基于支持向量机的稀土萃取过程建模方法

支持向量机算法用于软测量建模能较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等问题、本文针对稀土萃取过程组分含量在线检测的难题,将具有径向基（RBF）核函数的支持向量机算法应用于稀土萃取过程组分含量软测量建模,并讨论了模型参数的选择及其对模型的影响、通过某稀土公司生产过程实际采集数据的仿真试验,结果表明基于支持向量机算法的组分含量软测量模型具有较高的泛化能力和较快的预测速度,是实现稀土萃取过程组分含量软测量的一种有效方法、     

基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法

信号不确定性的正确表达是故障诊断的先决条件。然而,在实际情况中,轮对轴承的信号存在各种不确定性,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。提出一种基于概率包络的轮对轴承故障诊断方法。对原始信号进行分布类型检验,针对不同分布特点使用不同方法进行概率包络建模。提取概率包络模型的几何形状作为故障特征,并将其输入支持向量机(SVM)训练获得故障诊断模型。以公共数据集及实测数据进行诊断测试,并对诊断结果进行比对验证。实验结果表明,该方法合理有效,提高了诊断精度和效率。     

基于支持向量机的隧道衬砌空洞机器识别方法

探地雷达是检测隧道衬砌空洞最为有效的方法之一,但检测数据的解析始终是限制其广泛应用的关键。基于支持向量机的基本理论,文章建立了一套隧道衬砌空洞探地雷达图像的机器识别方法,该方法包括图像预处理、特征提取和支持向量机识别三个步骤。首先,探地雷达图像需经过零时修正、滤波、偏移、增益等预处理以提高信噪比;其次,对图像的时域信号进行分段,在分段信号上提取方差、标准绝对偏差和四阶矩三个统计量作为图像特征;最后,利用已知数据对支持向量机模型进行训练,并用数值模拟和模型试验数据对训练好的支持向量机模型进行测试。结果表明,该方法不仅能够准确识别隧道衬砌和围岩内的空洞,还可以对空洞埋深及横向分布范围做出较准确的判断。     

基于非线性支持向量机的隧道煤与瓦斯突出危险性预测

为了有效地预测桃子垭隧道揭煤段是否存在煤与瓦斯突出危险性,文章根据煤与瓦斯突出综合假说及《防治煤与瓦斯突出规定》,确定了影响煤与瓦斯突出的9个关键因素。由于评价因子与突出危险程度之间存在着复杂的非线性映射关系,因此选择了非线性支持向量机(SVM)方法对隧道煤与瓦斯突出危险性进行预测研究。结合项目实际情况确定了各训练样本的具体参数,采用单项指标法、最优分类决策函数及MATLAB SVM Toolbox软件对选定的训练样本进行了煤与瓦斯突出危险性预测对比。通过N7和N8两个测点的预测结果表明,桃子垭隧道揭煤段存在煤与瓦斯突出危险性,必须做好相应的揭煤防突工作。     

基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的耙吸挖泥船工况分析

土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析（PCA）对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究。采用支持向量机（SVM）构建分类器,对土质工况进行分类识别。结果表明,该方法能够有效识别不同的土质工况,实现了土质信息的间接感知。     

基于数据挖掘的传媒信息安全系统

随着网络的发展，越来越多的广播电视信息由模拟转为数字，传媒信息安全问题迫在眉睫，是亟待解决的问题．本文采用文本分类技术，设计了一种新的文本分类模型，并应用该传媒信息安全系统，从而减少系统的误报率和漏报率，实验结果表明，该算法具有较高的分类精度和效率．     

Separation of car-dependent commuters from normal-choice riders in mode-choice analysis

The ever-increasing use of cars is a big problem in metropolitan areas. To manage the traffic stream and alleviate air pollution, most metropolitan governments are attempting to discourage the use of cars. Nevertheless, the results have not been satisfactory. It is well known that normal-choice riders choose their travel mode based on utility, which is determined by mode-specific impedances and individual characteristics. On the other hand, this study focuses on identifying car-dependent commuters who tend to keep driving cars regardless of the circumstances they are confronted with. For this study, psychometric factors characterizing car-dependent commuters were investigated. However, the performance of the mode-choice model was not sufficiently enhanced despite incorporation of the psychometric factors. The performance improved considerably when the car-dependent commuters were excluded. Based on psychometric factors, the support vector machine successfully separated the car-dependent commuters from normal-choice riders.

基于粒子群优化支持向量机的水面无人艇故障诊断

通过故障诊断可以对水面无人艇可能要发生的故障进行预报、分析和判断,从而及时调整控制策略以抑制故障的继续发展,为消除故障、维修设备提供准确的技术支持.SVM是基于统计学习理论的一种机器学习方法,常用于故障诊断,在解决小样本、高维度、非线性模式识别问题中有独特优势.SVM分类的准确率由其属性参数直接决定,而最佳的属性参数往往很难直接得到.基于粒子群优化SVM(PSO-SVM)的水面无人艇故障诊断方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM属性参数的优化选择中,充分发挥了PSO算法的全局搜索能力和易于实现的优势.水面无人艇故障诊断实例分析结果表明,PSO-SVM的故障诊断精度高于BP-NNs、GS-SVM、GA-SVM。PSO-SVM适用于水面无人艇故障诊断.     

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SVM的液压设备仿真模型的故障诊断

阐述了SVM算法在液压系统的故障诊断领域中的应用及其诊断效果.以全液压克令吊模型为研究对象,将克令吊模型的回转回路作为一个独立系统,使用功率键合图方法建立其数学模型,并用Matlab中的Simulink对模型进行计算机仿真,对回转回路选择不同的参数进行流量的特性仿真,运用支持向量机理论依据流量值的特性对回转回路进行故障分类,得到了令人满意的故障分类正确率.