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基于多源信号融合与BA−SMO的矿山带式输送机故障智能诊断研究 认领 引用 被引量：1
1
作者 李忠飞 刘鹏飞 +4 位作者 孙艳辉 王闯 谭胜虎 马双 张云鹤 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2026年第2期81-90,共10页
目前矿山带式输送机故障诊断研究主要集中在单一信号检测、传统算法建模、多特征融合3个方向。基于振动、电流等单一信号的诊断方法易出现特征提取偏差、诊断结果可靠性不足等问题;部分优化算法存在参数寻优效率低的问题,且对多故障类... 目前矿山带式输送机故障诊断研究主要集中在单一信号检测、传统算法建模、多特征融合3个方向。基于振动、电流等单一信号的诊断方法易出现特征提取偏差、诊断结果可靠性不足等问题;部分优化算法存在参数寻优效率低的问题,且对多故障类型的适配性较差;多特征融合研究缺乏针对性,无法实现多维度信号的互补验证。针对上述问题,提出了一种基于多源信号融合与蝙蝠算法(BA)优化序列最小优化(SMO)算法参数(BA−SMO)的矿山带式输送机故障智能诊断方法。构建了振动−温度−烟雾多源信号协同采集系机制,采用线性趋势去除法与改进卡尔曼滤波完成信号降噪预处理;提出了引入自适应惩罚因子与冗余分量剔除机制的改进变分模态分解(VMD)算法,结合多尺度样本熵实现故障特征的精准量化提取;基于提取的多维度特征向量,构建BA−SMO,通过BA的全局寻优能力优化SMO的核心参数,提升模型的分类精度与环境适应性。实验结果表明:①改进VMD算法的信噪比达27 dB,均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)稳定在0.08以下,在信号分解精度、效率及故障特征频率匹配度上均有显著优势,能够精准分离矿山带式输送机多类型故障的特征频率。②BA−SMO对各类故障的识别准确率较高,轴承内圈故障的识别准确率接近100%,托辊打滑故障的识别准确率在90%以上。③BA−SMO在低、中、高干扰工况下的平均识别准确率依次为99.2%,97.6%,95.3%,漏判率均低于5%,平均识别耗时仅32.6 ms。现场应用结果表明:在为期3个月的现场应用中,所提方法成功识别轴承内圈点蚀、托辊打滑、滚动体磨损等各类故障,诊断准确率为97.8%,较传统人工巡检方法提升25.3%,有效降低了故障漏判率与误判率。 展开更多
关键词 带式输送机 故障诊断 多源信号融合 蝙蝠算法 优化序列最小优化算法 混合核函数 BA−SMO
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基于自适应超螺旋SMO的DTP-PMSG整流系统控制策略 认领 引用
2
作者 吕拥正 《电工技术》 2026年第7期52-56,共5页
针对双三相永磁同步发电机整流系统采用传统滑模观测器(SMO)控制时观测精度低、抖振幅度大的问题,提出了一种基于自适应超螺旋SMO的控制策略。该策略通过自适应超螺旋算法,对每个SVPWM周期输入的电流、电压值进行反电动势估计,并使用锁... 针对双三相永磁同步发电机整流系统采用传统滑模观测器(SMO)控制时观测精度低、抖振幅度大的问题,提出了一种基于自适应超螺旋SMO的控制策略。该策略通过自适应超螺旋算法,对每个SVPWM周期输入的电流、电压值进行反电动势估计,并使用锁相环估计转子位置和转速;采用Lyapunov稳定性分析对系统进行分析,保证系统稳定运行。最后通过仿真验证该策略可有效提高SMO的观测精度,对观测器带来的抖振问题起到很好的抑制作用,并使整流系统输出稳定的电压波形。 展开更多
关键词 双三相永磁同步发电机 整流系统 自适应超螺旋算法 滑模观测器 Lyapunov稳定性分析
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基于SMO算法的皮带撕裂红外图像检测方法 认领 引用 被引量：9
3
作者 徐善永 黄友锐 +1 位作者 冯涛 韩涛 《现代电子技术》 北大核心 2020年第11期37-40,46,共4页
针对运煤皮带经常性的纵向撕裂问题,考虑到煤码头复杂环境引起的检测不精确性,提出基于序列最小最优化(SMO)算法的红外图像检测方法。由于煤码头存在着大量的水雾和粉尘,将在很大程度上影响图像的提取和处理。通过获取运煤皮带的红外图... 针对运煤皮带经常性的纵向撕裂问题,考虑到煤码头复杂环境引起的检测不精确性,提出基于序列最小最优化(SMO)算法的红外图像检测方法。由于煤码头存在着大量的水雾和粉尘,将在很大程度上影响图像的提取和处理。通过获取运煤皮带的红外图像,采用SMO算法构建决策模型并对红外图像进行分割。由实验效果图可得,分割效果良好,辨识度高,并从检测精度和分割时间两个角度出发,通过对比BP神经网络算法、SVM算法和SMO算法,表明SMO算法不仅预测精度高,而且实时性好,能够满足皮带撕裂图像检测的诊断要求。 展开更多
关键词 红外图像检测 运煤皮带 纵向撕裂 SMO算法 图像分割 决策模型
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非线性回归支持向量机的SMO算法改进 认领 引用 被引量：12
4
作者 赵长春 姜晓爱 金英汉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期125-130,共6页
为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化(SMO,Sequential Minimal Optimization)算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,... 为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化(SMO,Sequential Minimal Optimization)算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,通过改进优化乘子更新方法、采用双阈值法、预存核函数、增加停机准则等方法对SMO算法做了改进.仿真实验表明,改进的算法能很好地对非线性数据和非线性函数进行回归,具有比原始SMO算法更快的训练速度和稳定的训练结果. 展开更多
关键词 支持向量机 回归 非线性数据 非线性函数 序列最小优化算法
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SMO算法的简化及其在非正定核条件下的应用 认领 引用 被引量：10
5
作者 周晓剑 马义中 朱嘉钢 《计算机研究与发展》 EI 北大核心 2010年第11期1962-1969,共8页
SMO算法是求解大型支持向量机(SVM)的有效算法.已有的算法都必须判定4个Lagrange乘子位于哪个象限,从而使算法的实现更为复杂.此外,现有算法都假定核矩阵是正定的或半正定的,因此使其应用受到了限制.考虑到传统算法的不足,提出了一种用... SMO算法是求解大型支持向量机(SVM)的有效算法.已有的算法都必须判定4个Lagrange乘子位于哪个象限,从而使算法的实现更为复杂.此外,现有算法都假定核矩阵是正定的或半正定的,因此使其应用受到了限制.考虑到传统算法的不足,提出了一种用于-εSVR的简化SMO算法,进而将其用于求解非正定核的-εSVR.与已有的算法不同,通过将-εSVR的原始规划问题进行展开并求解其KKT条件,提出的算法只需考虑2个Lagrange乘子,从而有效地简化了算法的实现,并能方便地应用于非正定核SVR的求解.采用一个常用于衡量预测误差的函数对算法进行了测试,实验表明,与-εSVR现有的SMO算法相比,在不增加空间复杂度和时间复杂度的前提下避免了大量繁琐的判别条件,简化了算法的实现,这就为不同的损失函数所对应的SVR提供了一个通用的SMO算法,从而有利于SVR的推广应用.另外,提出的求解非正定核的ε-SVR的方法也为求解其他的非正定核SVR提供了一个思路. 展开更多
关键词 非正定核 SMO算法 ε-支持向量回归机 支持向量机 拉格朗日乘子
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基于改进模糊C均值聚类与SMO算法的地铁轨道健康状态评价 认领 引用 被引量：6
6
作者 许以凯 杨艺 +2 位作者 张明凯 赵才友 万壮 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第11期53-59,共7页
轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该... 轨道健康状态评价技术对于保障列车的运行安全与乘客的舒适性有重要意义,为寻求一种新的轨道设备综合评价方法,实现对轨道健康状态的科学评价,提出一种基于改进模糊C均值聚类和序列最小优化算法(SMO)构建轨道健康状态评估分析模型。该模型首先提出包含轨道几何状态和结构状态的综合评价指标体系;其次采用变异系数法计算评价指标的权重系数并代入模糊C均值聚类法,得到各轨道样本的分类结果;在此基础上,再利用序列最小优化算法通过划分数据对轨道健康状态进行评价;最后通过实例分析对该评价模型进行验证并开展研究。研究结果表明,经模型评价的855个轨道单元评价结果中优良比例为94%,预测效果良好,平均误差为5%,进而验证了该模型的指标体系和评价方法的科学性和合理性,并给出了进一步研究优化的方向。本文对各轨道指标统筹综合评价,为地铁轨道工务管理线路质量评价提供一种新思路,使轨道设备管理变得有序可控,减少人力、物力资源的浪费。 展开更多
关键词 地铁 轨道 健康状态评价 变异系数法 模糊C均值聚类 SMO算法
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两种求解非正定核Laplace-SVR的SMO算法 认领 引用 被引量：5
7
作者 周晓剑 马义中 《控制与决策》 EI 北大核心 2009年第11期1657-1662,1672,共6页
提出2种用于求解非正定核Laplace-SVR的序列最小最优化(SMO)算法.第1种算法仅针对Laplace-SVR而设计;第2种算法将Laplace-SVR作为所要解决问题的一种特殊情况,使算法更具通用性.所提出的算法在保证收敛的前提下,使非正定Laplace-SVR能... 提出2种用于求解非正定核Laplace-SVR的序列最小最优化(SMO)算法.第1种算法仅针对Laplace-SVR而设计;第2种算法将Laplace-SVR作为所要解决问题的一种特殊情况,使算法更具通用性.所提出的算法在保证收敛的前提下,使非正定Laplace-SVR能够达到比较理想的回归精度,具有一定的理论意义和实用价值. 展开更多
关键词 非正定核 序列最小最优化算法 支持向量回归机
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支持向量机的SMO算法及其自适应改进研究 认领 引用 被引量：1
8
作者 王伟 刘梅 段爱玲 《河南科学》 2010年第4期436-439,共4页
提出在SMO算法上应用自适应学习的思想,并利用求解凸二次规划寻优问题的基础上进行改进的研究.研究表明,基于自适应学习的思想对SMO算法进行改进,可使SVM算法更能适应实际应用快速、高效的需求.
关键词 机器学习 支持向量机 SMO算法 自适应
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基于LSSVM与SMO稀疏化算法的短期负荷预测 认领 引用 被引量：6
9
作者 刘耀年 沈轶群 +1 位作者 姜成元 陈灵根 《继电器》 北大核心 2008年第4期63-66,共4页
针对最小二乘支持向量机(LSSVM)仅考虑等式约束,失去了支持向量机(SVM)解的稀疏性,影响了二次学习效率的问题,把最小二乘支持向量机与序列最小优化算法(SMO)相结合,后者应用改进的剪枝算法对解进行稀疏化处理,解决了上述问题;算法与最... 针对最小二乘支持向量机(LSSVM)仅考虑等式约束,失去了支持向量机(SVM)解的稀疏性,影响了二次学习效率的问题,把最小二乘支持向量机与序列最小优化算法(SMO)相结合,后者应用改进的剪枝算法对解进行稀疏化处理,解决了上述问题;算法与最小二乘支持向量机相比降低了计算的复杂度,提高了计算精度。将此方法应用到电力系统短期负荷预测,与SVM和LSSVM算法比较表明该方法运行速度快,精度高,取得了较好的预测结果。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 序列最小优化 短期负荷预测 剪枝算法 稀疏化
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基于Isomap的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用 认领 引用 被引量：3
10
作者 朱莉 谷琼 +1 位作者 蔡之华 余钢 《应用基础与工程科学学报》 EI 2009年第6期958-965,共8页
煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,... 煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,提出一种基于等距特征映射的煤与瓦斯突出序贯最小优化算法,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,有助于挖掘高维数据内在的几何结构.实例验证表明,该算法能可靠预测煤与瓦斯突出的危险性分类,实验进一步将Isomap和主成分分析的降维结果相比较,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术,这说明非线性降维技术在地学数据分析中具有一定的应用潜力. 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 等距特征映射 序贯最小优化 支持向量机 主成分分析 分类
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基于SMOS卫星数据的BP神经网络盐度反演模型 认领 引用 被引量：4
11
作者 李长军 赵清晖 赵红 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期125-134,共10页
海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对气候影响的重要参量、是决定海水基本性质的重要因素之一。卫星微波遥感可以满足盐度研究过程中大范围、连续观测的需要。目前,由欧洲空间局设计开发的SMOS(Soil Moisture an... 海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对气候影响的重要参量、是决定海水基本性质的重要因素之一。卫星微波遥感可以满足盐度研究过程中大范围、连续观测的需要。目前,由欧洲空间局设计开发的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星于2009年发射成功,并且根据它的观测数据和物理机制反演出了海表面盐度的相关产品。但结果显示,在某些近海岸区域(如中国南海海域)受陆地RFI等诸多因素的影响,基于卫星遥感物理机制反演得到的盐度产品的精度较低。本文的主要目的是利用中国海洋大学"东方红2"科学考察船的走航数据、SMOS卫星数据,针对中国南海海域提出了用BP神经网络预测海表面盐度的方法,并用实测Argo浮标、WOA13的盐度数据对模型进行适应性评估。结果表明,模型产品相对于"东方红2"实测盐度数据的均方根误差(RMSE)是0.21,而SMOS的SSS1产品、SSS2产品和SSS3产品的精度分别为1.90、1.93和1.91。同时,在验证数据集中,模型预测数据相对于Argo浮标实测盐度数据的均方根误差(RMSE)是0.50,而SMOS的SSS1产品、SSS2产品和SSS3产品的精度分别为1.83、1.83和1.84。此模型具有良好的适应性和泛化能力,为海表面盐度的反演和预测提供了一个不依赖于物理机制的新方法。 展开更多
关键词 海表面盐度 SMOS卫星 BP神经网络 反演算法
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基于扩展SMO求解核函数非正定的SVR模型算法 认领 引用
12
作者 周锦程 王丹 +1 位作者 余泉 张维 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期122-127,共6页
将求解SVC模型的算法运用到求解SVR模型中一般要SVR模型的核函数正定且满足Mercer条件,而实际应用中利用几何框架将SVC模型转换成相应的SVR模型时,通常无法保证经转换得到的SVR模型的核函数具有正定性,从而导致SVR模型不是凸规划模型而... 将求解SVC模型的算法运用到求解SVR模型中一般要SVR模型的核函数正定且满足Mercer条件,而实际应用中利用几何框架将SVC模型转换成相应的SVR模型时,通常无法保证经转换得到的SVR模型的核函数具有正定性,从而导致SVR模型不是凸规划模型而无法求解。为解决上述问题,本文提出了一种运用扩展的序列最小最优化方法(SMO)来求解基于非正定核的SVR模型,设计了算法中工作集的选择准则,解决了算法中如何选择工作集变量当前的最优值问题。由于该算法不要求核函数具有正定性,从而拓宽了SVR模型核函数的选择范围。实验表明,该算法对基于正定或非正定核的SVR模型都具有很好的泛化性能和回归精度,具有一定的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 非正定核 损失函数 序列最小最优化算法 回归型支持向量机模型
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SVMlight算法和SMO算法在入侵检测中的比较研究 认领 引用 被引量：1
13
作者 李秦渝 王秀丽 《甘肃高师学报》 2011年第5期35-37,共3页
SVMlight算法和SMO算法在入侵检测领域的应用都是近年的研究热点.为了从中找到一种更适合入侵检测的算法,使用不同规模训练集和测试集进行多组实验,从不同角度研究它们在入侵检测中的特性,从检测精度、误报率和漏报率方面研究探讨两种... SVMlight算法和SMO算法在入侵检测领域的应用都是近年的研究热点.为了从中找到一种更适合入侵检测的算法,使用不同规模训练集和测试集进行多组实验,从不同角度研究它们在入侵检测中的特性,从检测精度、误报率和漏报率方面研究探讨两种算法各自在入侵检测中的优劣,并进行综合比较研究,找出了较优的算法为SMO算法. 展开更多
关键词 SVM SVMlight算法 SMO算法 入侵检测
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基于ASTSMO和UIO的故障估计方法 认领 引用 被引量：2
14
作者 秦玉峰 史贤俊 +2 位作者 翟禹尧 韩露 龙玉峰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2253-2263,共11页
针对系统在有未知干扰情况下的故障估计问题,提出一种基于自适应Super-Twisting滑模观测器(ASTSMO)和未知输入观测器(UIO)的故障估计方法。不需要已知故障导数的上界,避免了现有自适应算法存在的滑模增益过估计问题,并且能够处理多执行... 针对系统在有未知干扰情况下的故障估计问题,提出一种基于自适应Super-Twisting滑模观测器(ASTSMO)和未知输入观测器(UIO)的故障估计方法。不需要已知故障导数的上界,避免了现有自适应算法存在的滑模增益过估计问题,并且能够处理多执行器同时发生故障的情况。首先,通过非奇异变换将原系统降阶为两个子系统,其中一个子系统只受故障的影响,另一个子系统同时含有故障和不确定干扰。对两个子系统分别设计ASTSMO观测器和UIO观测器,并对误差系统有限时间内收敛的条件进行了证明,同时给出了滑模增益初始值和时变增益的设计方法。然后,基于等效控制的概念对故障进行检测和估计。最后,通过仿真算例验证了所提故障估计方法的有效性。 展开更多
关键词 故障估计 Super-Twisting算法 滑模观测器(SMO) 未知输入观测器(UIO) 等效控制
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Keerthi的SMO算法的偏置计算改进 认领 引用
15
作者 陈凯亚 王敏锡 《计算机工程》 CAS 北大核心 2008年第12期7-8,12,共2页
指出Keerthi的SMO算法存在的问题。该算法由于采用"取中法"求偏置,在优化条件不满足的情况下,偏置值有可能出现偏差,从而劣化SVM的建模性能。该文从SVM回归的原问题出发,导出求偏置的新方法并将其归结为一维凸函数最优化问题... 指出Keerthi的SMO算法存在的问题。该算法由于采用"取中法"求偏置,在优化条件不满足的情况下,偏置值有可能出现偏差,从而劣化SVM的建模性能。该文从SVM回归的原问题出发,导出求偏置的新方法并将其归结为一维凸函数最优化问题,将新算法应用于高斯函数的回归和记忆非线性功率放大器的预失真器的建模中,结果显示了新算法的正确性和有效性,建模精度提高10%左右。 展开更多
关键词 支持向量机 SMO算法 回归
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反演策略对SMOS土壤水分反演算法的影响研究 认领 引用 被引量：1
16
作者 劳从坤 杨娜 +2 位作者 徐少博 汤燕杰 张恒杰 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期65-73,共9页
为降低SMOS土壤水分反演算法的复杂度、提高土壤水分反演精度,对SMOS土壤水分反演策略进行调整:将多参数反演改为单参数反演以简化观测与模拟亮温的代价函数,以固定步长(0.001 m^3/m^3)代替不定步长从而避免复杂的矩阵运算,将围绕土壤... 为降低SMOS土壤水分反演算法的复杂度、提高土壤水分反演精度,对SMOS土壤水分反演策略进行调整:将多参数反演改为单参数反演以简化观测与模拟亮温的代价函数,以固定步长(0.001 m^3/m^3)代替不定步长从而避免复杂的矩阵运算,将围绕土壤水分先验值的少量局部搜索调整为全土壤水分区间(0~0.05 m^ 3/m^ 3)的密集全局搜索。利用美国USCRN 44个站点实测土壤水分分别与SMOS官方反演的土壤水分和SMOS调整算法反演的土壤水分进行对比分析。结果表明:与SMOS相比,算法调整后土壤水分的平均绝对偏差MAD、均方根误差RMSE和无偏均方根误差ubRMSE分别降低了0.012、0.018和0.020 m^3/m^3。 展开更多
关键词 土壤水分 SMOS 反演算法 亮温模拟
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基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术 认领 引用 被引量：3
17
作者 李振坡 李永新 《自动化技术与应用》 2022年第6期21-25,共5页
中央空调螺杆式压缩机的工作马达和压缩机各个零件被密封在一个机箱中,操作不当很有可能使压缩机电机出现过载的情况而发生故障。因此,提出了基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术。故障检测装置由PCI总线安装在工控计算... 中央空调螺杆式压缩机的工作马达和压缩机各个零件被密封在一个机箱中,操作不当很有可能使压缩机电机出现过载的情况而发生故障。因此,提出了基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术。故障检测装置由PCI总线安装在工控计算机内,并集合Labview软件和PCI1710驱动程序,实现对故障的特征提取,根据不同的故障特征,设置其相对应的特征向量,组成训练样本和测试样本。通过一对一分类算法建立多元分类器,测试样本,根据测试结果判断压缩机出现故障的部位,实现对压缩机故障自动检测。实验以首都师范大学螺杆机机组维修数据为样本进行实验分析,结果表明所提方法具有较高诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别。 展开更多
关键词 SMO算法 特征提取 压缩机故障检测 一对一方法 支持向量机
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基于微分进化和SMO算法的烟气含氧量软测量 认领 引用 被引量：4
18
作者 王刚 刘林 王朋 《电力科学与工程》 2012年第2期71-74,共4页
火电厂中烟气含氧量是一个难以测量的量,采用支持向量机中的序列最小优化(SMO)算法对其进行软测量,并采用改进的SMO算法提高建模速度。SMO算法的性能很大程度上依赖于其学习参数,选择合适的SMO参数是一个亟待解决的问题。而微分进化算法... 火电厂中烟气含氧量是一个难以测量的量,采用支持向量机中的序列最小优化(SMO)算法对其进行软测量,并采用改进的SMO算法提高建模速度。SMO算法的性能很大程度上依赖于其学习参数,选择合适的SMO参数是一个亟待解决的问题。而微分进化算法(DE)具有很强的全局搜索能力,在多峰函数的寻优问题上已表现出优异的性能。为此,采用DE算法选择SMO的参数,提出了基于DE算法的SMO参数选择方法。仿真表明,该方法能够准确预测烟气含氧量的变化,比用遗传(GA)算法和粒子群(PSO)算法优化SMO参数具有更高的精度和更快的速度。 展开更多
关键词 软测量 SMO 微分进化算法 烟气含氧量
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D-最优设计的SMO算法 认领 引用 被引量：1
19
作者 马敬 刘小会 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2012年第3期86-88,92,共3页
本文在Fedorov算法的基础上,引入了Schmidt初始化策略,对原算法进行了改进。更进一步地,结合最小体积闭包椭球问题的理论、支持向量机中序列最小最优化(Sequential minimal optimization,简记为SMO)算法思想[2],和Schmidt初始化策略给出... 本文在Fedorov算法的基础上,引入了Schmidt初始化策略,对原算法进行了改进。更进一步地,结合最小体积闭包椭球问题的理论、支持向量机中序列最小最优化(Sequential minimal optimization,简记为SMO)算法思想[2],和Schmidt初始化策略给出了D-最优设计一个新的数值算法——SMO更新算法,并对其复杂度进行了分析。 展开更多
关键词 D-最优设计 Fedorov算法 Schmidt初始化 SMO算法
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并行SMO改进算法的研究与实现 认领 引用 被引量：1
20
作者 李锐妍 李华鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2009年第22期5162-5165,共4页
针对支持向量机SMO训练算法在遇到大规模问题时训练过慢的问题,提出了一种改进的工作集选择模型的并行算法。在该算法中,根据支持向量机训练过程中的特点,提出了限定工作集选择次数、工作集选择的过程中跳过稳定样本的策略。对该SMO算... 针对支持向量机SMO训练算法在遇到大规模问题时训练过慢的问题,提出了一种改进的工作集选择模型的并行算法。在该算法中,根据支持向量机训练过程中的特点,提出了限定工作集选择次数、工作集选择的过程中跳过稳定样本的策略。对该SMO算法进行并行训练,3组著名数据集的实验结果表明,该模型在保持精度的情况下,进一步提高了训练的速度。 展开更多
关键词 支持向量机 序列最小优化 工作集 修剪 并行算法
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