最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

卫星编队飞行的双参考向量定姿法

以微型扫描激光距离探测器(MS-LRF)为测量工具，将卫星绝对姿态确定方法中的双参考向量法用于卫星相对姿态的确定，给出了确定方法并对测量精度进行了分析。     

基于空间时频分布矩阵的到达角估计

介绍了基于窄带信号模型的传统空间时频分布矩阵估计到达角 (DOA)的算法。在此基础上将该算法推广到对雷达信号的DOA估计 ,并给出了算法的适用条件。通过对阵元输出作时频分析 ,获取信号的瞬时频率特性 ,以此构造方向向量 ,并在时频脊点上构造空间时频分布矩阵 ,求得MUSIC空间谱 ,从而实现对DOA的估计。仿真结果显示 ,采用此处理方法 ,可以实现对DOA的正确估计     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

基于模糊推理的基向量曲线求解方法

基向量法是求解近圆轨道间固定时间最优交会的一种几何方法。针对基向量法中最优解的基向量曲线的求解问题，提出一种基于模糊推理的求解方法，使得基向量法的整个求解过程可以脱离人工干预完全由计算机完成，从而使基向量法求解的效率有了本质上的提高。通过对四冲量固定时间最优交会问题的求解实例表明该方法的有效性和实用性。     

传输/反射法测量复介电常数的三个方程研究

介绍了利用传输／反射参数测量复介电常数的三个方程。利用奇偶模方法分析传输线与二端口网络，得到传播常数与归一化特性阻抗的解析解。进而得到确定复介电常数的三个方程。利用这些方程仅用一次测量解决已有传输／反射法中存在的低损耗材料的厚度谐振问题、多值性问题及其它问题。讨论了利用这三个方程通过一次测量解决上述问题的方法并分析了这些方程的测量不确定度。最后给出了实验结果。     

基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障检测与识别

给出了基于全解耦奇偶方程的动态系统执行器故障的检测与识别方法。讨论了全解耦奇偶向量的产生方法,给出了全解耦奇偶向量的存在条件,并结合卡尔曼滤波方法得到了故障模型参数的估计方法。最后给出了仿真实例。结果表明,全解耦奇偶方程方法能估计出动态系统执行器故障模型。     

模糊最小二乘支持向量机在黑液波美度软测量中的应用

利用模糊最小二乘支持向量机进行软测量建模。并将基于最小二乘支持向量机的软测量器应用于造纸碱回收中黑液浓度的在线估算,取得了十分有效的应用结果。模糊最小二乘支持向量机收敛速度快,模型参数确定方便。因此基于模糊最小二乘支持向量机的软测量器在软测量建模中有很大的应用潜力。     

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

基于LS-SVM的恒定应力ALT非参数统计方法

针对某些产品寿命分布未知,无法采用参数方法对其加速寿命试验进行统计分析的问题,建立了基于LS-SVM的恒定应力ALT非参统计方法,实现了对产品可靠度的预测及相关可靠性特征量的统计.仿真对比和应用实例结果表明,该方法统计精度高,且易于编程实现,适用于寿命分布未知及截尾试验情况F的恒定应力ALT统计分析.