基于支持向量机的液压调节器多类故障辨识

针对目前故障诊断中故障数据样本获取及特征提取困难的问题,分析了液压调节器的4种典型故障,建立了基于支持向量机的多类故障分类器,并直接将少量的时间序列信号作为分类器的输入。实验结果表明,在小样本情况下,不必对信号预处理以提取特征,该分类器便可实现液压调节器的多类故障分类,证明该方法是有效、可行的。     

基于支持向量机的多传感器船舶火灾探测技术

针对船舶火灾探测误报率高的情况,为提高火灾探测系统的可靠性,提出一种基于支持向量机的多传感器火灾信息融合方法。经过仿真试验证明,通过多传感器探测数据的有效融合,可以大幅提高火灾探测系统的火灾识别率。     

支持向量机的水声信号分类识别

研究水声信号识别特征的提取,在此基础上采用支持向量机理论,提出了一种水声信号的分类识别算法.该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证.结果表明,支持向量机的分类算法能实现对目标的有效分类,分类效果较好,比较适合小样本、非线性分类.     

支持向量机与舰船辐射噪声的分类

目标识别已经成为计算机视觉和模式识别领域的一个研究热点。但是传统的目标识别方法具有过学习和欠学习等缺点,使得目标识别无法被广泛应用。支持向量机可以有效克服这些缺点,这是因为其不仅基于统计学理论,而且可以使结构风险最小化。本文在分析舰船辐射噪声的基础上,着重研究支持向量机在目标识别中的应用。     

基于支持向量机的舰船战储器材分类算法研究

针对战储器材种类繁多的现状以及传统ABC分类方法的缺陷和不足,提出了基于支持向量机的舰船战储器材ABC分类方法,提高了器材分类速度,有助于ABC分类法在仓库中推广实施,并进一步为科学、合理地确定战储器材储备品种带来帮助。最后通过实例结果验证该方法的合理性和有效性。     

基于K最近邻决策的支持向量机分类算法及仿真

将基于支持向量机(SVM)的分类方法和最近邻法(NN)相结合,提出了一种SVM-KNN的分类方法。通过SVM算法对训练样本进行训练并找出支持向量,在进行待识别样本判断时,当其与最优分类面距离大于某一给定阈值时采用SVM决策模型,否则运用K最近邻法决策其类别,从而减少SVM算法的误判概率。仿真实验结果显示,运用该算法无论对于合成数据还是真实数据,在分类精度上比单独的SVM都有较明显的提高。     

模糊支持向量机在船舶柴油机故障诊断中的应用

探讨了支持向量机（SVM）的机理，并通过计算每一个样本的模糊隶属度，引入了模糊支持向量机（FSVM）的概念，解决了SVM中的不可分区域问题；应用FSVM对船舶电站主柴油机进行故障诊断，研究了FSVM参数的选择方法。仿真结果表明，FSVM具有较好的诊断效果和较强的抵抗噪声的能力。     

基于改进的支持向量机方法的多目标图像分割

支持向量机方法被看作是对传统学习分累方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。     

模糊支持向量机和独立成分分析在人脸识别中的应用

将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别.首先对人脸图像做独立成分分析,提取有利于分类的面部特征的主要独立成分,然后在特征空间中,用FSVM和三叉决策树相结合设计人脸分类器.在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果.     

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。     

基于支持向量机的船舶交通流量预测模型

针对船舶交通流的随机性大,影响因素多,船舶交通流量预测的准确度不高等现象,基于支持向量机理论,结合长江苏通大桥断面的观测数据,建立支持向量机的预测模型进行短期的船舶流量预测.预测结果与实际流量比较一致,优于SPSS线性回归的预测效果.验证了支持向量机预测模型在船舶流量短期预测中的可行性.     

盾构砂浆优化设计的支持向量机方法

目前盾构砂浆的配比一般采用正交试验的方法，正交试验的缺点是需要做大量的实验才能得出配比，这会浪费大量的时间和费用。近年来，与计算机科学密切相关的数值优化方法中的支持向量机以及人工智能领域的遗传算法在各方面得到了广泛的应用。为了克服传统方法的缺点，以盾构砂浆试验配合比得出的数据作为训练样本，应用支持向量机和遗传算法对盾构砂浆的配合比进行了优化．计算和试验验证的结果表明本方法具有一定的使用价值。     

基于支持向量机的港口吞吐量预测

对传统的两个线性组合预测模型进行了研究,提出了一个新的线性组合预测模型Ⅲ。为提高精度,提出了支持向量机非线性的组合预测模型。以青岛港历年集装箱吞吐量为例,与单一预测方法、线性组合预测进行对比,结果表明支持向量机非线性的组合预测方法比较精确。     

基于支持向量机和辐射噪声的舰船目标识别

分类器的构造和特征量的提取是目标识别的两个基本问题。鉴于舰船辐射噪声反映了同种舰船的特征，以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有具有较好地解决小样本、非线性问题的能力，提出了一种新的识别方法，首先利用子波变换和多分辨分解算法对舰船目标的辐射噪声进行分解，得到目标的线谱和调制谱特征，然后使用支持向量机构造分类器，进行目标识别。实验表明，这种方法是可行的，且有较好的识别精度和较强的泛化性能。     

基于支持向量机的铁磁构件裂纹识别

鉴于支持向量机的优秀特性,将其应用在金属磁记忆检测中,构造基于梯度值的裂纹标识量,实现对裂纹的定位和裂纹程度的标定,并通过有限元仿真,计算裂纹和裂纹程度及对应的漏磁信号,得到训练样本和测试样本,并训练支持向量机。仿真结果表明：应用支持向量机实现铁磁构件裂纹识别是可行的。     

基于支持向量机的可靠性增长费用建模与分析

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。     

基于SVM的舰艇自动防御体系设计

论文针对舰艇防御现状,提出了舰艇自动防御体系的概念.利用支持向量机的方法对目标信息进行分类,根据分类情况选择相应的防御策略,并对舰艇防御对抗策略的生成方式进行了设计,同时提出了防御等级的概念.设计了防御体系的训练和启用方式,根据防御等级和目标信息启用不同的防御策略.