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相关向量机在光纤预警系统模式识别中的应用

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2014年第12期47卷 1115-1120页

作者：孙茜曾周末李健天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室天津300072

由于传统模式识别方法存在过学习、训练时间长等缺陷,不能满足光纤预警系统实时在线监测的要求.相关向量机能够克服传统方法的缺点,识别精度高,向量机个数需求少,因此,将相关向量机应用于光纤预警系统模式识别中,采用小波能谱和小波信... 详细信息

由于传统模式识别方法存在过学习、训练时间长等缺陷,不能满足光纤预警系统实时在线监测的要求.相关向量机能够克服传统方法的缺点,识别精度高,向量机个数需求少,因此,将相关向量机应用于光纤预警系统模式识别中,采用小波能谱和小波信息熵的特征提取方法,在测试阶段采用有向无环图的方法进行多类识别.通过对威胁管道安全的事件进行实验,识别精度达到92.67%,向量机个数只有2个,验证了相关向量机方法应用于光纤预警系统的可行性和有效性.

关键词：光纤预警模式识别相关向量机有向无环图

相关向量机及其在机械故障诊断中的应用研究进展

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振动与冲击 2015年第5期34卷 145-153,167页

作者：王波刘树林张宏利蒋超上海大学机电工程与自动化学院上海200072 滁州学院机械与电子工程学院安徽滁州239000

相关向量机是一种基于贝叶斯稀疏理论的新型机器学习算法,近年来被应用于多个行业,并得到了国内外学者的不断关注和研究,然而在机械故障诊断领域还未得到足够的重视。简述了相关向量机的特点,通过与支持向量机相比较,阐述了相关向量机... 详细信息

相关向量机是一种基于贝叶斯稀疏理论的新型机器学习算法,近年来被应用于多个行业,并得到了国内外学者的不断关注和研究,然而在机械故障诊断领域还未得到足够的重视。简述了相关向量机的特点,通过与支持向量机相比较,阐述了相关向量机的优缺点,综述和分析了近年来相关向量机的国内外研究现状,重点关注相关向量机在机械设备状态监测与故障诊断领域的研究进展。在此基础上,分析了相关向量机研究所存在的一些问题,并展望了相关向量机在机械故障诊断领域应用的未来方向。

关键词：故障诊断相关向量机智能诊断研究进展

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相关向量机及在说话人识别应用中的研究

电子科技大学学报 2010年第2期39卷 311-315页

作者：杨成福章毅电子科技大学计算智能实验室成都610054 四川文理学院理工系四川达州635000

对基于相关向量机和高斯混合模型的说话人识别算法的模型和特征空间进行了一系列的研究。与一些基于语音帧的说话人识别算法相比,该算法将GMM算法作为底层的语音特征提取,从而实现对语音整体上的处理,对常用的两种语音特征美尔频率倒频... 详细信息

对基于相关向量机和高斯混合模型的说话人识别算法的模型和特征空间进行了一系列的研究。与一些基于语音帧的说话人识别算法相比,该算法将GMM算法作为底层的语音特征提取,从而实现对语音整体上的处理,对常用的两种语音特征美尔频率倒频系数和瞬时频率的表现进行了对比研究;同时,该算法充分利用了相关向量机的所提供的高泛化性、核函数功能和结果的高稀疏性。基于Chains和AHUMADA两个专门用于说话人识别的语音库的仿真表明,该算法在减少相对误差和减少计算量方面有较大的优势。

关键词：高斯分布 GMM超向量核瞬时频率相关向量机语音分析

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相关向量机及其在变压器故障诊断中的应用

电力自动化设备 2012年第8期32卷 130-134页

作者：尹金良朱永利俞国勤华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 上海电力公司上海200025

分析并用典型数据分类算例验证相关向量机(RVM)在分类性能方面优于支持向量机(SVM),在此基础上以标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,采用二叉树的分类方法建立基于RVM的变压器故障诊断模型。实例分析表明,同基于SVM的故障诊断方... 详细信息

分析并用典型数据分类算例验证相关向量机(RVM)在分类性能方面优于支持向量机(SVM),在此基础上以标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,采用二叉树的分类方法建立基于RVM的变压器故障诊断模型。实例分析表明,同基于SVM的故障诊断方法相比,该方法可以取得与其相当甚至更优的故障诊断正确率,相关向量个数明显少于支持向量个数,诊断速度显著提高。

关键词：相关向量机稀疏贝叶斯支持向量机核函数变压器故障诊断分类

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基于鲁棒相关向量机的转炉炼钢终点预报模型

控制理论与应用 2011年第3期28卷 343-350页

作者：韩敏赵耀杨溪林林东大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116023 北京金自天正智能控制股份有限公司北京100070 本钢板材股份有限公司炼钢厂辽宁本溪117021

针对传统相关向量机在训练过程中易受异常点影响的问题,提出了一种鲁棒相关向量机模型,并将其应用于转炉炼钢终点碳含量和温度的预报.通过为每一个训练样本设定独立的噪声方差系数,并使其在训练过程中随模型预测误差的增大而逐渐减小来... 详细信息

针对传统相关向量机在训练过程中易受异常点影响的问题,提出了一种鲁棒相关向量机模型,并将其应用于转炉炼钢终点碳含量和温度的预报.通过为每一个训练样本设定独立的噪声方差系数,并使其在训练过程中随模型预测误差的增大而逐渐减小来降低异常点的影响,同时依据贝叶斯证据框架给出了模型超参数的迭代计算公式,进行参数的优化.使用标准测试数据和转炉炼钢实际生产数据进行仿真,结果表明本文模型具有较好的预报精度和鲁棒性.

关键词：转炉炼钢终点预报相关向量机噪声方差系数

基于变分模态分解和蝙蝠算法-相关向量机的短期风速区间预测

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电力自动化设备 2017年第1期37卷 93-100页

作者：范磊卫志农李慧杰 Kwok W Cheung 孙国强孙永辉河海大学能源与电气学院江苏南京210098 阿尔斯通电网技术中心有限公司上海201114 GE Grid Solutions Inc. Redmond 98052USA

现有的风速预测方法大多是确定性的点预测,无法描述风速的随机性。针对该问题,建立基于变分模态分解(VMD)和蝙蝠算法-相关向量机(BA-RVM)的短期风速区间预测模型。对原始风速序列进行变分模态分解获得多个子序列;采用样本熵(SE)算法对... 详细信息

现有的风速预测方法大多是确定性的点预测,无法描述风速的随机性。针对该问题,建立基于变分模态分解(VMD)和蝙蝠算法-相关向量机(BA-RVM)的短期风速区间预测模型。对原始风速序列进行变分模态分解获得多个子序列;采用样本熵(SE)算法对子序列进行重组得到3类具有典型特性的分量;对各分量采用相关向量机算法分别建立预测模型。为进一步提高预测精度、缩小区间范围,引入蝙蝠算法(BA)对预测模型进行参数优化。将各分量的预测结果进行叠加求和得到一定置信水平下总体的区间预测结果。实际算例结果表明,与现有方法相比,所提区间预测方法的预测精度和区间覆盖率更高,区间宽度更窄。

关键词：风电风速预测短期预测相关向量机变分模态分解区间预测

基于最大相关最小冗余相关向量机的风电功率缺失数据补齐研究

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太阳能学报 2017年第4期38卷 938-944页

作者：杨茂张强东北电力大学电气工程学院吉林132012

首先分析得出与功率有关的变量,然后根据互信息理论对变量通过最大相关最小冗余的原则进行特征选取,挖掘特征与功率之间的联系,最后根据这种联系对功率数据进行补齐。利用该方法对吉林省某风电场进行算例验证,结果表明,随机缺失的数据... 详细信息

首先分析得出与功率有关的变量,然后根据互信息理论对变量通过最大相关最小冗余的原则进行特征选取,挖掘特征与功率之间的联系,最后根据这种联系对功率数据进行补齐。利用该方法对吉林省某风电场进行算例验证,结果表明,随机缺失的数据补齐之后的准确率高于连续缺失后补齐的结果,而且基于相关向量机模型补齐的输出功率的结果误差减小,准确率提高。

关键词：风电功率数据补齐最大相关最小冗余互信息相关向量机

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无核相关向量机在时间序列预测中的应用

计算机学报 2014年第12期37卷 2427-2432页

作者：韩敏许美玲穆大芸大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116023

针对采用核函数方法预测多元混沌时间序列时存在的高计算复杂度问题,该文在相关向量机的基础上,提出了一种不受核函数约束的无核相关向量机学习模型.利用储备池代替核函数,构建高维特征空间,将原始时间序列预测问题转化成与储备池参数... 详细信息

针对采用核函数方法预测多元混沌时间序列时存在的高计算复杂度问题,该文在相关向量机的基础上,提出了一种不受核函数约束的无核相关向量机学习模型.利用储备池代替核函数,构建高维特征空间,将原始时间序列预测问题转化成与储备池参数相关的回归问题.在稀疏贝叶斯学习的框架下,给模型参数施加一个条件概率分布的约束,以得到稀疏的解空间,进而降低模型的复杂度,提高计算速度和预测精度.基于Lorenz混沌时间序列及太阳黑子-黄河径流量序列的仿真结果验证了所提模型的有效性.

关键词：核方法储备池相关向量机时间序列预测机器学习

基于迭代式RELIEF和相关向量机的黄瓜图像识别方法

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上海交通大学学报 2013年第4期47卷 602-606,612页

作者：金理钻屠珺刘成良上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

针对目前采摘机器人在图像处理实时性以及识别准确率方面的要求,提出一种基于迭代式RELIEF(I-RELIEF)的相关向量机的算法.该算法首先通过将获取到的样本像素信息输入到I-RELIEF的模块中,计算出样本信息中各特征在分类过程中的权值,即各... 详细信息

针对目前采摘机器人在图像处理实时性以及识别准确率方面的要求,提出一种基于迭代式RELIEF(I-RELIEF)的相关向量机的算法.该算法首先通过将获取到的样本像素信息输入到I-RELIEF的模块中,计算出样本信息中各特征在分类过程中的权值,即各特征对类别的影响程度;然后将带权值的样本信息输入到相关向量机的算法模块中进行训练后得到像素分类器;最后用得到的分类器去预测未知像素来对像素进行分类,实现对黄瓜果实图像的分割.实验结果表明,这种图像像素分类器对于温室条件下的黄瓜像素的识别率达到80%以上,误识率不到27%,两者的比值达到3.0以上.

关键词：采摘机器人图像识别迭代式RELIEF 相关向量机