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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发,构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型,提出了一种通过基于核空间近似策略的有效低秩逼近来有效减小原始训练样本集中的支持向量数来实现最终模型的稀疏表达.以MIT KDD99数据集为基础,对所提出方法进行有效性验证,并与利用剪枝策略通过递归过程中不断减少模型中支持向量个数的稀疏化方法、基本最小二乘支持向量机以及标准支持向量机方法的性能进行对比.结果表明:基于核空间近似的最小二乘支持向量机稀疏化与标准最小二乘支持向量机相当;此外稀疏最小二乘支持向量机能够提高入侵检测响应速度.  相似文献   

2.
将直觉模糊集的相关理论引入到最小二乘支持向量机中, 建立了直觉模糊最小二乘支持向量机的数学模型, 并对模型的求解过程进行推导. 为验证该算法的有效性, 在人工数据集和标准数据集上进行仿真实验. 实验结果表明, 直觉模糊最小二乘支持向量机算法可降低分类时样本中噪声和野点对分类效果的影响.  相似文献   

3.
小麦条锈病预测对小麦灾害的预防和控制具有十分重要的意义.本文使用相空间重构和最小二乘支持向量机相结合的方法对成都市小麦条锈病发病率进行预测.实验中使用成都地区的气象数据作为模型的输入参数,发病率作为模型的输出参数,对20例发病病例样本进行预测,得到了比较好的预测效果.实验中还与简单最小二乘支持向量机预测结果作了对比,结果表明,相空间重构和最小二乘支持向量机结合的模型预测准确率明显高于简单最小二乘支持向量机,因此本模型对小麦条锈病预测是十分有效的.  相似文献   

4.
 提出了应用自适应最小二乘支持向量机和小波包能量特征的柴油机进排气系统故障诊断方法。对气门间隙异常、气阀漏气等几种常见故障和系统正常运行进行小波包分解,提取频带能量作为支持向量机的输入特征向量;然后,利用自适应优化算法对最小二乘支持向量机进行优化;最后,利用基于优化参数和最小输出编码的最小二乘支持向量机进行故障分类和识别。对比实验表明,与BP神经网络和采用交叉验证的传统最小二乘支持向量机相比,该方法可克服训练时间较长、容易陷入局部最小等问题,具有较快的训练速度和较高的分类准确率,提高了传统最小二乘支持向量机算法的寻优速度,在样本数较小时仍可取得较好的效果,能有效诊断柴油机进排气系统故障。  相似文献   

5.
一种改进的最小二乘支持向量机算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
最小二乘支持向量机是标准支持向量机的一种扩展,它是支持向量机在二次损失函数下的一种形式.它用等式约束代替不等式约束,求解过程变为解一组等式方程,避免了求解耗时的二次规划问题,但同时也丧失了标准支持向量机的稀疏性,影响了二次学习的效率.针对上述问题,本文提出了一种改进的最小二乘支持向量机增量学习方法.改进的最小二乘支持向量机算法采用自适应剪枝方法对解进行稀疏,根据每次训练得到的分类器性能来设定剪枝阚值和样本增量的大小,如果得到的分类器性能好,剪枝阈值和样本增量就大,反之,剪枝阚值和样本增量就小,从而提高了最小二乘支持向量机训练效率,解决了稀疏性问题.最后,仿真实验表明该算法方案可行.  相似文献   

6.
数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.  相似文献   

7.
探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性.仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性.  相似文献   

8.
针对永磁同步电机在一定情况下呈现混沌特性且混沌模型难以精确获得的情况,提出了一种基于多核对称最小二乘支持向量机的回归建模方法.在最小二乘支持向量机模型中增加对称性的约束条件,构成对称最小二乘支持向量机.将多核学习的方法与对称最小二乘支持向量机相结合,构造由多个基本核函数线性组合而成的新的等价核,用于建立永磁同步电机的混沌回归模型.仿真结果表明,与一般最小二乘支持向量机相比,该方法能够降低单个核函数的选择对建模精度的影响,提高混沌建模精度.  相似文献   

9.
提出基于最小二乘支持向量机动态逆的一种非线性系统自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机辨识非线性系统的动态逆模型,并将其串联在原系统之前得到复合的伪线性系统.对于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,采用在线最小二乘支持向量机进行自适应补偿.最小二乘支持向量机的在线参数调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并证明了非线性闭环系统的稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.  相似文献   

10.
支持向量机是近年来机器学习领域出现的新的分类方法。在介绍支持向量机的基本原理及基于最小二乘支持向量机算法的基础上,结合一个实例阐述了最小二乘支持向量机在预测方面的应用,通过MATLAB仿真实验,结果表明该方法是有效的。  相似文献   

11.
基于LS_SVM的车牌字符识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于最小二乘支持向量机(LS_SVM)的车牌字符识别算法.实验表明,该算法对车牌字符识别速度平均为19.23ms/字符,该方法可用于陕速分类识别.  相似文献   

12.
Support vector machines (SVM) have been widely used in pattern recognition and have also drawn considerable interest in control areas. Based on rolling optimization method and on-line learning strategies, a novel approach based on weighted least squares support vector machines (WLS-SVM) is proposed for nonlinear dynamic modeling. The good robust property of the novel approach enhances the generalization ability of kernel method-based modeling and some experimental results are presented to illustrate the feasibility of the proposed method.  相似文献   

13.
探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测.同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好.  相似文献   

14.
为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.  相似文献   

15.
基于最小二乘支持向量机的非线性通用模型自适应控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
将模型参考自适应控制方法应用到基于最小二乘支持向量机的通用模型控制策略中,将非线性过程模型应用逆系统的方法可以在控制算法中直接嵌入过程模型,从而克服了通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,保证了通用模型控制策略的可实现性.另一方面,加入模型参考自适应环节,提高了该控制器的实时性和鲁棒性,其参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真实验结果验证了该控制策略的有效性和更好的鲁棒性.  相似文献   

16.
针对以往手势识别研究中更关注识别率而弱化实时性的情况,首次将偏最小二乘降维思想引入手势识别领域,提出一种基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法。首先进行手势分割,在此基础上提取手势样本的梯度方向直方图和局部二值模式特征,并将二者进行联合。然后采用偏最小二乘法对手势联合特征进行降维,并将降维后的手势训练样本特征输入到支持向量机中进行分类训练。最后用训练好的支持向量机对降维后的手势测试样本进行识别测试。基于Jochen Triesch手势库及自制手势库的实验结果表明,同已有方法相比,本文所提方法在取得较高手势识别率的同时也取得了较好的实时性。  相似文献   

17.
为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.  相似文献   

18.
The most commonly used parameters selection method for support vector machines (SVM) is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm (QEA). QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines (LS-SVM) can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision.  相似文献   

19.
研究适用于小样本模式识别的新的通用学习方法最小二乘支持向量机,提出一种优化LS-SVM参数选择的方法.建立网络化制造安全检测多元分类模型,并进行仿真研究.结果表明:优化支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力,将其用于网络化制造安全检测是有效的、可行的.  相似文献   

20.
受限空间细水雾作用下烟气温度变化规律研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用热电偶测量细水雾作用下烟气层不同高度温度,研究雾滴粒径、雾通量和喷头与火源的水平距离等因素对平均细水雾降温速率(V)的影响规律.揭示了细水雾抑制火灾烟气温度的主导机理.利用实验数据推导V与雾通量之间的数学关系,建立V空间分布的三维数学模型,为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供理论基础和必要的设计参数.  相似文献   

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