多核SVM对传感器动态建模的研究

针对传感器的动态特性,提出了一种基于多核最小二乘支持向量机对传感器进行动态建模的方法.通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核,由于构造的等价核函数兼具了全局核函数和局部核函数的优点,从而降低了建模精度对核函数及其参数的依赖性.在理论上详细介绍了多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法.通过仿真实验验证了该方法的可行性.将该方法与标准的最小二乘支持向量机方法进行比较,证明了该方法在一定噪声存在的情况下,具有良好的抗噪性和较高的建模精度.     

正则化学习算法的数学基础

正则化方法使经验风险最小化学习算法变得适定.从数学基础的角度,给出求解不适定问题的正则化方法的思想,证明了正则化算法的核心定理以及Hilbert空间上的正则化方法的有关定理.最后作为一个典型范例介绍了在再生核Hilbert空间上学习算法的正则化方法的基本思想.     

上市公司财务预警的正则化逻辑回归模型

基于统计学习理论的正则化技术构建L1(一范数约束惩罚)正则化的逻辑回归(Logistic Regression)模型,同比建立了logistic回归模型和L2(二范数约束惩罚)正则化的logistic回归模型,结合沪深股市ST公司和正常公司的T-3年和T-2年财务数据进行仿真实验用于上市公司财务预警实证分析.实验结果表...     

基于稀疏正则化和基函数扩展的桥梁影响线识别方法

桥梁影响线反映结构固有特性,具有对损伤敏感和对环境变化较不敏感的优点。监测桥梁在不同使用阶段的影响线状态及其变化趋势,对于评估桥梁服役性能有重要意义。基于移动车辆与桥梁响应实测信息可反演出影响线,但桥梁响应包含动力效应等干扰因素,于是增加了精确识别影响线的难度。为此提出基于基函数扩展和稀疏正则化的桥梁影响线识别方法,可使识别解满足数学最优的同时,更加符合影响线的物理意义。该方法采用基函数扩展法建立新的影响线表达形式,利用三次B样条曲线和三角函数构造基函数,然后结合稀疏正则化方法,建立优化目标函数,求解基函数权重系数。通过实验室钢筋砼3跨连续梁的试验验证,表明上述影响线识别方法有较高的识别精度,具备工程应用的良好潜力。     

整周模糊度改进算法研究与实现

介绍了在短基线状态下利用单频单历元双差载波相位定位时模糊度固定的基本理论.结合正则化理论和阻尼矩阵的思想,提出了一种用改进的正则化方程来改善法方程病态性的方法.算例分析表明,应用改进的正则化算法可以改善法矩阵的病态性,得到更加精确的浮动解,利用LAMBAD方法搜索可得到准确的整周模糊度解.     

一种自适应正则化参数和模数的图像去卷积方法

自适应正则化方法是解决图像去卷积问题中平滑噪声和保持边缘矛盾的一种方法,传统的自适应正则化方法只考虑到图像的整体信息而忽略了图像内部不同区域的细节信息,本文提出的自适应正则化方法,利用Katsaggelos自适应正则化参数,自适应的改变正则化参数,并通过图像内部不同区域的信息自适应改变正则化模数矩阵．从而实现了平滑噪声和保持边缘的平衡,既保持了边缘又抑制了噪声,取得了更好的去卷积效果．     

基于核函数的学习算法

论述基于核函数的方法，包括支持向量机的分类、聚类与回归算法，基于核的Fisher判别分析、感知机和主成分分析，介绍学习算法、简化算法和多类分类等研究课题，及基于核函数方法的应用。     

基于多核最小二乘支持向量机的短期公交客流预测

公交客流是公交规划和运营调度的基础。针对短期公交客流的非线性、随机性和复杂性及支持向量机单核核函数自适应能力较弱的特点,提出一种基于多核最小二乘支持向量机的公交客流预测方法。该方法既考虑到了公交客流的历史数据规律,又顾及到短期公交客流的时变特性,充分利用了相关参数的知识信息。为了保证模型的自适应能力和提高模型的泛化能力,作者提出了综合评价指标,并采用改进遗传算法实现向量机参数优化。最后,结合LS．SVM工具箱,在MATLAB平台上实现长春市短期公交客流的预测。预测结果表明,提出的多核预测方法具有较高的准确性、较强的鲁棒性和自适应能力,在公交客流预测中有具有较好的应用价值。     

基于变换函数的船体曲面参数化修改技术研究

为实现基于CFD的船型自动优化,需要一种参数化的船体型线生成方法.文中改进了一种基于变换函数的船型参数化方法,以使变换船型更丰富、合理,该方法可以通过改变几个参数即可实现船体型线的自动生成.研究表明,只要选择合适的变换函数,参数的取值范围合理,则可以保证变化后的船型仍然满足光顺性等特征.以1 300 TEU集装箱船和戴维泰勒水池DTMB5415标模为例,阐述了基于变换函数的船体型线变换过程,结果表明,基于变换函数的船型变换方法可以应用于船型精细优化中.     

混合核函数支持向量机在系统建模中的应用

混合核函数兼具了局部核函数和全局核函数的优点,并可通过权重因子调节它们对混合核函数的作用,取得较好的综合辨识效果。针对稀土萃取过程组分含量实时在线检测的难题,将基于混合核函数的支持向量机(SVM)算法用于稀土萃取过程组分含量建模。应用结果表明:基于混合核函数的组分含量软测量模型具有较好的模型拟合精度和满意的预测效果,能满足稀土萃取过程组分含量在线预估的要求。     

基于融合两类核Fisher鉴别函数的人脸识别方法

提出了一种基于两类核Fisher鉴别分析(KFDA)的人脸识别方法,对每2个不同人脸类别求解一个核Fisher鉴别函数,其优点是能针对特定的2个人脸图像类别,抽取区分该2类人脸的最佳鉴别特征,克服了多类KFDA和2类KFDA相比是次优的问题.为解决KFDA计算量大的问题,将MSE推广为基于核的MSE(KMSE),用其得到核Fisher鉴别函数,减少了训练和识别的计算时间.在识别阶段应用了两种融合方法融合各个基于KMSE的核Fisher鉴别函数.     

基于类间和类内方差的快速二维阈值分割法

为了提高二维阈值分割法的处理速度,提出二维类间方差最大法的快速实现方法.首先,将二维最佳阈值（s*,t*）的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解,并引入类内距离的定义,提出新的最佳阈值判别式.其次,将原二维直方图分成M×M个区域,合并每个区域为一点,并构建新的二维直方图,在其上应用本文改进的阈值判别式D（s*,t*）求解,得到分割阈值所在的区域编号.最后,在该区域内再次使用D（s*,t*）求解得到原始图像的最佳分割阈值.理论分析及针对不同信噪比的多幅图像的实验结果表明,本文方法的分割错误率低于原始二维Otsu法,且将原算法的时间复杂度由O（L4）降为O（L1/2）,空间复杂度由S（L2）降为S（2L）.      

基于KPCA和ANFIS的色彩校正

提出结合核主成分分析（KPCA）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的色彩校正（KPCA_ANFIS）算法.首先将数据通过核函数映射到高维空间,再通过KPCA提取主成分,最后通过ANFIS学习达到色彩校正的目的.实验结果验证了ANFIS用于色彩校正的可行性和有效性,KPCA_ANFIS算法的精度和鲁棒性均优于传统ANFIS.对测试数据（训练数据）的平均误差、最大误差和标准差较传统ANFIS分别下降了37%（45%）,34%（40%）和35%（40%）.     

Genetic Algorithm Based Tikhonov Regularization Method for Displacement Reconstruction

In this paper,a genetic algorithm based Tikhonov regularization method is proposed for determination of globally optimal regularization factor in displacement reconstruction.Optimization mathematic models are built by using the generalized cross-validation(GCV)criterion,L-curve criterion and Engl's error minimization(EEM)criterion as the objective functions to prevent the regularization factor sinking into the locally optimal solution.The validity of the proposed algorithm is demonstrated through a numerical study of the frame structure model.Additionally,the influence of the noise level and the number of sampling points on the optimal regularization factor is analyzed.The results show that the proposed algorithm improves the robustness of the algorithm effectively,and reconstructs the displacement accurately.     

An independent component analysis algorithm through solving gradient equation combined with kernel density estimation

A new algorithm for linear instantaneous independent component analysis is proposed based on max-imizing the log-likelihood contrast function which can be changed into a gradient equation. An iterative method is introduced to solve this equation efficiently. The unknown probability density functions as well as their first and second derivatives in the gradient equation are estimated by kernel density method. Computer simulations on artificially generated signals and gray scale natural scene images confirm the efficiency and accuracy of the proposed algorithm.     

尺度核支持向量机及在动态系统辨识中的应用

为了提高非线性动态系统辨识质量,提出了新的支持向量机尺度核函数构造方法.首先直接构造紧支撑尺度函数,然后根据小波多分辨分析理论,由紧支撑尺度函数生成具有多分辨率特性的尺度核函数.证明了这种核函数是满足Mercer定理的支持向量机核函数.动态系统辨识的仿真结果表明,尺度核函数支持向量机的建模和逼近能力优于基于三阶样条核函数或RBF核函数的支持向量机.     

一种新的线性规划中原始对偶内点算法的核函数

针对线性规划中原始对偶内点法给出了一种新的核函数,并且给出了基于这个新的核函数的原始对偶内点算法.在算法的理论分析中,首先利用该核函数导数的反函数估计出该函数本身的上界;其次利用相关定理给出了最优的迭代步长的下界;最后证明基于牛顿迭代步的原始对偶方法的大步迭代和小步迭代的迭代上界,并通过对不同规模的线性规划问题进行数值计算来说明这个算法的有效性.     

Kernel Generalized Noise Clustering Algorithm

IntroductionFuzzy clustering is one of the important methodsin pattern recognition. The most widely used fuzzyclustering is the fuzzy c-means (FCM) algorithm[1]which is conceived by Dunn[2]and generalized byBezdek[3]. Based on an objective function, the F…     

求简单有向图所有基本回路的强核图论算法

求系统动力学模型的所有反馈环等价于求对应的简单有向图的所有基本回路，其核心问题是算法的时间复杂度，针对这一问题，提出强核的概念，基于强核概念设计了求简单有向图所有基本回路的算法，给出相应算例，并分析了算法复杂性．在时间复杂度上，本算法优于基于核概念的有向图的行列式算法。