舰船水压场信号的小波能谱估计与支持向量机联合检测

针对舰船水压场和海浪水压场在频率成分上的差别,提出了小波能谱估计和支持向量机多步预测检测的舰船水压场检测方法.使用滑动加窗信号的低频小波能谱估计值作为新的检测序列,提高了被检测信号的信噪比,使用支持向量机对其进行多步预测滤波检测,并使用实测的数据进行了验证.在海浪水压场为5级海况的情况下(信噪比约为-23 dB),准确可靠的检测到了目标信号,较大的提高了舰船水压信号的检测水平.     

使用协议分析和聚类支持向量机的入侵检测方法

根据入侵检测中协议分析技术与聚类支持向量机各自不同的检测特点,将协议分析技术融合到聚类支持向量机中,提出了一种新的入侵检测方法.通过协议分析不但可以快速地检测出入侵行为,而且可以有效减少支持向量机的训练时间,同时结合聚类算法进一步减少支持向量机的训练时间和预测时间,从而提高聚类支持向量机的检测效率.使用KDD99中的数据集进行仿真,试验结果表明,算法具有可行性、有效性,能有效提高检测率,降低误报率.     

时域和频域特征相融合的语音端点检测新方法

为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种时域和频域特征相融合的语音端点检测新方法.在对语音信号进行预处理的基础上,对每一帧分别提取调和性、清晰度和周期性这3个时域或频域特征,使用主成分分析进行特征融合,并采用双门限法得到语音端点的候选集合.在此基础上通过支持向量机对候选集合中的端点进行判断得到最终结果.仿真实验表明:相对于传统的语音端点检测算法、时域和频域特征相融合的语音端点检测新算法提高了语音端点检测的正确率,有效降低了误测率和漏检率,具有更好的适应性和鲁棒性,对不同噪声背景的信号都有较好的检测能力.     

基于改进支持向量机(SVM)模型的荆州港吞吐量预测

在编制港口总体规划过程中,港口吞吐量的预测对于提出规划方案至关重要,支持向量机(SVM)方法是港口吞吐量预测较为常见和有效的预测方法。针对港口吞吐量预测影响因素复杂的问题,以荆州港总体规划为实例,研究分析了影响港口吞吐量的主要指标因素。在采用SVM预测方法的基础上,运用遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)对SVM模型主要参数进行优化改进,GA-SVM和GS-SVM模型预测结果都是在支持向量机预测方法的基础上,采用遗传算法和GS方法对支持向量机模型的主要参数进行优化和改进,并用MSE和R2检验了遗传支持向量机和GS支持向量机模型的预测结果。改进后的SVM模型是在当前研究成果基础上提出的一种新港口吞吐量预测方法,可将该模型在港口总体规划工作中进行推广应用。     

线性预测编码和支持向量机在目标识别中的应用

针对利用船舶辐射噪声进行水下目标识别的问题进行研究,提出一种基于线性预测编码(LPC)倒谱系数和支持向量机(SVM)的船舶目标识别方法。该方法通过对捕获到船舶辐射噪声进行LPC倒谱分析,实现各信号分量及信道的分离,以提取其LPC倒谱参数。再采用支持向量机技术处理多类水下目标的非线性、小样本的识别分类。最后,利用仿真得到的几种水下目标辐射噪声进行本文算法试验,证明本文算法是有效的,并取得较高的识别准确率。     

基于粒子群优化支持向量回归机的渲染时间预估

通过对使用V-Ray渲染器的渲染系统进行深入分析,提取出影响渲染时间的13个特征参数,研究了基于粒子群优化支持向量回归机(PSO-SVR)的渲染时间预估方法,采用粒子群算法随机搜索策略优化支持向量回归机的训练参数,获得了较优的支持向量回归机预测模型,实现渲染时间的准确预估.实验结果表明,在渲染时间预估中,PSO-SVR比BP神经网络和逐步回归预测精度高,并且具有较好的泛化能力.     

基于支持向量机的模式识别方法研究

本文对支持向量机的原理和应用进行了综合论述。首先,概要叙述了支持向量机(SVM)的产生背景和发展前景。简要介绍了SVM的定义、分类及算法。最后,对SVM在文本识别、数字识别、人脸检测、人脸识别、人脸认证、回归分析及预测、图像检索、特征提取等方面的应用进行了讨论。     

支持向量机算法在船舶网络入侵检测中的应用

入侵行为严重威胁船舶网络安全,对其入侵检测进行研究具有重要的意义,针对当前船舶网络入侵检测存在精度低、错误率高等不足,设计了一种支持向量机算法的船舶网络入侵检测模型。首先分析船舶网络入侵原理,并且提取船舶网络入侵检测特征,然后采用支持向量机算法根据入侵检测特征建立船舶网络入侵检测分类器,并引入和声搜索算法对船舶网络入侵检测分类器的参数进行优化,最后以某一个船舶网络入侵检测数据为例进行了验证性测试。支持向量机算法克服了当前船舶网络入侵检测模型的局限性,入侵检测精度超过90%,减少了入侵检测错误,检测效果要优于当前其他船舶网络入侵检测模型,是一种有效的船舶网络入侵检测模型。     

基于SVM的电子装备故障预测方法研究

探讨了支持向量机时间序列预测模型的应用。将支持向量机时间序列预测技术应用于电子装备故障预测中,对某型电子装备的数据传输插件板进行了故障预报,通过实验证明了该方法的有效性和实用性。     

基于支持向量机回归方法的舰船修理价格预测研究

对常规预测方法和支持向量机回归模型用于舰船修理价格预测进行比较，着重分析应用支持向量机进行舰船修理价格预测的具体形式以及方法特点，并给出应用实例，结果令人满意。