一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法

为了改进传统算法,利用支持向量的特性,提出了一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法(PMSVM)。选择对分类超平面有影响的样本点作为支持向量,以增加单个分类器的训练时间为代价换取整体训练和分类的精度。考虑到训练样本的分布对最终结果的影响,加入反馈向量进行适当的重复训练,以调整各分类器的学习性能。通过在测试数据集上进行的实验表明,该算法与批学习增量BSVM算法相比,在提高训练效率和分类精度的前提下,大大降低了训练时间。     

一种改进的SVM算法

当训练集的规模很大特别是支持向量很多时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度非常缓慢,这给实际应用带来了很大的麻烦。文献[4]提出了一种针对大规模样本集的学习策略,该方法虽大幅降低了学习的代价,但存在着一个致命的弱点:如果初始样本集选择不当,SVM的分类精度将得不到保障。基于此,本文引入了“最远邻”,对文献[4]中算法进行了改进。实验表明,采用这种改进的算法不仅保留了文献[4]方法的优点,而且这样获得的分类器的分类精度完全可以与直接通过大规模样本集训练得到的分类器的分类精度相媲美,甚至更优。     

无迹增量滤波方法

提出无迹增量滤波(UIF)的概念,建立一般无迹增量滤波模型及其分析方法,并对具有加性噪声的无迹增量滤波进行了详细讨论,给出其递推算法.在工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性、模型和参数的选取不当等原因往往带来未知的系统误差.在这种情况下,传统的无迹Kalman滤波方法(UKF)在递推过程中会产生较大误差,甚至导致发散.提出的无迹增量滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,提高滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于增量学习的非定常气动力参数化降阶模型

气动降阶模型（ROM）是预测非定常气动力的有效工具,具有高精度和低计算成本的优点,近年来许多研究证实了该方法的有效性。但是关于飞行参数变化时,ROM的鲁棒性还需要进一步提高。为了提高ROM对不同飞行参数下的气动力预测能力,提出了基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）和增量学习算法的参数化降阶模型。LS-SVR是一种具有良好泛化能力的回归方法,基于LS-SVR的增量学习算法的主要贡献是在增加新样本集时,不需要重新学习整个数据集。为说明该方法的有效性,基于两自由度NACA64A010翼型构建参数化非定常气动力降阶模型。为了训练气动力输入和相应输出之间的关系,将马赫数和迎角作为附加的模型输入。仿真结果表明,该降阶模型能够准确描述气动力和气动弹性系统在不同飞行参数下的动态特性。     

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。     

增量粒子滤波方法

提出增量粒子滤波的概念,建立增量粒子滤波模型及其分析方法,给出其算法.对于工程实际中存在的由未知系统误差的影响而无法精确建立量测似然函数的这一问题,提出增量粒子滤波方法,通过对带有未知系统误差的量测数据进行校正,获得精确的量测似然函数,建立精确的增量粒子滤波模型,从而消除这种未知系统误差的影响,减少重采样的次数,较好地保存了粒子的多样性,提高非线性滤波的精度.模拟仿真中,重采样的次数减少41.7%,滤波误差均值和均方根误差分别降低了45.3%和70.1%,有效地改善了滤波的效果.      

欠观测条件下的扩展增量 Kalman 滤波方法

建立欠观测条件下的非线性增量量测方程,并给出其线性化方法,在此基础上提出一种欠观测条件下的扩展增量Kalman滤波(EIKF)模型及其递推算法.工程实际中,由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因往往带来未知的系统误差,传统的扩展Kalman滤波(EKF)无法对这种未知的系统误差进行补偿和校正,结果产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的扩展增量Kalman滤波方法能够成功地消除测量的系统误差,从而有效地提高非线性滤波的精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法

针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性.     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题，提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征，构建高维故障特征集；采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简，提取出低维、敏感故障特征；应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别，判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比，ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势；与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较，ISSL-Isomap方法降维效果最佳；所提方法的故障识别率达到100%，具有一定优越性。      

大学生外语自主学习策略培养的文化研究

针对学院2011级196名学生自主学习情况进行了实证调查,发现学生外语学习和自主学习策略各要素的使用情况,在此基础上提出了一些符合中国文化及学生自身特点、适合不同任务的自主学习策略,以期达到提高学生外语学习效果的目的。     

面向智能感知的小样本学习研究综述

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值，学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案，但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先，给出了小样本学习的问题定义，列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系，同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战；接着，对基于小样本学习的图像分类进行了概述，并对其中代表性的工作进行介绍与分析；在此基础上，重点针对基于小样本学习的目标检测，特别是零样本条件下的目标检测问题，详细介绍和分析了现有的研究工作；最后，立足于现有方法的优缺点，从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望，期望为该领域后续的研究工作提供启示。     

An online ensemble semi-supervised classification framework for air combat target maneuver recognition

Online target maneuver recognition is an important prerequisite for air combat situation recognition and maneuver decision-making. Conventional target maneuver recognition methods adopt mainly supervised learning methods and assume that many sample labels are available. However, in real-world applications, manual sample labeling is often time-consuming and laborious. In addition, airborne sensors collecting target maneuver trajectory information in data streams often cannot process information in real time. To solve these problems, in this paper, an air combat target maneuver recognition model based on an online ensemble semi-supervised classification framework based on online learning, ensemble learning, semi-supervised learning, and Tri-training algorithm, abbreviated as Online Ensemble Semi-supervised Classification Framework (OESCF), is proposed. The framework is divided into four parts: basic classifier offline training stage, online recognition model initialization stage, target maneuver online recognition stage, and online model update stage. Firstly, based on the improved Tri-training algorithm and the fusion decision filtering strategy combined with disagreement, basic classifiers are trained offline by making full use of labeled and unlabeled sample data. Secondly, the dynamic density clustering algorithm of the target maneuver is performed, statistical information of each cluster is calculated, and a set of micro-clusters is obtained to initialize the online recognition model. Thirdly, the ensemble K-Nearest Neighbor (KNN)-based learning method is used to recognize the incoming target maneuver trajectory instances. Finally, to further improve the accuracy and adaptability of the model under the condition of high dynamic air combat, the parameters of the model are updated online using error-driven representation learning, exponential decay function and basic classifier obtained in the offline training stage. The experimental results on several University of California Irvine (UCI) datasets and real air combat target maneuver trajectory data validate the effectiveness of the proposed method in comparison with other semi-supervised models and supervised models, and the results show that the proposed model achieves higher classification accuracy.     

针对超临界翼型气动修型策略的强化学习

强化学习是一类用于学习策略的机器学习方法,通过模拟人的学习过程,与所处环境不断交互来学习动作策略,用以获得最大累积回报。以设计师在翼型气动设计中的增量修型过程为例,给出强化学习在气动优化设计中的要素定义和具体算法的实现。研究了预训练中选择不同示例对预训练和强化学习结果的影响,并将强化学习得到的策略模型在其他环境中进行了迁移测试验证。结果表明,合理的预训练能够有效提高强化学习的效率和最终策略的鲁棒性,且所形成的策略模型具有较好的迁移能力。     

论大学英语合作学习中的文化渗透

合作学习是一种创新的教学理念,实践证明它能够很好地促进学习者的英语学习。语言和文化密不能分,英语学习不能忽视文化内涵。探讨了大学英语合作学习中的文化渗透,指出大学英语合作学习中的文化渗透可以使学习者更好地掌握和运用英语,提高学习者整体的跨文化意识;另外,合作学习中的文化渗透可以有效提高学习者的元认知策略意识,因而能够更好地促进学习者的英语自主学习。     

改进的P型迭代学习控制算法

针对多输入多输出的定常线性系统的迭代学习控制问题, 给出改进的P型迭代学习控制算法, 该算法中利用最新算出的控制分量代替旧的控制分量, 这样可以加快控制输入的收敛速度, 利用该算法进行学习控制, 使系统的实际输出以更快的速度收敛于系统的理想输出.     

基于多智能体混合学习的多星协同动态任务规划算法(英文)

针对多星协同动态任务规划问题,以往多采用基于启发式的重规划算法,但是由于启发式策略依赖于具体任务,使得优化性受到影响。注意到协同规划的历史信息对后续协同规划的影响,本文提出了一种基于策略迭代的多智能体强化学习和迁移学习的混合学习算法求解该问题近似最优策略。本文的多智能体强化学习方法利用神经网络描述各颗卫星的强化学习策略,通过协同进化的方法迭代搜索具有最优拓扑结构和连接权重的策略神经网络个体。针对随机出现的观测任务请求导致历史学习策略失效,通过迁移学习将历史学习策略转换为当前初始策略,保证规划质量前提下加快多星协同任务规划速度。仿真实验及分析结果表明本文算法对动态随机出现的任务请求有良好的适应性。     

统计学习与知识发现

知识发现是将知识从隐性转化为显性的一个过程,它是知识管理的重要组成部分.为此阐述了利用统计学习的知识发现方法,以及统计学习中主要使用的分类学习,并强调了使用数据驱动指导知识构建的合理性和优越性,最后结合实例分析了几个主要的统计学习方法及其应用.     

月球探测器路径规划的基于案例的学习算法研究

讨论了基于案例的学习方法在月球探测器局部路径规划中的应用问题。基于案例的学习算法是人工智能中的一种学习方法 ,它根据过去的经验进行学习及问题求解 ,是一种增量式的学习过程。本文对基于案例的学习方法在月球探测器路径规划中的应用框架进行了一些讨论 ,提出了一些算法。     

SLFM网络及其学习算法的改进

介绍了一种新型的人工神经网络--有监督线性特征映射(SLFM)网络,它综合了BP网络的可监督性和SOM网络算法简单的优点,具有学习速度快、精度高、扩展能力较强的优点.文中讨论了SLFM网络的拓扑结构和学习机制,并对网络的学习算法进行了改进,对比实验表明,改进后的SLFM网络其性能得到了进一步的提高.