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高压断路器分合闸过程中的触头行程曲线蕴含着反映其内部机构机械状态的丰富信息,是实现其状态识别和故障诊断的重要依据。文中提出了一种基于主成分分析和支持向量机的高压断路器机械状态识别方法,基于奇异值分解计算特征量的主成分,降低特征量的维度,筛选出包含主要信息的特征矩阵,然后基于特征矩阵构建支持向量机,结合交叉验证网格搜索确定最优参数,进而确定最优分类模型。对实验数据的分析结果表明,该方法可以有效提取触头行程曲线中蕴含的特征信息,准确度高达99%,可以实现对高压断路器机械状态的识别。
刘伟鹏 +5 more
doaj
针对传统神经网络模式识别中存在网络结构难于确定、过学习、收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足及标准支持向量回归机中未考虑各样本重要性的差异问题,结合变压器油中多组分气体监测传感器阵列,将改进型支持向量回归机应用于气体传感器阵列信号模式识别中。实验结果表明,改进后的模式识别方法在预测精度和泛化能力上都较传统神经网络和标准支持向量回归模式识别方法有明显提高,有效地解决了多组分气体监测传感器的交叉敏感问题。
陈伟根, 彭姝迪, 王有元, 郝迈
doaj
Classifier of silicon content in hot metal based on support vector machines(基于支持向量机的高炉铁水硅含量多类别分类)
支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,本文介绍了非线性软间隔分类机、最小二乘分类机和加权最小二乘分类机的算法.以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例,使用C-均值算法对[Si]做聚类分析将其分成5类,改进M-ary分类方法实现对铁水硅质量分数[Si]的多类别分类,并对各分类机的性能作出评价.
JIANLing(渐令) +2 more
doaj +1 more source
Research on Structure Variable Selection in Support Vector Machine [PDF]
在运用支持向量机进行高维数据分类时,我们往往在支持向量机中加入某些惩罚以去除不相关的预测因子,提高预测准确率。Lasso和其他变量选择方法已成功应用到支持向量机中,达到自动进行变量选择的效果。但在许多实际问题中,简单的线性可加模型不能够很好的捕捉到预测因子与响应变量之间的关系,加入变量的交互项会使模型预测力增强。例如,在疾病诊断时,两种症状的同时发生会帮助医生做出更明确的判断;在寻找病因时,基因与基因、基因与环境因素的相互作用显得尤为重要。当存在交互项时,变量之间潜在存在着分层结构 ...
程晓华
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基于s变换及遗传优化支持向量机的电压源换流器故障诊断技术研究
电压源换流器是VSC-HVDC系统最重要的部件,由于受过压和过流条件的制约,电压源换流器发生故障的可能性较高,维护较为困难。为了有效诊断电压源换流器故障,文中在VSC-HVDC系统电压源换流器故障特性分析的基础上,提出了一种基于s变换结合遗传优化支持向量机的电压源换流器故障分类方法。通过对直流母线电压幅频特性分析可知,故障信号各频率分量在低频段分布密集且主要集中在工频整数倍附近。据此,利用s变换提取故障信号低频段工频整数倍分量,构造模时频矩阵,采集各频率分量模值平方和及归一化模值平方和作为故障特征向量 ...
唐志军 +4 more
doaj
[Research on eye movement data classification using support vector machine with improved whale optimization algorithm]. [PDF]
Shen Y, Zhang C, Yang L, Li Y, Zheng X.
europepmc +1 more source
钢结构在现代建筑中有着广泛应用,但钢材的耐腐蚀性较差,锈蚀将降低钢构件的承载力甚至影响结构安全。对钢构件防腐涂层进行定期检测与维护是保证钢结构耐腐蚀性能的主要方法之一。为实现钢构件防腐涂层表面缺陷的自动识别,结合图像处理技术与支持向量机分类算法进行钢构件防腐涂层空鼓、裂纹、剥落3种缺陷的检测。在图像处理阶段,采用自适应中值滤波去除图像噪声,并基于Otsu阈值和改进的Canny算子对增强图像进行分割;在特征提取阶段,提取出包含简单几何特征、不变矩特征、投影特征及纹理特征的65维缺陷图像特征 ...
王亦君, 蒋首超
doaj
Research of Speaker Recognition Based On PLDA Model [PDF]
说话人识别技术,作为现代重要的生物信息识别技术之一,通过对说话人语音样本提取的特征参数进行建模分类,从而分辨说话人身份。目前,NIST(NationalInstituteofStandardsandTechnology)国际评测结果显示,基于PLDA(ProbabilisticLinearDiscriminantAnalysis)模型的说话人识别系统可获得突出的识别效果。然而,现实生活中,语音样本很容易受到环境噪声的干扰,有时候注册语音和待测语音的样本时长是不一致的,甚至 ...
黄玲
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考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密度为输出,通过最小二乘支持向量机模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。以现场采集的气候数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测绝缘子在一定气候条件下的等值附盐密度。实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足 ...
舒服华, 张望祥
doaj
Outlier detection based on random forest [PDF]
摘要: 提出一种基于随机森林方法的异常样本 (outliers)检测方法。仿真实验表明 ,与其他 2种基于 距离的异常样本检测技术相比 ,这种方法可以更好地提高模型的准确率 ,且具有较强的鲁棒性 ,在处 理大规模数据集时还能显著地减少计算时间。Abstract: It intr oduces an outliers detecti on method based on random forest . Compared with the other t wo common outliers detecti
林成德, 邱一卉
core

