检索结果-南通市图书馆

基于LSSVM概率输出与证据理论融合的变压器故障诊断

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河海大学学报（自然科学版） 2014年第5期42卷 465-470页

作者：朱克东郑建勇梅军梅飞东南大学电气工程学院江苏南京210096

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM(least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有... 详细信息

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM(least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点:可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器各种故障的概率,为变压器检修提供更多的可用信息;充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明,该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%,优于传统的IEC三比值法(故障诊断准确率75.6%)及LSSVM分类法(故障诊断准确率82.2%),有效降低了诊断误判的风险。

关键词：变压器故障诊断证据理论最小二乘支持向量机概率输出油中溶解气体分析

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基于SVM概率输出的P2P流媒体识别法

计算机科学 2012年第10期39卷 45-49页

作者：陈伟兰巨龙张建辉杜锡寿国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

P2P流媒体占用大量带宽,且容易传播病毒,有必要对其进行识别。分析了Abacus方法的不足,提出一种基于SVM概率输出的P2P流媒体识别法P-Abacus。P-Abacus将待识别样本属于已知应用可能性的大小反映在概率输出上。对输出结果进行排序,根据... 详细信息

P2P流媒体占用大量带宽,且容易传播病毒,有必要对其进行识别。分析了Abacus方法的不足,提出一种基于SVM概率输出的P2P流媒体识别法P-Abacus。P-Abacus将待识别样本属于已知应用可能性的大小反映在概率输出上。对输出结果进行排序,根据最大概率,判决样本是属于最大概率类应用还是未知应用,或是需要进一步判断。若需进一步判断,则通过计算前两大类构建SVM概率输出的差值,来判断样本是属于其中的一类,还是未知应用。由于SVM概率输出包含大量可用信息,使得P-Abacus具有更好的识别效果。实验表明,P-Abacus比Abacus具有更高的识别率和更低的误判率,且时间开销增加有限。

关键词： P2P流媒体识别 SVM 概率输出端点

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基于多分类概率输出模型的变压器故障诊断

电测与仪表 2018年第17期55卷 101-106页

作者：王鹤姜鸿儒王振丁东北电力大学吉林吉林132012 国网山东省电力公司黄岛供电公司山东青岛266000

针对传统的SVM方法在辨别故障特征不明确的样本时会导致误诊断的问题,提出一种基于多分类概率输出(MCPO)模型的变压器故障诊断方法。利用Sigmoid函数构建了基于SVM的MCPO模型,模型的输入为DGA数据和变压器故障类型,输出为发生每种类型... 详细信息

针对传统的SVM方法在辨别故障特征不明确的样本时会导致误诊断的问题,提出一种基于多分类概率输出(MCPO)模型的变压器故障诊断方法。利用Sigmoid函数构建了基于SVM的MCPO模型,模型的输入为DGA数据和变压器故障类型,输出为发生每种类型故障的概率估计,通过制定相关的故障诊断判据利用故障概率信息能够有效的辨识故障特征是否明确。仿真分析结果表明,MCPO模型的诊断结果能够有效识别故障特征不显著的样本,为进一步采取合理的校正措施提供一种参考。

关键词：电力变压器故障诊断 SVM 概率输出

基于概率输出支持向量机和证据理论的变压器故障诊断技术

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变压器 2018年第7期55卷 58-61页

作者：陈程聂德鑫冯振新张学龙赵坤石悠旖国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司湖北武汉430070 中国科学院上海高等研究院上海200120

针对变压器故障诊断准确率低、多种带电检测状态信息难以融合等问题,提出了一种基于概率输出支持向量机与证据理论的变压器检测信息融合诊断模型。

关键词：带电检测混合核函数最小二乘支持向量机概率输出 DS理论故障诊断

应用贝叶斯框架的LS-SVM概率输出诊断电力变压器故障

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中国电力 2015年第5期48卷 41-45页

作者：秦鹏赵峰兰州交通大学电气工程与自动化学院甘肃兰州730070

针对传统最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器的参数选择具有随意性和不确定性等不足,采用贝叶斯推断方法、通过3级分层推断优化来确定最小二乘支持向量机的各参数,有效提高了最小二乘支持向量机的建模效率。结合最小二乘支持向量机的后... 详细信息

针对传统最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器的参数选择具有随意性和不确定性等不足,采用贝叶斯推断方法、通过3级分层推断优化来确定最小二乘支持向量机的各参数,有效提高了最小二乘支持向量机的建模效率。结合最小二乘支持向量机的后验概率输出,可将其运用到变压器故障诊断中。仿真结果表明:该方法能有效地诊断电力变压器故障,且诊断精度和建模效率均优于传统的最小二乘支持向量机方法。

关键词：变压器故障诊断最小二乘支持向量机参数选择建模效率诊断精度贝叶斯推断概率输出

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推荐攻击集成检测模型的概率输出方法研究

推荐攻击集成检测模型的概率输出方法研究

作者：王丽娜燕山大学

学位级别：硕士

随着电子商务的迅速发展,“信息过载”问题日益突出,为了解决这一问题推荐系统应运而生。但是推荐系统功能的实现依赖于外界用户信息,并且对用户信息十分敏感,很容易受到虚假用户概貌的攻击,造成推荐结果出现偏差。目前来说,现有的推荐... 详细信息

随着电子商务的迅速发展,“信息过载”问题日益突出,为了解决这一问题推荐系统应运而生。但是推荐系统功能的实现依赖于外界用户信息,并且对用户信息十分敏感,很容易受到虚假用户概貌的攻击,造成推荐结果出现偏差。目前来说,现有的推荐攻击检测方法对真实用户概貌的误判率较高,造成大量真实用户被误认为攻击用户,从而被检测系统删除。因此,如何消除检测系统对真实用户概貌的过滤问题已刻不容缓。本文在分析国内外已有的攻击检测方法的基础上,对协同过滤推荐系统攻击检测算法进行了深入研究。针对现有攻击检测算法二值输出方法造成推荐系统对真实用户概貌信息的过滤问题,本文提出了推荐攻击集成检测模型的概率输出方法。首先,本文提出一种基于高斯混合模型基分类器的概率输出模型,通过该模型计算用户概貌的属于攻击和真实概貌的概率值,得到基分类器的概率输出向量,以此为基础构建集成检测模型的概率输出矩阵;为了得到集成检测模型的概率输出结果,依据用户概貌的类别建立辨识框架,将集成检测模型的概率输出矩阵作为证据,采用Dempster-Shafer证据理论进行融合,得到待测概貌属于攻击概貌的概率,进而得到用户概貌检测结果的概率输出。其次,为了保证推荐攻击集成检测模型概率输出结果的准确性,本文通过对推荐攻击集成检测模型产生的多个概率证据进行冲突分析,提出一种基于分组优化的证据冲突解决算法。该算法通过分类指标将多个概率证据进行分组优化,将筛选出的非冲突证据进行D-S证据理论融合,得到更准确的概率输出结果值。最后,将本文提出的集成推荐攻击检测的概率输出方法和现有的检测算法的二值输出方法进行实验对比和分析。

关键词：推荐系统集成攻击检测二值分类高斯混合模型概率输出 D-S证据理论

基于粗糙集与SVM概率输出的中医舌象特征融合方法研究

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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世界科学技术-中医药现代化 2007年第5期9卷 122-128页

作者：张新峰沈兰荪刘垚巍蔡轶珩北京工业大学信号与信息处理研究室北京100022

本文探讨采用一种基于粗糙集与支撑向量机概率输出相结合的方法研究中医舌象的多特征融合。通过粗糙集理论对舌象样本集进行二次整理,得到新的样本集(包括确定样本集和不确定样本集),在此基础上设计基于概率输出的SVM分类器。这样根据... 详细信息

本文探讨采用一种基于粗糙集与支撑向量机概率输出相结合的方法研究中医舌象的多特征融合。通过粗糙集理论对舌象样本集进行二次整理,得到新的样本集(包括确定样本集和不确定样本集),在此基础上设计基于概率输出的SVM分类器。这样根据舌象的特征可以得出其属于融合目标的概率,为中医基于舌象的辅助诊断提供了量化依据,同时为中医四诊融合奠定了基础。

关键词：舌象信息融合粗糙集支撑向量机概率输出

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基于支持向量机的概率型飞行冲突探测算法

飞行力学 2019年第2期37卷 56-60页

作者：吴明功蒋旭瑞温祥西杨国洲李双峰空军工程大学空管领航学院空管防相撞技术国家重点实验室中国人民解放军94116部队

为解决自由飞行条件下冲突探测概率估计问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的概率型飞行冲突探测算法。首先对飞机运动轨迹及保护区建模,飞机预测航迹误差服从高斯分布,以目标机为中心建立椭球保护区E模型,获得冲突和不冲突样本。在此... 详细信息

为解决自由飞行条件下冲突探测概率估计问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的概率型飞行冲突探测算法。首先对飞机运动轨迹及保护区建模,飞机预测航迹误差服从高斯分布,以目标机为中心建立椭球保护区E模型,获得冲突和不冲突样本。在此基础上,选取飞机当前位置、速度矢量和向前看时间为特征量,采用SMOTE重采样方法解决样本不均衡问题,进行SVM训练,并通过Sigmoid函数概率映射法求解冲突概率,建立冲突探测模型。仿真结果表明,所提出的算法能够探测中短期向前看时间内飞行冲突,所得冲突概率准确、虚警率较低。

关键词：冲突探测支持向量机飞行冲突概率输出空中交通管理

基于ARMA建模与Sigmoid拟合的光纤周界安防入侵事件识别

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中国激光 2020年第10期47卷 195-202页

作者：黄翔东王碧瑶刘琨刘铁根天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072

在实际的光纤周界安防系统中,既要求判断入侵事件类别,又要求对各类事件发生的可能性做出全面评估。对此提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)建模与Sigmoid概率拟合的入侵事件识别方法。在判断入侵事件类别方面,将光纤振动信号的ARMA建模... 详细信息

在实际的光纤周界安防系统中,既要求判断入侵事件类别,又要求对各类事件发生的可能性做出全面评估。对此提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)建模与Sigmoid概率拟合的入侵事件识别方法。在判断入侵事件类别方面,将光纤振动信号的ARMA建模系数与信号自身过零率相结合,构造特征向量,并将其馈入支持向量机(SVM),实现对攀爬、敲击、晃动、剪切、脚踢和撞击6种常见的入侵动作的识别;在评估各类事件的发生可能性方面,引入Sigmoid模型,对训练模式的SVM的各输出值作参数拟合,进而将测试样本的SVM值代入各自Sigmoid模型中完成评估。现场实验表明,该方法对6类常见入侵事件的平均识别率达到87.14%,且可提供各类事件的发生概率参考值,因而具有较高的实用价值。

关键词：光纤光学传感器光纤周界安防入侵事件识别 ARMA建模概率输出