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。     

基于DAGSVM的装备不常用备件分类方法

针对装备不常用备件需求样本数据有限、影响不常用备件需求的因素众多,且各因素间的关系多为非线性等特点,分析了现有备件分类方法中的不足,并引入在小样本学习方面具有优势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法,利用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph SVM,DAGSVM)方法对装备的不常用备件进行分类,并进行了实例应用。结果表明,该方法可以有效地解决装备不常用备件的多类分类问题。     

基于SVM的2PTMC多分类算法在船舶柴油机故障诊断中的应用

文章针对船舶柴油机故障特征变得越来越复杂,且大量的故障样本难以获得的状况,引用基于小样本的支持向量机算法(SVM)分类器。采用基于SVM的2PTMC算法,该方法根据故障优先级的不同,将不同类故障逐层分类,相比于传统的一对一(OVO)和一对多(OVA)多分类策略,该方法具有模型简单、重复次数较少的优点。文章构建了一个四级SVM分类器,结果表明,该方法适用于船舶柴油机故障分类。     

基于EMD的柴油机失火故障诊断

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和自回归（Auto Regression,AR）模型的柴油机失火故障诊断方法．对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型．实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断．     

船体梁载荷反演方法与试验研究

针对实际航行过程中船体梁载荷难以直接测量的问题,提出一种弯扭分解载荷反演算法,以弯扭耦合载荷作用下的结构响应为输入,分离并输出结构所承受的弯矩和扭矩,并通过船体梁弯扭分解试验对该算法的可行性进行验证。船体梁载荷反演结果表明,提出的弯扭分解算法能将船舶航行过程中耦合在一起的载荷进行有效的分解测量,具有工程可行性。     

基于支持向量机的约束船模斜拖试验分析

应用支持向量机对KVLCC2约束船模斜拖试验结果进行了分析,通过对有限样本数据的拟合,辨识了描述船体横向力和转首力矩的数学模型中的水动力导数。应用所获得的回归模型,对不同工况下的测试样本进行预报,预报结果和试验结果的比较验证了方法的有效性,可以用于指导约束船模试验。     

基于支持向量机的高速滑行艇航态优化

引入支持向量机(SVM)分类算法研究滑行艇纵向稳定滑行与纵向运动失稳之间的分界线,验证重叠网格法与Realizable k-ε湍流模型在计算滑行艇阻力及自由升沉纵倾时的准确性,使用该方法对一组以体积弗劳德数Fr_?及重心纵向位置l_(cg)为设计变量的样本点进行数值计算,并使用SVM法对计算结果进行分类,提出基于"偏离度约束"的SVM,使用该改进算法拟合分界线,使用修正后的分界线对重心进行优化,减阻效果可达5.15%,同时可求得在原设计方案的重心下,航速提升至Fr_?=7.16。     

结合纹理的支持向量机合成孔径雷达溢油监测

针对目前合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)监测溢油存在的问题,在分类时考虑像元灰度的空间分布和结构特征;同时考虑分类时样本不足的缺陷,采用结合纹理的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)遥感图像分类方法,进行溢油目标的识别。以发生在西班牙的"威望号"溢油事件为例,利用目标样本对以灰度共生矩阵法提取各种纹理特征进行了分析,指出均值、对比度、方差、熵和相异性能够较好地识别溢油目标。采用最小距离、最大似然和SVM分类器分别对溢油目标进行提取,结果表明SVM具有较好的分类精度。     

基于LDA-GA-SVM的船舶电力推进系统故障诊断

在船舶电力推进系统发生故障时,进行快速准确诊断对于船舶航行的安全性至关重要。文章针对电力推进系统中永磁同步电机的常见故障,提出基于线性判别分析(LDA)与遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)相结合的船舶电力推进系统故障诊断方法。以"烟大轮"作为研究对象搭建故障仿真模型,以此为基础生成故障数据。运用小波包算法结合LDA算法提取故障数据中的特征向量,再利用经过GA优化后的SVM模型对故障特征向量进行分类。分析仿真验证结果,与未优化的SVM模型对比,GA-SVM具有更高的故障诊断准确率。     

基于极点对称模态分解和支持向量机的船用齿轮箱故障诊断

针对船用齿轮箱故障难以识别的问题,提出了将极点对称模态分解(Extreme-point Symmetric Mode Decomposition, ESMD)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合的故障诊断方法。先将船用齿轮箱振动信号进行ESMD分解,可得到一系列模态和一条最佳自适应全局均线。以分解模态与原始信号的能量比值为相关度衡量标准,将相关度较高的前三个模态分别作奇异值分解并得到奇异值矩阵。经过归一化处理后,输入支持向量机训练获得多分类诊断模型,并进行测试。测试结果表明,相比经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与SVM结合的方法,本文的方法能更好地对船用齿轮箱故障作出诊断和预测。     

基于支持向量机的船舶航向广义预测控制研究

船舶的动态性能具有大惯性、大时滞、非线性等特点,采用基于结构风险最小化原则的神经网络———支持向量机(SVM),充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性对船舶模型进行有效辨识,以此作为广义预测控制(GPC)算法中的预测模型,并加以相应的GPC算法达到保持航向的目的。仿真结果表明:SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力;基于SVM的GPC算法在航向保持方面具有很好的控制性能。     

基于决策树的模糊序贯最小优化分类器的人脸识别

序贯最小优化算法是一种SVM s(Support VectorM ach ines)训练算法,该算法将一个大型QP(Quadratic Programm ing)问题分解为一系列最小规模的QP子问题,从而避免了多样本情形下的数值解不稳定及耗时问题,同时也不需要大的矩阵存储空间。本文在模糊支持向量机的基础上,提出了基于决策树的模糊序贯最小优化算法并对它进行了分析和研究,在对人脸图像进行独立成分分析后,用该算法进行多类人脸识别。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,在样本类别较少的条件下,该算法可以取得较好的效果。     

SVM在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

提出一种采用Zernike矩和支持向量机SVM结合对SAR图像中的舰船目标类型进行分类识别的算法。此算法首先对SAR舰船切片图像进行预处理,再采用Zernike矩提取SAR舰船图像切片的旋转不变特征算子;然后,利用支持向量机的方法对目标样本进行训练构造分类器,并采用"一对一"多类方式实现多类舰船目标的识别。最后,仿真建立3类舰船三维模型,并利用本文算法进行分类识别,实验结果表明本文算法能够有效识别舰船目标。     

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。     

基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别

针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。     

裂纹损伤对典型船体结构振动频率的影响规律研究

为研究裂纹损伤对典型船体结构振动特性的影响,选择加筋板作为典型船体结构,选择穿透性裂纹作为典型损伤形式。首先利用数值仿真和模型试验对带有裂纹的结构模型固有频率计算方法进行了研究,在此基础上针对边裂纹和中间裂纹2种形式进行了大量的仿真计算,得到模型各阶固有频率、频率变化率随裂纹位置和长度变化的规律。研究结果表明,结构各阶固有频率以及频率变化率对裂纹较为敏感,可以作为裂纹识别的特征参数。同时,试验和仿真计算结果数据也可以为裂纹损伤识别研究提供训练样本和验证样本。     

一种基于乘性规则和支持向量域的水中目标识别分类器探讨

目标识别是水中设备智能化的关键技术之一.通过阐述支持向量域描述(SVDD)以及乘性规则(GA)的原理,提出基于乘性规则和支持向量域结合的方法对水中目标进行分类识别,对比SVM算法需要支持向量数多,运算速度慢的缺点,该方法能有效提高优化识别速度.     

裂纹损伤对典型船体结构振动频率的影响规律研究

为研究裂纹损伤对典型船体结构振动特性的影响,选择加筋板作为典型船体结构,选择穿透性裂纹作为典型损伤形式。首先利用数值仿真和模型试验对带有裂纹的结构模型固有频率计算方法进行了研究,在此基础上针对边裂纹和中间裂纹2种形式进行了大量的仿真计算,得到模型各阶固有频率、频率变化率随裂纹位置和长度变化的规律。研究结果表明,结构各阶固有频率以及频率变化率对裂纹较为敏感,可以作为裂纹识别的特征参数。同时,试验和仿真计算结果数据也可以为裂纹损伤识别研究提供训练样本和验证样本。     

基于PCA和SVM的柴油发动机冲击故障诊断方法研究

针对柴油发动机振动信号进行故障诊断技术研究,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的柴油发动机冲击故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出冲击故障的特征;再利用主成分分析技术获得敏感特征参数,进而减小数据处理的复杂程度;最后利用支持向量机对敏感特征参数样本进行训练,获得分类模型,进而实现故障分类。将该方法用于柴油机实际故障分类,诊断准确率较高,证实了本文方法对多种冲击故障诊断的有效性。