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基于参数优化多核支持向量机的光伏功率预测算法 被引量：1
1
作者 贺亦琛 师长立 +2 位作者 郭小强 贺伟 韩涛 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期394-404,共11页
准确的光伏功率预测对电力系统的稳定运行具有重大意义。针对现有预测算法在处理多维输入天气变量时存在的运算时间过长和特征提取能力较差的问题,提出一种基于参数优化的多核函数支持向量机的预测算法。首先,该新型算法对数据进行预处... 准确的光伏功率预测对电力系统的稳定运行具有重大意义。针对现有预测算法在处理多维输入天气变量时存在的运算时间过长和特征提取能力较差的问题,提出一种基于参数优化的多核函数支持向量机的预测算法。首先,该新型算法对数据进行预处理,灰色关联度提取与预测日相似度高的历史日以提升预测精度,主成分分析(PCA)对输入数据进行降维,从而提高光伏功率预测的速度。其次,针对单核支持向量机对多维数据特征提取能力相对较差的问题,基于线性核函数和径向基核函数建立多核支持向量机预测模型,根据每个核函数支持向量机的预测误差计算不同的权重,从而增强对输入数据特征提取能力并提高预测精度。采用灰狼优化(GWO)算法确定不同核函数支持向量机的参数以提高预测精度。最后,通过北京某光伏电站的历史数据集验证了该算法的预测效果。实例分析表明,与传统预测算法相比,预测精度和速度都有显著提高。 展开更多
关键词 光伏 预测 主成分分析 多核支持向量机 灰狼优化算法
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基于Optuna框架的L_(p)范数约束下多核支持向量机在违约风险预测中的应用
2
作者 郑怡昕 王重仁 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期147-153,共7页
针对违约数据存在数据量大、维度多、不平衡及噪声大等缺点,提出一种改进的支持向量机方法,即基于Optuna框架的L_(p)范数约束的代价敏感的多核支持向量机(L_(p)-Optuna-SVM)。该方法采用成本矩阵对不同预测错误赋予不同数值,通过多核学... 针对违约数据存在数据量大、维度多、不平衡及噪声大等缺点,提出一种改进的支持向量机方法,即基于Optuna框架的L_(p)范数约束的代价敏感的多核支持向量机(L_(p)-Optuna-SVM)。该方法采用成本矩阵对不同预测错误赋予不同数值,通过多核学习引入多核混合核函数组合;同时采用Optuna优化框架对犯错成本、核函数的参数和权重实现了自动化的调优过程;还在核函数权重上引入L_(p)范数约束,以提高模型对噪声和异常数据的鲁棒性。最后,对4种常用的基础核函数组合的L_(p)-Optuna-SVM进行探讨,并与单核支持向量机以及K邻近法、逻辑回归、高斯贝叶斯进行对比。结果表明,在给定数据集上,L_(p)-Optuna-SVM在违约数据上的g-mean和AUC均高于其他算法,并且在加了不同方差的噪声数据集上,该算法整体依旧保持较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 多核支持向量机 Optuna优化框架 L_(p)范数约束 多核学习 不平衡数据集 违约风险预测
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基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断 被引量：50
3
作者 李春茂 周妺末 +2 位作者 刘亚婕 高波 吴广宁 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3474-3482,共9页
针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析（DGA）诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始... 针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析（DGA）诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始特征量,并利用邻域粗糙集知识按属性重要度大小获取在所诊断故障类型上高重要度的最小故障特征信息集。在深入挖掘DGA所含故障信息的基础上,建立分级故障诊断模型,以二分类支持向量机作为分类器,利用最小故障特征信息集进行多级故障诊断。此外,采用反正切变换处理各输入特征,避免了油中溶解气体长尾分布而导致的误分情况;同时,各支持向量机皆采用多核学习,以解决单核支持向量机数据敏感性强,鲁棒性低的缺陷。实例分析表明：与传统特征量相比,新提出特征量下的各诊断层准确率均能较稳定的达到88%以上,且最小运行时长可达0.337 5 s,具备提高分类精度,减小运行时间与算法结构的明显优势。另外,与传统故障诊断方法相比,该多级诊断的模型不仅能更深层次挖掘故障特征信息,降低冗余特征信息的复杂性,并且可有效提高诊断平均准确率3%以上,具有更高的准确度与可靠性。 展开更多
关键词 变压器 反正切变换 邻域粗糙集 特征重要度 多核支持向量机 多级故障诊断
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基于多核支持向量机的高光谱影像非线性混合像元分解 被引量：13
4
作者 谭熊 余旭初 +1 位作者 张鹏强 秦进春 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1912-1920,共9页
针对基于线性模型分解高光谱影像混合像元分解精度低,而非线性模型难以建立等问题,提出了利用多核支持向量机(MKSVM)的后验概率进行高光谱影像非线性混合像元分解的方法。该方法在支持向量机的基础上,以线性加权组合核函数代替单核函数... 针对基于线性模型分解高光谱影像混合像元分解精度低,而非线性模型难以建立等问题,提出了利用多核支持向量机(MKSVM)的后验概率进行高光谱影像非线性混合像元分解的方法。该方法在支持向量机的基础上,以线性加权组合核函数代替单核函数,采用简单多核学习方法迭代解算权系数来实现分类。然后,通过S型函数将分类器输出值转化为概率;将两两配对概率转换为多类后验概率。最后,利用后验概率实现高光谱影像的非线性混合像元分解。采用该方法对两组推帚式超光谱成像仪(PHI)的高光谱影像进行了对比实验,结果表明:该方法的分类精度分别提高到95.62%和91.51%,均方根误差(RMSE)最小分别为11.15%和7.55%,均小于15%。实验结果显示提出的方法基本消除了混合像元对高光谱影像分类的影响,提高了分类精度。 展开更多
关键词 混合像元分解 非线性分解 多核支持向量机 高光谱影像
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基于多核支持向量机的概率密度估计方法 被引量：7
5
作者 张炤 张素 +1 位作者 章琛曦 陈亚珠 《计算机仿真》 CSCD 2006年第1期85-88,共4页
提出了一种基于多核支持向量机的概率密度估计方法。其基本思路是从概率密度的定义出发,利用支持向量机求解线性算子方程的方法,直接估计出密度。使用多核支持向量机取代传统的支持向量机方法来估计概率密度,从仿真结果来看,与Parzen窗... 提出了一种基于多核支持向量机的概率密度估计方法。其基本思路是从概率密度的定义出发,利用支持向量机求解线性算子方程的方法,直接估计出密度。使用多核支持向量机取代传统的支持向量机方法来估计概率密度,从仿真结果来看,与Parzen窗方法相比,基于多核支持向量机的概率密度估计方法的精度等级与Parzen窗方法类似,同时又具有Parzen窗方法所不具备的稀疏解；与基于传统支持向量机的概率密度估计方法相比,基于多核支持向量机的概率密度估计方法具有更强的鲁棒性,并且其精度更高。 展开更多
关键词 多核支持向量机 概率密度估计 回归估计 核函数
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多核支持向量机多示例学习的行人再识别 被引量：2
6
作者 刘红海 侯向华 +1 位作者 蒋云良 黄旭 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期16-22,共7页
行人再识别中的难点在于在不同摄像机中同一行人的图像差异较大,单一特征难以稳定地描述图像,而采用多种特征融合时无法准确分配权重。针对这一缺陷,本文提出了多核支持向量机多示例学习的行人再识别算法。首先提取行人在A、B摄像机下... 行人再识别中的难点在于在不同摄像机中同一行人的图像差异较大,单一特征难以稳定地描述图像,而采用多种特征融合时无法准确分配权重。针对这一缺陷,本文提出了多核支持向量机多示例学习的行人再识别算法。首先提取行人在A、B摄像机下二张图片的分块HSV颜色特征和分块SIFT局部特征并构建词袋,将二者作为示例样本封装成包;其次对多核支持向量机模型进行了优化,采用高斯核和多项式核线性融合对包进行训练,并用多示例学习获得最优权重;最后本文算法在VIPe R标准数据集上进行了测试,识别准确率通过计算十次实验的平均准确度来获得,并用CMC曲线进行表示,同时也对样本的匹配结果进行排序。实验结果表明本文算法与多个优秀的算法相比,鲁棒性和识别准确度都获得了提高。 展开更多
关键词 非重叠视域 多示例学习 行人再识别 多核支持向量机
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基于多核支持向量机的飞机重着陆诊断 被引量：4
7
作者 许桂梅 黄圣国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期157-159,共3页
将支持向量机应用于飞机重着陆的诊断研究。通过分析飞机着陆阶段的运动方程,确定造成飞机重着陆的主要影响因素,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断。提出一种多核支持向量机,并在此基础上建立飞机重着陆诊断模型。与传统支持向量... 将支持向量机应用于飞机重着陆的诊断研究。通过分析飞机着陆阶段的运动方程,确定造成飞机重着陆的主要影响因素,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断。提出一种多核支持向量机,并在此基础上建立飞机重着陆诊断模型。与传统支持向量机和神经网络模型比较表明,该模型精度高,具有更强的泛化能力。 展开更多
关键词 重着陆 诊断模型 多核支持向量机 核函数
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基于遗传算法寻优的多核支持向量机故障诊断系统 被引量：1
8
作者 叶慧 叶龙海 +2 位作者 尹强 王卫华 杨庆祥 《安阳工学院学报》 2017年第4期1-4,66,共5页
针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题,提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此,本文使用遗传算法对多核权... 针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题,提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此,本文使用遗传算法对多核权值系数寻优,设计多核支持向量机故障诊断系统,此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证,验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比,结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高。 展开更多
关键词 故障诊断 遗传算法 多核支持向量机 参数优化
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基于非稀疏多核支持向量机的重现行人识别
9
作者 许允喜 齐赵毅 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期82-87,共6页
目前,视频跟踪正向大范围长时间目标跟踪研究方向发展。重现行人识别是对行人目标进行大范围长时间持续跟踪的关键技术,是后续行为分析的基础。本文提出了一种基于非稀疏多核支持向量机的重现行人识别算法。首先,该方法提取跟踪行人视... 目前,视频跟踪正向大范围长时间目标跟踪研究方向发展。重现行人识别是对行人目标进行大范围长时间持续跟踪的关键技术,是后续行为分析的基础。本文提出了一种基于非稀疏多核支持向量机的重现行人识别算法。首先,该方法提取跟踪行人视频图像序列的多层SIFT视觉单词树特征和多层颜色直方图特征。接着,利用高效的非稀疏多核支持向量机算法在线融合多层SIFT视觉单词树特征和多层颜色直方图特征得到行人外观模型。最后利用存储的行人外观模型库对重现行人进行识别。该方法可应用于多摄像机视频监控中同一行人目标的跨摄像机跟踪以及单摄像机监控中行人目标重新出现的识别。实验结果表明,该方法能快速训练人体目标外观模型,能获得很高的识别率。 展开更多
关键词 智能视频监控 多核支持向量机 单词树 行人重现识别
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基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类
10
作者 贾西栋 《电子测量技术》 2020年第20期93-97,共5页
为了提高视频搜索平台中海量运动视频数据的分类精度,提出了一种基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类方法。首先,利用区域分块策略对输入视频进行初步处理,并提取颜色特征以便快速获取视频中的关键帧。然后,根据每个区域中... 为了提高视频搜索平台中海量运动视频数据的分类精度,提出了一种基于区域属性特征和多核支持向量机的运动视频分类方法。首先,利用区域分块策略对输入视频进行初步处理,并提取颜色特征以便快速获取视频中的关键帧。然后,根据每个区域中的运动属性、纹理属性等因素来提取视频的主要特征。最后,采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机实现视频分类。在6种类型运动视频构成的数据集上进行了分类测试。实验结果表明,相比于其他类似的支持向量机方法,提出方法在查全率、查准率和F1三个分类评估指标上均有一定提高,平均分类F1指标达到92%。 展开更多
关键词 属性特征 区域划分 多核支持向量机 运动视频分类 多特征
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基于Gabor小波变换和多核支持向量机的电梯导靴故障诊断方法 被引量：13
11
作者 朱晓玲 李琨 +1 位作者 张长胜 杜付鑫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第12期258-261,共4页
电梯导靴作为电梯轿厢的重要组成部分,对电梯的安全问题具有直接的影响。为了对电梯导靴故障进行更加准确的综合诊断,提出了一种基于Gabor小波变换和多核支持向量机的诊断方法。首先,通过加速度传感器采集设备主体的振动信号,并利用经... 电梯导靴作为电梯轿厢的重要组成部分,对电梯的安全问题具有直接的影响。为了对电梯导靴故障进行更加准确的综合诊断,提出了一种基于Gabor小波变换和多核支持向量机的诊断方法。首先,通过加速度传感器采集设备主体的振动信号,并利用经验模态分解得到固有模态函数分量。然后,采用Gabor滤波器对低频分量进行滤波去噪,以使提取低频率上数据的特征。最后,采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机对数据进行分类。实验结果验证了所提方法的有效性,相比基于小波变换-最小二乘支持向量机的故障诊断方法,所提方法的故障诊断准确率提高了约5%,达到了87.6%。 展开更多
关键词 电梯导靴 故障诊断 GABOR小波 多核支持向量机 经验模态分解
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基于多核支持向量机的混合扰动波形辨识算法研究 被引量：11
12
作者 张明龙 张振宇 +3 位作者 罗翔 高源 李宽宏 朱珂 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第15期43-49,共7页
针对特征提取手段自身局限性导致的扰动典型特征间边缘重叠对混和扰动辨识的影响,提出一种基于多域特征优选的多核支持向量机辨识算法。首先,利用多种特征提取手段获取混和扰动多域典型特征。其次,为考虑高维特征与目标类别的相关性和... 针对特征提取手段自身局限性导致的扰动典型特征间边缘重叠对混和扰动辨识的影响,提出一种基于多域特征优选的多核支持向量机辨识算法。首先,利用多种特征提取手段获取混和扰动多域典型特征。其次,为考虑高维特征与目标类别的相关性和度量尺度的规范化,利用改进的最大相关最小冗余准则优选用于辨识的关键特征子集,进而利用计及半径信息的多核SVM来辨识混合扰动波形。仿真结果表明,所提辨识算法能够克服混合扰动特征空间模糊对辨识精度的影响,受噪声影响小,稳定性好。 展开更多
关键词 混合扰动 多域 多核支持向量机 边缘重叠 配电网
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基于主成分分析和多核支持向量机的农业保险需求预测 被引量：2
13
作者 蔡桂全 陶建平 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期138-143,共6页
为了探索中国农业保险需求评估的新模式,提出一种基于数据降维和多核支持向量机的农业保险需求预测方法;利用主成分分析进行数据降维,从农户经济条件因素、社会文化因素、地理环境因素和政府补贴因素4个方面的7个解释变量中提取出主要... 为了探索中国农业保险需求评估的新模式,提出一种基于数据降维和多核支持向量机的农业保险需求预测方法;利用主成分分析进行数据降维,从农户经济条件因素、社会文化因素、地理环境因素和政府补贴因素4个方面的7个解释变量中提取出主要影响因子;采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机,实现农业保险需求预测。结果表明,与基于标准支持向量机和Logistic模型的保险需求预测方法相比,基于数据降维和多核支持向量机的方法能够得到更准确的预测结果。 展开更多
关键词 数据降维 主成分分析 多核支持向量机 农业保险 需求预测
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基于细菌觅食优化多核支持向量机的作物生长环境控制 被引量：2
14
作者 蔡桂全 陶建平 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期303-308,共6页
为了解决大规模生长环境变量所带来的计算复杂度较高的问题,采用细菌觅食优化多核支持向量机算法对农作物产量进行预测分析,从而实现作物生长环境的最优控制;首先,采用高斯核函数、多项式核函数和Sigmoid核函数组合方式建立多核支持向量... 为了解决大规模生长环境变量所带来的计算复杂度较高的问题,采用细菌觅食优化多核支持向量机算法对农作物产量进行预测分析,从而实现作物生长环境的最优控制;首先,采用高斯核函数、多项式核函数和Sigmoid核函数组合方式建立多核支持向量机,其输入为作物生长环境,采用细菌觅食优化算法优化核函数关键参数;其次,利用多核函数的参数构建菌群进行训练,设置作物产量作为细菌觅食优化算法适应度;最后,通过菌群位置更新优化后的最优核函数参数进行多核支持向量机优化求解,获得空气温度、湿度,土壤温度、湿度等生长环境特征数据。结果表明,选择合适的多核函数组合,并合理设置细菌觅食优化算法的引力和斥力系数、迁徙概率阈值等参数,能够获得最高产量所对应的作物生长环境特征数据。 展开更多
关键词 智慧农业 多核支持向量机 细菌觅食优化算法 生长环境
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基于多核支持向量机的火灾烟气检测算法研究
15
作者 冯倩 郭炜 胡刚 《信息技术》 2012年第3期118-120,共3页
火灾烟气中气体和烟雾浓度测量对火灾研究有着重要意义。文中提出一种利用多传感器技术同时在线测量各种有害气体浓度,然后将多个测量结果作为特征向量,利用上位机的模式识别算法进行判别的方案。上位机对多传感器同时探测到的数据进行... 火灾烟气中气体和烟雾浓度测量对火灾研究有着重要意义。文中提出一种利用多传感器技术同时在线测量各种有害气体浓度,然后将多个测量结果作为特征向量,利用上位机的模式识别算法进行判别的方案。上位机对多传感器同时探测到的数据进行智能化处理,可有效抑制线性方法的过拟合问题,提高数据泛化能力,减小预测结果对于噪声的敏感度,从而提高预测的效率和精度。基于不同气体的测量值的重要程度不同,文中提出了利用多核支持向量机对特征进行分类的设计实现方法。实验表明,文中提出的气体数据后处理方案可以有效地对火灾进行预警。 展开更多
关键词 火灾预警 火灾烟气 多传感器检测 检测系统 多核支持向量机
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基于多核支持向量机的多模态过程故障检测 被引量：1
16
作者 李元 李榕 《化工自动化及仪表》 CAS 2022年第3期286-293,共8页
针对具有多模态、非线性特征的复杂分布数据的工业过程,提出一种基于局部相对概率密度(LRPD)的多核支持向量机(MKSVM)故障检测方法LRPD-MKSVM。首先,计算训练样本的局部概率密度矩阵并进行标准化处理,来消除数据的多模态特性;其次,运用... 针对具有多模态、非线性特征的复杂分布数据的工业过程,提出一种基于局部相对概率密度(LRPD)的多核支持向量机(MKSVM)故障检测方法LRPD-MKSVM。首先,计算训练样本的局部概率密度矩阵并进行标准化处理,来消除数据的多模态特性;其次,运用标准化后的概率密度矩阵训练多核SVM模型,获得判别分类函数;之后,将测试数据的概率密度矩阵作为多核SVM模型的输入,对其进行分类;最后,将该方法应用于TE多模态工业过程,分别与基于单核的高斯核函数SVM(RBFSVM)、多项式核函数SVM(POLYSVM)分类方法对比分析,结果表明:基于多核SVM方法的分类正确率明显优于单核SVM方法。 展开更多
关键词 故障检测 复杂工业过程 非线性 多核支持向量机 TE多模态数据集
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基于递归定量分析与多核学习支持向量机的玻璃纤维增强复合材料缺陷识别技术
17
作者 郭伟 王召巴 +1 位作者 陈友兴 吴其洲 《测试技术学报》 2024年第1期79-84,共6页
为了提高玻璃纤维增强复合材料(Glass Fiber Reinforced Polymer,GFRP)超声检测中缺陷识别技术的准确性,提出基于递归定量分析(Recurrence Quantitative Analysis,RQA)与多核学习支持向量机(MKLSVM)相结合的检测模型,以提高检测GFRP中... 为了提高玻璃纤维增强复合材料(Glass Fiber Reinforced Polymer,GFRP)超声检测中缺陷识别技术的准确性,提出基于递归定量分析(Recurrence Quantitative Analysis,RQA)与多核学习支持向量机(MKLSVM)相结合的检测模型,以提高检测GFRP中不同类型缺陷的能力。结果表明,该模型能够准确识别GFRP中的分层缺陷与夹杂缺陷,检测识别率达到92.92%,并且与基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的MKLSVM检测模型的识别率相比,所提出的检测模型的识别率分别提高了7.5%和3.75%。 展开更多
关键词 玻璃纤维增强复合材料 超声检测 递归定量分析 多核学习支持向量机
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基于遗传算法的多核支持向量机的参数优化 被引量：18
18
作者 万源 童恒庆 朱映映 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期255-259,共5页
提出了利用遗传算法对多核支持向量机的权系数进行寻优的方法GA-MKL,先选择表现能力最好的参数的单核构成多核,再利用遗传算法来对多核的核系数来寻优.采用该算法在UCI标准数据集上进行了实验,结果表明,该算法为多核SVM的系数选择提供... 提出了利用遗传算法对多核支持向量机的权系数进行寻优的方法GA-MKL,先选择表现能力最好的参数的单核构成多核,再利用遗传算法来对多核的核系数来寻优.采用该算法在UCI标准数据集上进行了实验,结果表明,该算法为多核SVM的系数选择提供了一种可行的方法.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力,和其他多核学习算法相比,性能也有一定的提高. 展开更多
关键词 多核支持向量机 核函数 遗传算法 参数优化
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多核小波支持向量机在Carrousel氧化沟系统的应用
19
作者 何渊淘 刘超慧 《计算机系统应用》 2013年第10期203-205,197,共4页
Carrousel氧化沟广泛应用于城市污水处理,但污水处理的效果受到水质和环境因素影响很大,难以建立精确的预测模型.现有的机器学习方法普遍预测效果较差,为了准确预报污水处理的效果,本文采用多核小波支持向量机进行建模,实验表明该方法... Carrousel氧化沟广泛应用于城市污水处理,但污水处理的效果受到水质和环境因素影响很大,难以建立精确的预测模型.现有的机器学习方法普遍预测效果较差,为了准确预报污水处理的效果,本文采用多核小波支持向量机进行建模,实验表明该方法提高了预报的精确度,适合用于氧化沟系统的实时在线预测. 展开更多
关键词 多核支持向量机 SILP算法 SimpleMKL算法 小波核函数 氧化沟系统
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基于稀疏多核最小二乘支持向量机的浮选关键指标软测量 被引量：12
20
作者 阳春华 任会峰 +1 位作者 许灿辉 桂卫华 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3149-3154,共6页
由于浮选性能受多种因素的制约,适宜的矿浆pH值是高效泡沫浮选的关键。针对pH值在线检测仪易受干扰、维护保养成本高等不足,结合泡沫浮选过程机理分析,以泡沫视频图像特征为辅助变量,将局部核函数和全局核函数加权组合,提高模型的学习... 由于浮选性能受多种因素的制约,适宜的矿浆pH值是高效泡沫浮选的关键。针对pH值在线检测仪易受干扰、维护保养成本高等不足,结合泡沫浮选过程机理分析,以泡沫视频图像特征为辅助变量,将局部核函数和全局核函数加权组合,提高模型的学习和泛化能力,利用Schmidt正交化理论约简多核矩阵,减小计算量,建立基于稀疏多核最小二乘支持向量机的浮选矿浆pH值软测量模型。工业运行数据测试结果表明:所建模型具有预测精度高、反应迅速、稳定性好等优点,适于工业应用。 展开更多
关键词 PH值 软测量 多核最小二乘支持向量机 稀疏性 泡沫浮选
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