检索结果-南通市图书馆

作者：卢振兴新疆大学

学位级别：硕士

支持向量机以统计学理论和结构风险最小化原则为基础,是解决机器学习问题的一个有力的工具.但传统的支持向量机的两个边界超平面是平行的,这就使得其推广性受到很大地限制.最近提出的双支持向量机就打破了这一限制,只需找到两个不平行... 详细信息

支持向量机以统计学理论和结构风险最小化原则为基础,是解决机器学习问题的一个有力的工具.但传统的支持向量机的两个边界超平面是平行的,这就使得其推广性受到很大地限制.最近提出的双支持向量机就打破了这一限制,只需找到两个不平行的超平面.研究者们大都以非平行超平面思想为基础来寻求精度更高,计算时间更短的扩展算法,本文也有着同样的目的,分别提出了以下的分类与回归算法. 1.正则化v-双支持向量分类机.有研究成果表明,间隔可以控制分类错误率,间隔越大,分类错误率越小.对于v-双支持向量分类机,间隔为p/wTw,这里只通过p的大小来控制间隔,本文中将v-双支持向量分类机的目标函数中加入了正则项||w||2+b2,体现了结构风险最小化原则.在数值实验中就可以看出本算法的优越性. 2.最小二乘双支持向量回归机.本文提出了一个最小二乘双支持向量回归机,它是在双支持向量回归机基础之上建立的,打破了标准支持向量回归机利用两条平行超平面构造ε带的思想.事实上,它是利用两条不一定平行的超平面构造ε带,从而得到最终的回归函数,这使我们的回归算法有更好的推广能力.另外,最小乘双支持向量回归机只需求解两个较小规模的线性方程组就能得到最后的回归函数,其计算复杂度相对较低.数值实验也表明我们的回归算法在推广能力和计算效率上有一定的优势.

关键词：支持向量机非平行超平面双支持向量机正则项最小二乘

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两类具有非平行超平面的学习机及其快速求解算法研究

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作者：荆军昌河南师范大学

学位级别：硕士

作为一种具有非平行超平面的统计机器学习方法,双支持向量机及其拓展已经在处理二分类问题中取得了丰硕的研究成果.然而,将其推广到多类分类和回归问题时面临着模型选择和快速求解等难题.本文针对上述问题,研究了两类非平行超平面学习... 详细信息

作为一种具有非平行超平面的统计机器学习方法,双支持向量机及其拓展已经在处理二分类问题中取得了丰硕的研究成果.然而,将其推广到多类分类和回归问题时面临着模型选择和快速求解等难题.本文针对上述问题,研究了两类非平行超平面学习机并发展了其快速求解算法.本文的主要创新点如下:针对采用“1对1对其它”策略的多类分类双支持向量机的模型选择问题,基于模型转化及数据划分,证明了两个子最优化问题的解关于正则化参数是分段线性的,并据此发展了完全正则化解路算法.线性方程组和分块矩阵理论被应用于证明分段线性解路,六类事件被定义来寻求首发事件进而设计解路算法.此外,给出了解路初始化条件,证明了当正则化参数λ((?))趋于无穷大时,拉格朗日乘子α(α*)及β(β*)为1.基于UCI数据集的仿真结果表明所提方法能取得满意的多类分类性能.针对含噪声的回归问题,通过利用样本响应的信息,一种新的加权机制及加权最小二乘双支持向量回归被提出,并发展了离线和在线求解算法,降低了噪声对预测精度的影响.含噪声的人造数据集和基准数据集的仿真结果表明所提方法在测试集的平均平方误差、误差平方和与偏差平方和之比、可解释的偏差平方和与真实的偏差平方和上优于最小二乘双支持向量回归.

关键词：非平行超平面多类分类双支持向量机加权最小二乘双支持向量回归正则化解路算法在线学习算法

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数据驱动模式下基于非平行超平面SVM算法的贸易经济预测

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南通职业大学学报 2024年第2期38卷 64-70页

作者：巢瑞云徐健广州南洋理工职业学院经济管理学院广州510900 桂林医学院智能医学与生物技术学院广西桂林541199

数据驱动的多元化发展导致数据异构性增强、维度提升和特征量规模扩大,给贸易经济分析带来更大挑战。为了提高贸易经济分析的科学性,采用非平行超平面支持向量机算法(support vector machine,SVM)对贸易经济进行预测分析。首先,根据贸... 详细信息

数据驱动的多元化发展导致数据异构性增强、维度提升和特征量规模扩大,给贸易经济分析带来更大挑战。为了提高贸易经济分析的科学性,采用非平行超平面支持向量机算法(support vector machine,SVM)对贸易经济进行预测分析。首先,根据贸易经济影响因素进行主成分分析,获取影响贸易经济的关键特征,并对特征进行量化和去噪处理。然后,采用广义特征值最接近支持向量机(proximal support vector machine via generalized eigenvalues,GEPSVM)进行贸易经济预测分类。根据预测指标要求,选择核函数GEPSVM算法(KGEPSVM算法)对分类的非平行超平面求解,通过类别划分函数获得经济预测结果。实证分析表明,对比常用的非平行超平面支持向量机算法,所提算法的贸易经济预测性能更优,而且在常用贸易经济指标的预测中,表现出较高预测精度和稳定性。

关键词：贸易经济预测数据经济非平行超平面支持向量机 KGEPSVM算法算法比较

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多输出SVRs和ε-RELMs

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作者：李艳蒙聊城大学

学位级别：硕士

本文主要研究了多种形式的支持向量回归机(SVRs)和终端学习机(ELMs)以及在多输出回归问题中的应用.全文共分四章.第一章简述了多种形式的SVRs模型和经典的ELM.第二章为了改进正则ELM(RELM)和正则核ELM(RKELM)的非稀疏性,提出了基于ε不... 详细信息

本文主要研究了多种形式的支持向量回归机(SVRs)和终端学习机(ELMs)以及在多输出回归问题中的应用.全文共分四章.第一章简述了多种形式的SVRs模型和经典的ELM.第二章为了改进正则ELM(RELM)和正则核ELM(RKELM)的非稀疏性,提出了基于ε不敏感损失函数的RELM(ε-RELM)和RKELM(ε-RKELM),并通过实验验证了所提算法的有效性.ε-RELM和ε-RKELM有两方面的优势,一是加快了算法的学习速度;二是提升了回归精度.第三章和第四章分别提出了多输出SVR(M-SVR)和多输出孪生SVR(M-TSVR),它们是单输出SVR和单输出孪生SVR(TSVR)的一个推广和改进.所提方法的最大优势是考虑了不同输出之间的相关性.

关键词：多输出回归问题支持向量机终端学习机非平行超平面核函数

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基于TWSVM的煤矿井下钻机轴承故障诊断

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煤矿机械 2015年第5期36卷 298-300页

作者：董洪波申中杰姚亚峰中国煤炭科工集团西安研究院有限公司西安710077

在轴承的监测数据中,故障数据所占比例很小。在这种不平衡样本集中,如何准确地诊断轴承故障成为了一大难题。为此,提出运用孪生支持向量机(TWSVM)解决该难题。TWSVM可以构造2个不平行的超平面,每个超平面都要尽可能靠近与其对应的一类... 详细信息

在轴承的监测数据中,故障数据所占比例很小。在这种不平衡样本集中,如何准确地诊断轴承故障成为了一大难题。为此,提出运用孪生支持向量机(TWSVM)解决该难题。TWSVM可以构造2个不平行的超平面,每个超平面都要尽可能靠近与其对应的一类而远离另一类。TWSVM的超平面只关注其对应类别的样本分布,而不受整个数据集中各类样本数量比例、其他样本分布的影响。运用轴承故障试验对TWSVM进行检验,结果表明:与支持向量机(SVM)相比,TWSVM拥有更高的识别精度和更快的计算速度,能较好地诊断轴承故障。

关键词：故障诊断 TWSVM 非平行超平面滚动轴承

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支持向量机的电力故障检测方法研究

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自动化仪表 2021年第5期42卷 84-88页

作者：王振国贾飞余洋内蒙古电力(集团)有限责任公司乌海电业局内蒙古乌海016000

为保证电力系统的安全运行,针对智能电网中故障检测模型准确率低、泛化能力差等问题,提出了一种基于机器学习的电力故障检测方法。中心双胞参数支持向量机在模式识别上具有优秀的分类能力。然而,中心双胞参数间隔支持向量机(CTPSVM)模... 详细信息

为保证电力系统的安全运行,针对智能电网中故障检测模型准确率低、泛化能力差等问题,提出了一种基于机器学习的电力故障检测方法。中心双胞参数支持向量机在模式识别上具有优秀的分类能力。然而,中心双胞参数间隔支持向量机(CTPSVM)模型的解需要通过求解二次规划问题来获得,并不适合处理大规模学习问题。为解决上述问题,提出了一个新的最小二乘法中心双胞参数间隔支持向量机模型(LSCTPSVM)。在LSCTPSVM模型中,首先将CTPSVM模型的不等式约束松弛到等式约束,并引入最小二乘法损失函数来惩罚犯错样本。然后,为提高模型的泛化能力,额外的正则项被引入到LSCTPSVM模型中,进而保障了模型解的唯一性。相对于CTPSVM模型的解需要借助于二次规划的对偶问题来间接的求得,LSCTPSVM模型可直接使用简单而高效的线性方程组系统来获得其原始问题的最优解。最后,在公共数据集和电网遥感数据集上,通过大量的对比试验,验证了该方法的有效性。

关键词：非平行超平面双胞支持向量机支持向量机正则化机器学习

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基于数据分析和物理模型验证的复合工业网络入侵检测方案

基于数据分析和物理模型验证的复合工业网络入侵检测方案

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2020中国自动化大会(CAC2020)

作者：钱俊磊杜学强陈波屈滨曾凯马萍燕山大学电气工程学院华北理工大学电气工程学院钢铁研究总院冶金自动化研究设计院唐山市交通运输局交通信息管理中心

针对以流程工业为目标的网络攻击,如拒绝服务、中间人、缓冲区溢出、重放、零日攻击等,采用基于网络流量数据分析和工序关键参数物理模型验证集成的方式进行入侵检测。在监控层采用模糊支持向量机算法对提取得工业协议数据进行分析,用... 详细信息

针对以流程工业为目标的网络攻击,如拒绝服务、中间人、缓冲区溢出、重放、零日攻击等,采用基于网络流量数据分析和工序关键参数物理模型验证集成的方式进行入侵检测。在监控层采用模糊支持向量机算法对提取得工业协议数据进行分析,用于检测DoS、缓冲区溢出等攻击;在控制层对关键参数的检测环节建立数学模型,计算理论估计值与传感器返回的检测值进行验证,用于检测可能篡改数据的MITM、Replay和零日攻击,从而检测工业控制网络是否被入侵。

关键词：信息攻击物理模型 SVM IDS ICS 非平行超平面

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