检索结果-内蒙古大学图书馆

热能动力工程 2008年第5期23卷 453-458页

作者：段巍王璋奇华北电力大学机械工程系河北保定071003

考虑随机因素的影响,对叶片固有振动特性进行概率分析,并判断其对随机参数的敏感性是叶片动强度可靠性设计的基础。以某试验台用汽轮机等直叶片为研究对象,考虑几何参数(长度、宽度、厚度)、材料参数(弹性模量,密度)和转速的随机性,运... 详细信息

考虑随机因素的影响,对叶片固有振动特性进行概率分析,并判断其对随机参数的敏感性是叶片动强度可靠性设计的基础。以某试验台用汽轮机等直叶片为研究对象,考虑几何参数(长度、宽度、厚度)、材料参数(弹性模量,密度)和转速的随机性,运用统计学习理论,将确定性有限元、径向基函数(RBF)神经网络和MonteCarlo模拟法相结合,得到了叶片静(动)频率的统计参数和累积分布函数。采用概率敏感性分析方法,定量地判断出叶片静、动频率对随机输入变量的敏感性,分析结果对工程实际具有一定的指导意义。此外,还将计算结果与响应面方法进行了比较,得出该方法较响应面方法更加快捷,可作为叶片动强度可靠性分析的可选方法。

关键词：统计学习理论叶片静(动)频概率设计概率敏感性分析 RBF神经网络

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统计学习理论及SVM算法研究

统计学习理论及SVM算法研究

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作者：吴高巍中国科学院自动化研究所

学位级别：博士

论文的主要内容包括:从统计学习理论的统计基础开始着手,与经典模式识别相比较,从中可以看到统计思想的发展进步:从统计学的大数定律到泛函空间的大数定律;从大样本假定到小样本理论.基于小样本归纳原则,分析SVM方法和Boosting方法,归... 详细信息

论文的主要内容包括:从统计学习理论的统计基础开始着手,与经典模式识别相比较,从中可以看到统计思想的发展进步:从统计学的大数定律到泛函空间的大数定律;从大样本假定到小样本理论.基于小样本归纳原则,分析SVM方法和Boosting方法,归纳出统计学习算法的设计规范.并据此,设计出解决不确定分类问题的后验概率支持向量机.核技巧是SVM得以成功的一个重要因素,我们从特征映射的角度进行核的研究,并将之应用于其他成功的方法中.在论文的最后部分,我们还讨论适应于大规模数据的学习算法.

关键词：统计学习理论经验风险最小化结构风险最小化统计学习算法特征映射支持向量机 Boosting

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Rademacher复杂度在统计学习理论中的研究:综述

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自动化学报 2017年第1期43卷 20-39页

作者：吴新星张军平上海电子信息职业技术学院计算机应用系上海201411 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 上海市智能信息处理重点实验室上海200433

假设空间复杂性是统计学习理论中用于分析学习模型泛化能力的关键因素.与数据无关的复杂度不同,Rademacher复杂度是与数据分布相关的,因而通常能得到比传统复杂度更紧致的泛化界表达.近年来,Rademacher复杂度在统计学习理论泛化能力分... 详细信息

假设空间复杂性是统计学习理论中用于分析学习模型泛化能力的关键因素.与数据无关的复杂度不同,Rademacher复杂度是与数据分布相关的,因而通常能得到比传统复杂度更紧致的泛化界表达.近年来,Rademacher复杂度在统计学习理论泛化能力分析的应用发展中起到了重要的作用.鉴于其重要性,本文梳理了各种形式的Rademacher复杂度及其与传统复杂度之间的关联性,并探讨了基于Rademacher复杂度进行学习模型泛化能力分析的基本技巧.考虑样本数据的独立同分布和非独立同分布两种产生环境,总结并分析了Rademacher复杂度在泛化能力分析方面的研究现状.展望了当前Rademacher复杂度在非监督框架与非序列环境等方面研究的不足,及其进一步应用与发展.

关键词：机器学习统计学习理论泛化界 Rademacher复杂度

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统计学习理论的原理与应用

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计算机与应用化学 2002年第6期19卷 712-716页

作者：叶晨洲杨杰姚莉秀陈念贻上海交通大学图象处理及模式识别研究所上海200030 上海大学理学院化学系计算机化学研究室上海200436

经验风险与实际风险间的不一致是一个长期困扰机器学习(各种分类或拟合问题)的难题。统计学习理论提供了对这一问题的部分解决方法。本文从理论及现实两方面介绍经验风险与实际风险间的不一致现象,定义了算法的泛化能力,简单介绍了统计... 详细信息

经验风险与实际风险间的不一致是一个长期困扰机器学习(各种分类或拟合问题)的难题。统计学习理论提供了对这一问题的部分解决方法。本文从理论及现实两方面介绍经验风险与实际风险间的不一致现象,定义了算法的泛化能力,简单介绍了统计学习理论各组成部分的主要结论,并总结了这一理论的应用方向和存在的问题。

关键词：统计学习理论机器学习泛化能力支持向量机模式识别

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基于统计学习理论的小波神经网络优化

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系统仿真学报 2006年第7期18卷 1769-1772页

作者：黄敏崔宝同顾树生江南大学控制科学与工程研究中心江苏无锡214122 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

传统的离散仿射小波神经网络训练都是建立在大样本基础上的,当样本数量较少时,不能保证网络的泛化能力。在研究统计学理论的基础上,提出了以结构风险最小化为目标的训练方法。首先根据样本数据和小波基函数的时频局部化特性构造隐含层... 详细信息

传统的离散仿射小波神经网络训练都是建立在大样本基础上的,当样本数量较少时,不能保证网络的泛化能力。在研究统计学理论的基础上,提出了以结构风险最小化为目标的训练方法。首先根据样本数据和小波基函数的时频局部化特性构造隐含层函数集,并按照小波基函数的能量大小来建立函数嵌套结构,然后采用自适应正交最小二乘法来训练网络权值,保证训练的小波神经网络结构风险最小化。仿真表明该方法不仅具有较高的收敛速度,而且最大限度地保证了网络的泛化能力。

关键词：统计学习理论小波神经网络结构风险最小化自适应正交最小二乘法

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统计学习理论与支持向量机在过程控制中的应用

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化工自动化及仪表 2004年第5期31卷 1-6页

作者：王华忠俞金寿华东理工大学自动化研究所上海200237

　介绍统计学习理论与支持向量机的主要内容与研究现状,将支持向量机与过程控制中广泛应用的前馈神经网络进行比较,指出其适用于过程控制的一些特性。着重提出统计学习理论与支持向量机在过程控制中的一些应用途径和策略,并对未来的研... 详细信息

　介绍统计学习理论与支持向量机的主要内容与研究现状,将支持向量机与过程控制中广泛应用的前馈神经网络进行比较,指出其适用于过程控制的一些特性。着重提出统计学习理论与支持向量机在过程控制中的一些应用途径和策略,并对未来的研究作了展望。

关键词：统计学习理论支持向量机过程控制前馈神经网络

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基于统计学习理论的电力系统暂态稳定评估

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中国电机工程学报 2003年第11期23卷 51-55页

作者：许涛贺仁睦王鹏徐东杰华北电力大学电力系统控制研究所北京102206

该文利用基于结构风险最小化原理的支持向量机,结合装袋和近似推理,提出了电力系统暂态稳定评估模型的构造方法。该方法充分发挥支持向量机在解决有限样本、非线性及高维识别中体现出的优势,有效地提高了暂稳评估模型的泛化能力,并通过... 详细信息

该文利用基于结构风险最小化原理的支持向量机,结合装袋和近似推理,提出了电力系统暂态稳定评估模型的构造方法。该方法充分发挥支持向量机在解决有限样本、非线性及高维识别中体现出的优势,有效地提高了暂稳评估模型的泛化能力,并通过训练样本集重构解决了暂稳评估的多类识别问题,在该评估模型中利用样本规范化、装袋和近似推理提高了训练速度和预测结果的精度及稳定性。在IEEE39节点测试系统中的应用结果证明了该方法对暂态稳定评估的有效性。

关键词：电力系统暂态稳定评估统计学习理论支持向量机人工智能神经网络

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统计学习理论在机械设备智能诊断中的应用研究

统计学习理论在机械设备智能诊断中的应用研究

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作者：李凌均西安交通大学

学位级别：博士

统计学习理论是机器学习领域的最新进展,它是着重研究有限样本情况下机器学习规律的理论.该理论是建立在结构风险最小化原则基础上的,其核心思想是通过调整经验风险与置信范围之间的折中而实现结构风险最小化.支持向量机和支持向量数据... 详细信息

统计学习理论是机器学习领域的最新进展,它是着重研究有限样本情况下机器学习规律的理论.该理论是建立在结构风险最小化原则基础上的,其核心思想是通过调整经验风险与置信范围之间的折中而实现结构风险最小化.支持向量机和支持向量数据描述是在统计学习理论基础上发展起来的新型机器学习算法.论文应用支持向量机和支持向量数据描述方法解决了机械设备故障诊断的一些典型工程问题.用支持向量机方法解决了机械故障诊断的少样本模式识别问题,包括二分类和多分类.提出了适合机械故障二分类的算法,用滚动轴承的故障诊断对该方法进行了验证分析,并与传统的神经网络方法(包括PB网络和RBF网络)做了对比分析.提出了一种用于机械故障诊断的单值分类新方法——支持向量数据描述法.该方法在只有一类样本作为学习样本,而没有其它类样本的条件下,就可以把非目标样本与目标样本区分开来.将这种方法应用在机械故障诊断和状态监测中,仅仅依靠正常运行时的数据信号,就可以监测机器的运行状态,判别机器的故障情况.这对于关键设备的在线状态监测和状态评估,具有重要的工程应用价值.研究开发了基于支持向量数据描述的单值分类方法.用滚动轴承的振动信号对算法进行了验证.实验结果表明,该方法具有理想的分类能力.

关键词：统计学习理论支持向量机支持向量数据描述智能诊断

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统计学习理论算法在跳频信号分选中的应用

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空军工程大学学报（自然科学版） 2010年第2期11卷 67-72页

作者：王锐徐祎电子工程学院安徽合肥230037

在第3方截获并检测到跳频通信信号后,由于无先验知识,所以对其进行网台分选不便采用传统有监督学习算法。即便采用无监督的算法,目前多数算法对分类个数等相关消息也必须有所借鉴并在多分选参数的逐级分选中通过先验知识进行有效性判断... 详细信息

在第3方截获并检测到跳频通信信号后,由于无先验知识,所以对其进行网台分选不便采用传统有监督学习算法。即便采用无监督的算法,目前多数算法对分类个数等相关消息也必须有所借鉴并在多分选参数的逐级分选中通过先验知识进行有效性判断和筛选。针对电子支援中探测到的跳频信号分选所遇到的困难,利用统计学习理论在小样本学习及非线性分类上较其它传统分类算法更好的性能,提出基于统计学习理论的无监督及半监督学习算法,对第3方得到的跳频网台分选进行应用,取得理想结果。为跳频通信侦察过程中的分选工作,提供一种应用鲁棒性好,分选准确度高的方法。

关键词：跳频信号网台分选统计学习理论半监督学习

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统计学习理论的工程应用

统计学习理论的工程应用

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作者：祝海龙西安交通大学

学位级别：博士

统计学习理论是机器学习领域的最新进展.该理论的核心思想是通过控制学习机器的复杂度,实现对推广能力的控制.支持向量机是在统计学习理论基础上开发出的新型学习机器.论文应用统计学习理论和支持向量机技术解决了一些典型的工程问题.... 详细信息

统计学习理论是机器学习领域的最新进展.该理论的核心思想是通过控制学习机器的复杂度,实现对推广能力的控制.支持向量机是在统计学习理论基础上开发出的新型学习机器.论文应用统计学习理论和支持向量机技术解决了一些典型的工程问题.论文结合统计学习理论和小波分析技术研究了信号消噪问题.对统计学习理论的风险上界进行最小化,可以确定离散小波消噪中的小波阈值.论文还讨论了风险上界中有关常数的取值方法,提出了基于稀疏编码思想的函数集嵌套结构.与其他离散小波消噪算法相比,该文提出的方法在提高消噪精度的同时,降低了消噪模型的复杂度.论文研究了支持向量机在诊断发动机故障中的应用.

关键词：统计学习理论支持向量机信号消噪故障诊断人脸检测

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