检索结果-内蒙古大学图书馆

电工技术学报 2017年第2期32卷 135-143页

作者：黄苏丹曹广忠钱清泉段吉安深圳大学深圳电磁控制重点实验室深圳518060 西南交通大学电气工程学院成都610031 高性能复杂制造国家重点实验室(中南大学) 长沙410083

为提高平面开关磁阻电机的运动精度,提出了一种平面开关磁阻电机非线性力电流转换模型。该模型表示为一个稀疏最小二乘支持向量机,以实测数据作为训练样本,利用交叉验证方法确定了稀疏最小二乘支持向量机参数,并通过实测的样本进行了准... 详细信息

为提高平面开关磁阻电机的运动精度,提出了一种平面开关磁阻电机非线性力电流转换模型。该模型表示为一个稀疏最小二乘支持向量机,以实测数据作为训练样本,利用交叉验证方法确定了稀疏最小二乘支持向量机参数,并通过实测的样本进行了准确性验证。构建了基于该模型的平面开关磁阻电机PD控制系统,并进行了系统运动控制实验。研究结果表明,该模型的相电流预测准确度高、建模误差小,基于该模型的平面开关磁阻电机系统能够实现稳定、平稳和精确的轨迹跟踪。

关键词：平面开关磁阻电机力电流转换模型非线性建模稀疏最小二乘支持向量机

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基于改进LS-SVM的液压舵机双闭环系统故障诊断

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系统仿真学报 2009年第17期21卷 5477-5480页

作者：胡良谋曹克强徐浩军空军工程大学工程学院西安710038

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)的稀疏性损失和鲁棒性下降等缺陷,提出了一种改进的LS-SVM算法。利用改进LS-SVM,设计了一个某型飞机平尾液压舵机双闭环控制系统的故障诊断系统。充分利用系统的可测参量,建立了基于改进LS-SVM的平尾液... 详细信息

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)的稀疏性损失和鲁棒性下降等缺陷,提出了一种改进的LS-SVM算法。利用改进LS-SVM,设计了一个某型飞机平尾液压舵机双闭环控制系统的故障诊断系统。充分利用系统的可测参量,建立了基于改进LS-SVM的平尾液压舵机的全局故障检测模型和局部故障检测模型。仿真结果验证了该方法的有效性。

关键词：液压舵机鲁棒最小二乘支持向量机稀疏最小二乘支持向量机故障诊断

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基于QR分解的稀疏LSSVM算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第2期56卷 347-354页

作者：周水生周艳玲姚丹王保军西安电子科技大学数学与统计学院西安710126

传统最小二乘支持向量机(LSSVM)一般通过随机选择部分样本得到核矩阵的低秩近似提高解的稀疏性,为了使该近似分解用尽可能小的低秩矩阵更好地近似原核矩阵,提出一种基于正交三角(QR)分解的QRP-LSSVM稀疏算法.采用QR分解保持正交的特性... 详细信息

传统最小二乘支持向量机(LSSVM)一般通过随机选择部分样本得到核矩阵的低秩近似提高解的稀疏性,为了使该近似分解用尽可能小的低秩矩阵更好地近似原核矩阵,提出一种基于正交三角(QR)分解的QRP-LSSVM稀疏算法.采用QR分解保持正交的特性挑选差异更大的样本,迭代地精选核矩阵的部分列得到核矩阵的Nystr9m型低秩近似,并利用分解结果快速求得最小二乘支持向量机的稀疏解.实验分析表明,该算法在不牺牲分类性能的前提下可得到更稀疏的解,甚至在稀疏水平不超过0.05%的情况下准确率也较高,可有效解决大规模训练问题.

关键词：稀疏最小二乘支持向量机 QR分解稀疏解

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结合位移检测和LSSVM的电机故障诊断

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河南科技大学学报（自然科学版） 2018年第2期39卷 11-16页

作者：张芳芳张世荣程琴武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072

定转子间相对位移是导致感应电机故障的主要原因之一。本文在电机定子铁心齿槽中预置8只检测线圈构成6组线圈对,其差动信号对定转子间的位移敏感,结合最小二乘支持向量机(LSSVM)对电机故障进行在线诊断。以变压器油泵电机为对象进行了... 详细信息

定转子间相对位移是导致感应电机故障的主要原因之一。本文在电机定子铁心齿槽中预置8只检测线圈构成6组线圈对,其差动信号对定转子间的位移敏感,结合最小二乘支持向量机(LSSVM)对电机故障进行在线诊断。以变压器油泵电机为对象进行了试验。试验结果表明:结合位移检测和LSSVM可准确判别油泵电机故障,所采用的LSSVM稀疏化方法可在减少支持向量、降低在线计算量的同时,确保故障判别率和泛化能力,稀疏化LSSVM模型适合电机故障的在线诊断。

关键词：感应电机故障诊断定转子位移检测线圈稀疏最小二乘支持向量机

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基于SLS-SVM的供应链视角下中小企业信用风险评估

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工业技术经济 2021年第6期40卷 77-82页

作者：夏冰哈尔滨金融学院基础教研部哈尔滨150030

为了满足中小企业的发展,降低商业银行在融资过程中产生的风险,本文在遵循全面性、可获取性、可比性和独立性原则的基础上,构建了供应链视角下中小企业信用风险评估指标体系。为了克服最小二乘支持向量机产生的稀疏性问题,本文利用“剪... 详细信息

为了满足中小企业的发展,降低商业银行在融资过程中产生的风险,本文在遵循全面性、可获取性、可比性和独立性原则的基础上,构建了供应链视角下中小企业信用风险评估指标体系。为了克服最小二乘支持向量机产生的稀疏性问题,本文利用“剪裁法”,提出了一种供应链视角下中小企业信用风险评估的新方法——稀疏最小二乘支持向量机(SLS-SVM)。实证研究的结果表明了方法的有效性和可行性。

关键词：供应链信用风险稀疏最小二乘支持向量机分类预测中小企业评价体系

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基于同质性降维和CMP算法的高光谱图像分类

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计算机工程与应用 2017年第13期53卷 206-210页

作者：晁拴社楚恒重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 西南大学地理科学学院重庆400715

针对高光谱数据维数高,波段间冗余信息大的问题,提出一种基于同质性降维和组合匹配追踪算法的高光谱图像分类方法。该方法首先利用均值漂移算法对高光谱图像进行分割得到同质性图像块,对同质性的图像块进行流行学习得到降维映射函数,然... 详细信息

针对高光谱数据维数高,波段间冗余信息大的问题,提出一种基于同质性降维和组合匹配追踪算法的高光谱图像分类方法。该方法首先利用均值漂移算法对高光谱图像进行分割得到同质性图像块,对同质性的图像块进行流行学习得到降维映射函数,然后由降维后的高光谱数据训练稀疏最小二乘支持向量机分类模型,为避免正交匹配追踪稀疏重构算法迭代次数多的缺点,提出一种基于组合匹配追踪的稀疏重构求解方法。通过高光谱数据的分类结果可以得出,该方法有效提高了高光谱图像的分类精度。

关键词：高光谱图像分类同质性降维稀疏最小二乘支持向量机组合匹配追踪算法

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基于QR分解的稀疏LSSVM算法研究

基于QR分解的稀疏LSSVM算法研究

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作者：周艳玲西安电子科技大学

学位级别：硕士

支持向量机(SVM)是一种有效的数据挖掘算法,被广泛用于分类和预测问题。但是训练样本规模较大时,支持向量机求解凸二次规划问题的计算复杂度比较高,甚至难以求解。最小二乘支持向量机(LSSVM)将凸二次规划问题转化为线性方程组求解问题,... 详细信息

支持向量机(SVM)是一种有效的数据挖掘算法,被广泛用于分类和预测问题。但是训练样本规模较大时,支持向量机求解凸二次规划问题的计算复杂度比较高,甚至难以求解。最小二乘支持向量机(LSSVM)将凸二次规划问题转化为线性方程组求解问题,大大提高了计算效率。但是它的解缺乏稀疏性,难以有效解决大规模训练问题。尤其在数据量较大时,大规模训练数据形成的核矩阵在训练过程中往往难以存储,甚至无法参与计算。由于提高稀疏性成为最小二乘支持向量机的迫切需求,因此稀疏最小二乘支持向量机应运而生。而稀疏最小二乘支持向量机算法的关键是寻找尽可能最优的小规模低秩近似核矩阵代替核矩阵进行求解,从而提高解的稀疏性并降低计算复杂度。本文从两个方面讨论稀疏求解算法。一方面,传统稀疏最小二乘支持向量机算法一般通过随机选择部分样本来得到核矩阵的小规模低秩近似矩阵。为了使小规模低秩近似矩阵来尽可能很好地近似原来的核矩阵,利用QR分解的数值稳定性保证所选样本之间保持较大的差异。本文利用QR分解的这一优势,迭代地选择核矩阵的部分列,来得到核矩阵的Nystrom近似,并据此得到P-LSSVM的稀疏解,从而提出基于QR分解的QRP-LSSVM稀疏算法。本文通过理论分析和实验表明,QRP-LSSVM算法可以得到更加稀疏的解,甚至在稀疏水平不超过0.05%的情况下也能达到较高的准确率。本文提出的QRP-LSSVM算法稳定性好,可以有效解决大规模训练问题。另一方面,本文将基于QR分解选择差异性较大样本的优势运用到约减支持向量机(RSVM)中。我们采用基于QR分解选择样本子集的方法尽可能地筛选有代表性的样本来得到约减支持向量集,来弥补了RSVM随机选择约减集所导致的一系列不足。本文在基于QR分解选取约减集的基础上,分别讨论了采用不同损失函数的情况下,约减支持向量机的求解算法。并且分别得到基于Square Hinge损失函数、最小二乘损失函数和Huber损失函数的QRP+SHRSVM、QRP+LSRSVM和QRP+HRSVM算法。本文通过理论分析和实验表明,基于Square Hinge损失函数的QRP+SHRSVM算法过程中牛顿迭代简单,且可以得到比较高的测试准确率。另外,通过与随机选择约减集的RR+SHRSVM算法对比,突出了QRP+SHRSVM算法筛选出有代表性的样本来得到支持向量集的优点,提高了算法稀疏性和结果的稳定性。

关键词：稀疏最小二乘支持向量机 QRP-LSSVM QR分解稀疏解约减集 QRP+SHRSVM

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