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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2017,(1)
为实现五自由度无轴承异步电机高精度动态解耦控制,提出一种基于最小二乘支持向量机逆的解耦控制方法.首先,建立五自由度无轴承异步电机数学模型并进行可逆性分析,然后,利用最小二乘支持向量机在有限数据样本下对高维非线性函数的回归能力来辨识五自由度无轴承异步电机逆模型,并利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,以提高对逆模型的拟合和预测精度,最后,将最小二乘支持向量机逆与原系统相串联得到伪线性系统,并设计PID闭环控制器对五自由度无轴承异步电机进行复合控制,实现了原系统径向位移、轴向位移、转速以及磁链间的非线性动态解耦.仿真研究验证了该控制策略的有效性. 相似文献
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基于粒子群算法的支持向量机参数优化方法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
支持向量机(Support vector machines),作为一种新兴的学习机器,具有广阔的发展前景,但其性能依赖于参数选择,并且在实际工程中,这个问题一直没有得到较好的解决,在很大的程度上限制了它的应用.本文对粒子群算法(Particle swarm optimizer)进行改进,通过每次迭代过程中,增加粒子个数的方法扩大粒子的搜索范围,防止粒子陷入局部最优.将改进的粒子群算法用于支持向量机参数选择中,并且在非线性系统模型辨识中进行仿真验证,同传统方法相比,在时间和辨识精度上都有了很大的提高,为解决SVM的参数选取问题提供了一条有效的途径. 相似文献
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基于SVR近似模型的潜水器外形优化 总被引:2,自引:1,他引:1
流体仿真软件在船舶与海洋结构物概念设计阶段应用广泛。针对潜器外形设计过程中,仿真分析往往需要耗费大量的时间成本,无法直接与优化器结合的问题,本文研究基于支持向量回归机(Support Vector Regres-sion, SVR)的潜器外形优化方法,包括拉丁超立方试验设计选取样本点、基于 ICEM的潜器参数化建模和网格自动划分、基于 Fluent的阻力计算及 SVR模型的构造。采用改进的粒子群算法求解潜器外形优化设计问题,得到了阻力性能优良的潜器外形。 相似文献
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为了找到支持向量机(SVM)最佳的分类参数,用以构建适合纹理图像分割的SVM分类器,文中是将基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法( NCSPSO)引入变异算子和族外竞争机制加以改进后与人工鱼群算法( AFSA)混合,提出了一种改进的NCSPSO-AFSA混合算法优化支持向量机参数,并分别与AFSA算法,粒子群算法(PSO),NCSPSO算法在图像分割准确率、参数寻优时间、图像分割时间等方面进行对比和分析,实验表明文中算法能够更好地获得适用于纹理图像分割的SVM参数,在缩短图像分割时间的同时提高了图像分割准确率,相比较其他算法,文中算法稳健性更好。将此方法应用于电镜及超声纹理图像分割中能较好地提取出目标区域,图像边缘部分的分类也很清晰。 相似文献
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相关向量机在舰船电动机故障诊断过程中,参数直接影响舰船电动机故障诊断结果,为了解决当前相关向量机参数优化难题,设计了粒子群算法优化相关向量机的舰船电动机故障诊断方法。首先分析舰船电动机故障诊断现状,并采集舰船电动机工作状态信号,然后提取舰船电动机工作状态信号提取特征,利用相关向量机建立舰船电动机故障诊断模型,并采用粒子群算法对舰船电动机故障诊断模型参数进行优化,最后进行舰船电动机故障诊断仿真实验。结果表明,相对于其他舰船电动机故障诊断方法,本文方法的舰船电动机故障诊断精度更高,故障诊断结果更加可靠,诊断效率更高,具有一定的工程应用前景。 相似文献
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基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型 总被引:1,自引:1,他引:0
电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间,但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂。为了建立精确的柴油机性能预测模型,利用回归支持向量机,通过对实验数据的学习以获得预测模型。支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异,所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化。以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象,建立支持向量机预测模型,分析其预测性能受参数选择的影响,并利用人工鱼群算法对其进行优化。结果表明,基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型,且人工鱼群算法具有很好的寻优性能。 相似文献
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提出了一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型的舰船装备维修费用预测方法,该方法利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了LSSVM模型的预测精度.以某舰船装备维修费用为例进行实例验证,计算结果表明,这种方法比其他方法有更好的预测精度. 相似文献
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本文研究船舶模拟驾驶系统障碍物自动识别方法,满足船舶模拟驾驶系统在未知环境下的避障需求。船舶模拟驾驶系统的电子导航雷达单元,利用激光雷达传感器采集船舶环境信息的激光点云数据;控制中心依据所采集激光点云数据,通过自适应距离阈值聚类法聚类激光点云数据,提取障碍物特征向量。将提取障碍物特征向量作为支持向量机的输入,利用粒子群优化算法确定支持向量机的最优核参数,利用设置最优核参数的支持向量机,输出船舶模拟驾驶系统障碍物自动识别结果。实验结果表明,船舶模拟驾驶系统采用该方法,自动识别模拟驾驶时的静态障碍物以及动态障碍物,满足船舶安全航行需求。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2010,(6)
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. 相似文献
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采用滚动时间窗的方法实现支持向量机的在线辨识。以船舶操纵运动响应模型为研究对象,并由10°/10°和15°/15°仿真Z形试验数据构造支持向量机参数辨识所需的训练样本对,应用支持向量机进行船舶操纵运动在线辨识建模,回归操纵运动响应模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行Z形试验的数值模拟。将Z形试验数值模拟结果同仿真Z形试验数据进行比较,结果表明,在线式支持向量回归机是一种进行船舶操纵运动在线辨识建模的有效方法。 相似文献
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为提高船舶通信网络异常数据自动检测精度,并全面剔除船舶通信网络异常数据,研究新的船舶通信网络异常数据自动检测和剔除方法。利用基于改进支持向量机的网络异常数据自动检测方法,由改进粒子群优化算法,寻优设置支持向量机的惩罚项、核函数的预定义参数,训练性能合格的支持向量机后,以船舶通信网络数据分类的方式,自动检测船舶通信网络异常数据;将异常数据使用基于自适应级联陷波器的异常数据剔除方法,通过自适应级联陷波器,以异常数据滤波的方式,剔除船舶通信网络异常数据。研究结果显示,使用所提方法,船舶通信网络异常数据自动检测结果符合实际数目,可有效去除船舶通信网络异常数据。 相似文献
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支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数武器装备可靠性增长费用预测模型,然后对我军某型现役装备使用阶段可靠性增长费用数据进行了预测与分析。结果表明,与一般的回归分析相比,基于支持向量机的回归模型具有很好的预测精度。 相似文献
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