成的测试集进行应用,比较了模糊支持向量机和以前的回归方法、误差反向传递神经网络、支持向量机在胎重预测中的性能。结果表明:与其它方法相比,模糊支持向量机能获得更准确的胎重估计。 展开更多

关键词 胎重估计 回归方法 误差反向传递神经网络 支持向量机 模糊支持向量机

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基于加权支持向量回归的抢修时间估计模型 被引量：5

12

作者 尤志锋 石全 熊飞 《现代防御技术》 北大核心 2014年第4期160-166,共7页

已有的抢修时间估计模型大都印有平时维修的痕迹,不能很好的反应战场抢修的随机性、多样性、时效性等特点。分析并设计了影响抢修时间的因素及其赋值方法,用复杂性来度量抢修任务本身的属性。将抢修时间估计问题转为抢修时间对其影响因... 已有的抢修时间估计模型大都印有平时维修的痕迹,不能很好的反应战场抢修的随机性、多样性、时效性等特点。分析并设计了影响抢修时间的因素及其赋值方法,用复杂性来度量抢修任务本身的属性。将抢修时间估计问题转为抢修时间对其影响因素的非线性回归问题,引入在处理小样本、非线性问题时有较大优势的支持向量机,利用遗传算法对支持向量回归的参数进行优化;实验结论证明模型的估计精度较高、泛化能力较强;从一个新的角度估计抢修时间,结果更合理,能为抢修决策以及抢修训练提供良好的帮助。 展开更多

关键词 复杂性度量 加权支持向量回归 遗传算法 抢修时间

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猪用智能粥料器控制系统研究 被引量：5

13

作者 乔爱民 何博侠 王艳春 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期166-175,共10页

设计了一种基于嵌入式微控制器的猪用智能粥料器控制系统,该控制系统实现了粥料器在连续送料过程中干饲料和水分的质量比例(水料比)按设定值进行动态调节,饲料日送料量能得到精确控制。通过静态测量方法获取样本数据,建立饲料出料速度... 设计了一种基于嵌入式微控制器的猪用智能粥料器控制系统,该控制系统实现了粥料器在连续送料过程中干饲料和水分的质量比例(水料比)按设定值进行动态调节,饲料日送料量能得到精确控制。通过静态测量方法获取样本数据,建立饲料出料速度与送料电动机转速间的最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型。在粥料器连续送料过程中,采用LS-SVR模型融合格罗布斯准则及阈值判断等数据处理方法对实时采样数据的异常值进行剔除,由最小二乘线性回归预测出固定时间内的干饲料出料量,在进水量可准确测量的前提下,实现水料比动态调节。粥料器控制系统通过结合静态测量及LS-SVR回归模型的质量递推补偿方法对粥料器每日的送料量进行质量补偿,实现了对粥料器日送料量的精确控制。控制系统的水料比动态调节误差在4%以内,质量递推补偿方法可以保证平均单头猪日进食量误差不超过1 g。 展开更多

关键词 粥料器 控制系统 水料比 LS-SVR 格罗布斯准则 质量递推补偿

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基于IPSO-SVR的水泥分解炉温度预测模型研究 被引量：6

14

作者 金星 徐婷 冷淼 《现代电子技术》 北大核心 2017年第9期148-151,共4页

为建立稳定可靠的分解炉温度预测模型,结合与分解炉温度密切相关的几个主要运行参数,提出一种粒子群参数优化的支持向量回归机算法(PSO-SVR),并在粒子群算法中引入自适应惯性权重的思想,构建出分解炉温度预测模型。与未改进的模型进行... 为建立稳定可靠的分解炉温度预测模型,结合与分解炉温度密切相关的几个主要运行参数,提出一种粒子群参数优化的支持向量回归机算法(PSO-SVR),并在粒子群算法中引入自适应惯性权重的思想,构建出分解炉温度预测模型。与未改进的模型进行仿真对比实验,实验结果表明,该IPSO-SVR模型具有较佳的预测能力,预测相关系数达到0.707 5,温度预测误差绝对值不超过7℃,误差率在0.8%以内。 展开更多

关键词 分解炉温度 粒子群算法 惯性权重 支持向量回归机 预测模型

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基于PSO-WSVR的短期水质预测模型研究 被引量：7

15

作者 徐龙琴 刘双印 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期112-116,共5页

针对传统方法很难建立精确的非线性水质预测模型的情况,提出了基于粒子群优化加权支持向量回归机(PSO-WSVR)的水质短期预测模型.在建模过程中,根据各样本重要性的差异,给各个样本的惩罚系数赋予不同权重,改进了标准支持向量回归机算法,... 针对传统方法很难建立精确的非线性水质预测模型的情况,提出了基于粒子群优化加权支持向量回归机(PSO-WSVR)的水质短期预测模型.在建模过程中,根据各样本重要性的差异,给各个样本的惩罚系数赋予不同权重,改进了标准支持向量回归机算法,克服了标准支持向量回归算法因不同样本均采用相同权重造成预测精度低的问题,并采用粒子群优化算法对加权支持向量回归机参数组合进行自适应优化,模型收敛速度明显加快.运用PSO-WSVR模型对江苏宜兴市集约化河蟹养殖池塘水质进行预测,与标准支持向量回归机和BP神经网络对比分析.结果表明,该模型性能可靠、泛化能力强,预测精度高,为集约化水产养殖水质短期预测提供了一种新思路. 展开更多

关键词 水质预测 加权支持向量回归机 粒子群优化算法 参数优化

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基于改进支持向量回归算法的移动机器人定位 被引量：2

16

作者 王春荣 夏尔冬 +2 位作者 吴龙 刘建军 熊昌炯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2545-2549,共5页

为了提高移动机器人定位精度,提出了一种基于正交编码器和陀螺仪的轮式移动机器人定位系统,建立机器人的定位模型和运动学模型。研究了支持向量回归(SVR)算法,为获得更好的鲁棒性,对目标函数误差平方进行加权,分析不同参数优化算法对支... 为了提高移动机器人定位精度,提出了一种基于正交编码器和陀螺仪的轮式移动机器人定位系统,建立机器人的定位模型和运动学模型。研究了支持向量回归(SVR)算法,为获得更好的鲁棒性,对目标函数误差平方进行加权,分析不同参数优化算法对支持向量机回归准确率的影响。以自制的移动机器人为实验平台,将改进的算法与最小二乘支持向量回归(LSSVR)算法、加权最小二乘支持向量回归(WLSSVR)算法进行比较,对比了用改进算法时机器人在木地板场地与瓷砖场地的定位误差情况,并对正交编码器+陀螺仪定位系统与双码盘定位系统、单码盘+陀螺仪定位系统进行比较。实验结果表明,改进的算法使机器人的定位精度明显高于对比算法,并且所提出的定位系统定位效果较好。 展开更多

关键词 机器人 定位模型 运动模型 加权最小二乘支持向量回归算法 定位精度

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基于多特征结合与加权支持向量机的图像去噪方法 被引量：4

17

作者 付燕 宁宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期2217-2220,共4页

在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先,根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点,提取含噪图像中的多种特征;然后,利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器,识... 在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先,根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点,提取含噪图像中的多种特征;然后,利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器,识别出含噪图像中的噪声点,再利用支持向量回归机(SVR)对噪声点的原始灰度值进行回归预测;最后,重构图像以达到去噪的目的。实验结果表明,该方法能提高SVM分类器对噪声点的识别率,改善分类器的性能,并能在去噪的同时较好地保留图像的边缘信息,获得较高的峰值信噪比(PSNR)。 展开更多

关键词 多特征 加权支持向量机 支持向量回归机 椒盐噪声 图像去噪

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加权支持向量回归在线学习方法 被引量：1

18

作者 黄细霞 石繁槐 +1 位作者 顾伟 陈善本 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期927-930,共4页

在标准支持向量回归在线学习的基础上,提出了一种加权支持向量回归在线学习方法(WOSVR),即加权支持向量机中针对不同样本点使用不同惩罚系数C,且不同惩罚系数C反映了样本重要性的不同,WOSVR中近期数据重要性大于历史数据重要性.使用基... 在标准支持向量回归在线学习的基础上,提出了一种加权支持向量回归在线学习方法(WOSVR),即加权支持向量机中针对不同样本点使用不同惩罚系数C,且不同惩罚系数C反映了样本重要性的不同,WOSVR中近期数据重要性大于历史数据重要性.使用基准数据Mackey-Glass混沌序列进行了相关验证实验.结果表明,加权支持向量回归在线学习方法能有效修改模型. 展开更多

关键词 支持向量机 加权支持向量回归 在线学习

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基于IPSO-SVR的航空发动机磨损预测研究 被引量：4

19

作者 郑波 高峰 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期81-87,共7页

为提高支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型对航空发动机磨损预测的准确性,提出利用改进的自适应粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法对SVR的结构参数和训练样本向量维数进行优化。IPSO算法采... 为提高支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型对航空发动机磨损预测的准确性,提出利用改进的自适应粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法对SVR的结构参数和训练样本向量维数进行优化。IPSO算法采用非线性惯性权重和自适应探测响应机制,克服传统粒子群随机初始位置影响寻优结果的不足,提高预测结果的准确性和一致性。利用某型发动机光谱分析数据进行磨损预测研究。结果表明:与传统PSO-SVR和常用BP神经网络预测模型相比,IPSO-SVR预测结果具有更高的准确性,且预测结果保持良好的一致性。 展开更多

关键词 磨损预测 支持向量回归 非线性惯性权重 自适应探测响应

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改进加权支持向量机回归方法器件易损性评估 被引量：4

20

作者 金焱 褚政 张瑾 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期171-176,共6页

加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大误差。针对这一问题,提出利用高维特征空间中的欧基里德距离来确定权值的方法,构造了一种改进的加权支持... 加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大误差。针对这一问题,提出利用高维特征空间中的欧基里德距离来确定权值的方法,构造了一种改进的加权支持向量机回归算法,并将其应用到电子器件高功率微波易损性评估中。仿真结果表明:该方法具有比模糊神经网络法、标准支持向量机回归算法和一般的加权支持向量机回归算法更高的预测精度。由于增加了权值的计算过程,相对于标准支持向量机回归和模糊神经网络方法,该方法的效率较低,但与一般的加权支持向量机回归算法相当。 展开更多

关键词 特征空间 欧基里德距离 加权支持向量机 回归 高功率微波 电子器件 易损性

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