共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别 总被引:9,自引:0,他引:9
传统的支持向量机由两类扩展到多类问题时,出现不可分区域。针对飞行动作识别提出解决这一现象的模糊支持向量机。采用模糊支持向量机对某型飞机飞行动作进行识别。实际飞参数据(6种飞行动作模式)的识别结果表明,模糊支持向量机较传统的多类支持向量分类器在飞机飞行动作识别率上有显著提高。 相似文献
2.
为了保证飞机的飞行安全,必须对飞机空中结冰的严重程度作出较准确的判断。针对飞机空中结冰状况的复杂性,提出将支持向量机与二分法相结合的飞机空中结冰严重程度识别的算法模型。仿真结果表明,虽然该训练样本较少且为多参量分类识别,但是由于建立了多支持向量机且采用二分法的概率抉择能找到最佳的建立支持向量机的分类方式,所以找到了最佳的分类方式,提高了分类准确率,而且可以较准确地识别飞机空中结冰的严重程度。可见该方法可以在训练样本较少的情况下对飞机空中结冰严重程度作出较好的识别效果。 相似文献
3.
作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为"分解—重组"法和"直接求解"法。文章对二类方法进行了介绍和分析,指出其优缺点和未来的改进方向。 相似文献
4.
对常规熟练曲线建模方法和支持向量机模型用于某型武器装备的批量生产经济性分析进行研究,着重分析了应用支持向量机进行批量生产经济性分析的具体形式以及方法特点,并给出了应用实例,结果令人满意。 相似文献
5.
6.
基于支持向量机回归的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
7.
时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。 相似文献
8.
9.
以飞机为研究背景,基于系统辨识中的串-并联辨识模型,应用一种支持向量回归机的方法,对飞行控制系统模型进行了辨识。通过仿真,成功地得到了飞行控制系统的辨识模型。结果表明:该方法有很好的预测性能,具有很高的精度,同时也能很好地反映飞行控制系统的特性。 相似文献
10.
11.
基于一类辨识的航空发动机故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,引入了基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计了基于一类辨识的一类分类器,并将它运用到航空发动机故障诊断中。通过对几种典型故障的分析,证明了该方法的有效性。 相似文献
12.
基于支持向量机和蚁群算法的空间目标分类 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了基于支持向量机的空间目标分类中核参数和误差惩罚因子的选择问题.将蚁群算法与支持向量机相结合,提出了一种自动优选支持向量机模型参数的方法,克服了以往反复试验以确定其参数的缺点.采用所提出的方法,分类正确率迭90%左右,验证了该方法的有效性. 相似文献
13.
基于SVM的疑问句问点语义角色标注 总被引:2,自引:0,他引:2
SVM(SupportVectorM ach ine)是一种基于结构风险最小化原则的分类算法,由于其完善的理论基础使其在小样本模式识别中表现出比其他算法更好的泛化能力。语义角色标注是一种浅层语义分析的方法。为了加深对问句的理解,对问句的问点进行语义角色标注是必要的。故将问点的语义角色标注视为分类问题,并提出了一种基于SVM的问点语义角色标注方法。在哈工大标准问句集上进行实验,取得了语义角色标注封闭测试91.4%,开放测试71.6%的正确率。实验结果表明本文所采用的方法是有效的。 相似文献
14.
针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。 相似文献
15.
基于SVM的航空发动机油样光谱诊断界限值制定 总被引:1,自引:1,他引:0
运用支持向量机(SVM)估计航空发动机油样光谱数据的概率密度函数,根据光谱数据的概率分布求出航空发动机光谱诊断各金属元素的质量分数、质量分数梯度及质量分数比例的正常、警告、以及异常界限值.利用实际的航空发动机光谱数据进行了研究,并与传统的基于正态分布假设下所确定的界限值进行了比较分析.结果表明,实际的航空发动机光谱数据... 相似文献
16.
基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种新的学习策略,用于解决发动机故障诊断中大规模支持向量机(SVM)的训练问题.通过保留初始SVM分类器支持向量超平面附近的样本以及错分样本,使最终得到的约减集规模明显缩小,从而可在保持较高分类精度的前提下使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短.探讨了序贯最小优化(SMO)算法的参数选择和实现过程中的关键问题,为这种极具潜力的算法在发动机故障诊断中的实际应用奠定了坚实的基础.仿真实例表明,这种基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断方法有效、可靠,容易实现,可以作为工程应用的基础. 相似文献
17.
在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法(KFCM)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过聚类分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KFCM的SVM分类算法用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该算法分类性能优于传统SVM算法。 相似文献