期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
摘要
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到112篇文章
< 1 2 … 6 >
每页显示 20 50 100
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
WAVELET KERNEL SUPPORT VECTOR MACHINES FOR SPARSE APPROXIMATION 认领 引用 被引量：1
1
作者 Tong Yubing Yang Dongkai Zhang Qishan 《Journal of Electronics(China)》 2006年第4期539-542,共4页
Wavelet, a powerful tool for signal processing, can be used to approximate the target func-tion. For enhancing the sparse property of wavelet approximation, a new algorithm was proposed by using wavelet kernel Support... Wavelet, a powerful tool for signal processing, can be used to approximate the target func-tion. For enhancing the sparse property of wavelet approximation, a new algorithm was proposed by using wavelet kernel Support Vector Machines (SVM), which can converge to minimum error with bet-ter sparsity. Here, wavelet functions would be firstly used to construct the admitted kernel for SVM according to Mercy theory; then new SVM with this kernel can be used to approximate the target fun-citon with better sparsity than wavelet approxiamtion itself. The results obtained by our simulation ex-periment show the feasibility and validity of wavelet kernel support vector machines. 展开更多
关键词 Wavelet kernel function Support Vector Machines （SVM） Sparse approximation Quadratic Programming （QP）
暂未订购 下载PDF
基于18种核函数映射的孪生回归支持向量机月径流预测 认领 引用 被引量：1
2
作者 周正道 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2026年第4期107-115,共9页
核函数及核函数参数的合理选取对于提升孪生回归支持向量机(TWSVR)性能具有重要意义。为提高月径流时间序列预测精度,对比验证不同核函数映射的TWSVR在月径流预测中的效果,基于小波包变换(WPT)、线性核函数等18种核函数、壮丽细尾鹩莺... 核函数及核函数参数的合理选取对于提升孪生回归支持向量机(TWSVR)性能具有重要意义。为提高月径流时间序列预测精度,对比验证不同核函数映射的TWSVR在月径流预测中的效果,基于小波包变换(WPT)、线性核函数等18种核函数、壮丽细尾鹩莺优化算法(SFOA)和TWSVR,提出18种核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型,并构建5种常见核函数映射的WPT-SFOA-回归支持向量机(SVR)模型作对比分析,通过云南省滴水、南洞、勐大、南康河水文站月径流预测实例对23种模型进行验证。首先利用WPT对实例月径流时序数据进行分解处理,划分训练集和验证集;然后利用SFOA优化不同核函数映射的TWSVR/SVR超参数;最后利用最优超参数建立不同核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR/SVR模型对4个实例月径流各分量进行训练、预测和加和重构。结果表明:①基于线性核函数、高斯核函数、多项式核函数、小波核函数、Sigmoid核函数、神经核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型预测误差最小、性能最好;基于ANOVA核函数、Bessel核函数、对数核函数、多二次核函数、幂次核函数映射的WPT-SFOATWSVR模型次之;基于T-Student核函数、柯西核函数、有理二次方核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型预测误差相对较大;基于拉普拉斯核函数、傅里叶核函数、卡方核函数、球形核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型预测误差最大。②在相同WPT分解和SFOA优化情形下,TWSVR模型性能明显优于SVR。③利用SFOA优化TWSVR超参数,可以显著提升模型性能和计算效率。④不同核函数映射的WPT-SFOA-TWSVR模型具有较好的普适性,为TWSVR核函数的选取和优化应用提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 月径流预测 小波包变换 壮丽细尾鹩莺优化算法 核函数 孪生回归支持向量 超参数优化
暂未订购 下载PDF
遗传小波核极限学习机在隧道变形预报中的应用 认领 引用
3
作者 张航 《测绘与空间地理信息》 2026年第8期202-205,共4页
城市轨道交通施工中,隧道围岩变形预报是一个非线性、复杂程度较高的时间序列处理问题,为此文中提出一种基于遗传小波核极限学习机模型的隧道围岩变形预报方法。综合顾及极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法与核方法,利用小... 城市轨道交通施工中,隧道围岩变形预报是一个非线性、复杂程度较高的时间序列处理问题,为此文中提出一种基于遗传小波核极限学习机模型的隧道围岩变形预报方法。综合顾及极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法与核方法,利用小波去噪方法在处理非平稳信号中的优势,确保了极限学习机算法的稳健性;利用遗传算法在参数寻优中的优势,保证小波核函数中参数的确定性。以西安市地铁2号线宁化站-西洋站区间隧道围岩变形预报为实验区,结果表明:文中提出的模型准确度优于自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)与灰色新陈代谢模型(Grey Metabolizing Model,GMM),可作为其他领域预测工作的参考方法。 展开更多
关键词 极限学习机 小波核函数 遗传算法 变形预测 隧道
暂未订购 下载PDF
小波包能量熵下电力调度设备状态辨识算法 认领 引用
4
作者 刘嗣萃 周迎伟 +3 位作者 魏志峥 翟元 马超 王佐民 《信息技术》 2026年第3期203-208,共6页
电力系统设备间存在的多种相互作用和耦合效应,导致了系统的非线性特性。单纯依靠高斯核函数来建立的状态辨识模型无法完全捕捉这些非线性关系,对此,研究小波包能量熵下电力调度设备状态辨识算法。构建电力调度设备状态辨识模型,并以该... 电力系统设备间存在的多种相互作用和耦合效应,导致了系统的非线性特性。单纯依靠高斯核函数来建立的状态辨识模型无法完全捕捉这些非线性关系,对此,研究小波包能量熵下电力调度设备状态辨识算法。构建电力调度设备状态辨识模型,并以该模型为基础,采用小波包算法对其进行优化。通过计算小波包能量熵,将复杂的非线性关系转化为可量化的特征值;将该特征值作为设备状态的特征信息,得出首次辨识结果并建立样本集,并与辨识模型相结合,完成电力调度设备状态辨识。实验结果表明,此算法能够准确辨识电力调度设备的多类别状态。 展开更多
关键词 电力调度设备 小波包变换算法 小波包能量熵 高斯核函数
暂未订购 下载PDF
MEWT分解与十种“物理”算法优化HKELM地下水位预测模型 认领 引用
5
作者 邓智予 谢静 崔东文 《人民黄河》 CAS 北大核心 2026年第6期95-101,115,共7页
为提高地下水位预测精度,提出多级经验小波变换(MEWT)方法,并基于热量传递搜索(HTS)算法、库仑-富兰克林算法(CFA)、移动阻尼波算法(MDWA)、热交换优化(TEO)算法、晶体结构算法(CryStAl)、菲克定律优化算法(FLA)、能量谷优化(EVO)算法... 为提高地下水位预测精度,提出多级经验小波变换(MEWT)方法,并基于热量传递搜索(HTS)算法、库仑-富兰克林算法(CFA)、移动阻尼波算法(MDWA)、热交换优化(TEO)算法、晶体结构算法(CryStAl)、菲克定律优化算法(FLA)、能量谷优化(EVO)算法、雾凇优化算法(ROA)、传播搜索算法(PSA)、吸引-排斥优化算法(AROA)共十种“物理”算法和HKELM预测器,提出MEWT-HTS/CFA/MDWA/TEO/CryStAl/FLA/EVO/ROA/PSA/AROA-HKELM地下水位预测模型,并以云南省陈官、临安、东城水文站地下水位时间序列预测实例对各模型进行验证。首先,利用MEWT对地下水位时间序列进行二级分解;其次,基于各分量训练集构建HKELM超参数优化实例目标函数,利用十种“物理”算法对实例目标函数进行极值寻优;最后,构建MEWT-HTS/CFA/MDWA/TEO/CryStAl/FLA/EVO/ROA/PSA/AROA-HKELM模型对实例地下水位时间序列各分量进行预测和重构。结果表明:HTS/CFA/CryStAl/FLA/EVO/ROA/PSA/AROA寻优能力优于MDWA,明显优于TEO;MEWT-HTS/CFA/CryStAl/FLA/EVO/ROA/PSA/AROA-HKELM模型对陈官、临安、东城预测的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.4862%~0.3412%、0.2669%~0.2224%、0.0486%~0.0448%,决定系数(DC)在0.9999以上,具有理想的预测效果;十种“物理”算法寻优性能与十种模型预测精度具有较好的一致性,总体上算法寻优性能越强,获得的HKELM超参数越优,所构建的模型预测精度越高;MEWT具有分解效果好、分解分量少等优点,是一种简捷高效的分解方法。 展开更多
关键词 地下水位预测 多级经验小波变换 算法 混合核极限学习机 实例目标函数 超参数优化
暂未订购 下载PDF
基于STL-WPT-RFO-HLSTSVR模型的月径流时间序列预测 认领 引用 被引量：1
6
作者 郭婷婷 崔东文 《人民珠江》 2026年第2期56-67,共12页
为提高月径流时间序列预测精度,改进最小二乘孪生支持向量回归机(Least Squares Twin Support Vector Regression,LSTSVR)性能,首次基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数构建混合核函数,提出4种季节趋势分解(Seasonal and Trend de... 为提高月径流时间序列预测精度,改进最小二乘孪生支持向量回归机(Least Squares Twin Support Vector Regression,LSTSVR)性能,首次基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数构建混合核函数,提出4种季节趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess,STL)-小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)-裂狐优化(Rüppell's Fox Optimizer,RFO)算法-混合核最小二乘孪生支持向量回归机(Hybrid Kernel Least Squares Twin Support Vector Regression,HLSTSVR)模型,并构建STL-WPT-RFO-LSTSVR、STL-WPT-RFO-混合核最小二乘支持向量回归机(Hybrid Kerllel Least Squares Twin Suppart Vector Regression,HLSSVR)、STL-WPT-RFO-最小二乘支持向量回归机(Least Squares Support Vector Regression,LSSVR)等17种对比分析模型,通过云南省高桥、凤屯水文站月径流时间序列预测实例对21种模型进行验证。首先利用STL-WPT二次分解技术对月径流序列进行分解处理,合理划分训练集和验证集;然后基于高斯核函数、多项式核函数、线性核函数,采用“三三”线性组合和“两两”线性组合的方式构建4种混合核函数对月径流分解分量进行空间映射;最后利用RFO寻优HLSTSVR/LSTSVR/HLSSVR/LSSVR最佳超参数,利用最佳超参数建立21种模型对实例月径流序列各分解分量进行训练、预测和重构。结果表明:①4种STL-WPT-RFO-HLSTSVR模型能适应不同尺度的月径流数据分布,具有较好的模型性能和较小的预测误差,其中STL-WPT-RFO-HLSTSVR(高斯+多项式+线性)模型对高桥、凤屯站月径流预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为2.85%、2.19%,决定系数R2均为0.9994,预测精度最高、效果最好;②混合核函数兼顾了不同核函数优势,能在模型复杂度与泛化能力之间取得平衡,显著提升模型性能和预测精度;③STL-WPT二次分解技术能有效解决复杂时间序列的非平稳性、非线性和多尺度特征,较STL更具分解优势;④组合模型融合了STL-WPT、RFO和HLSTSVR优点,具有较好的普适性和参考价值。 展开更多
关键词 月径流预测 二次分解 季节趋势分解 小波包变换 裂狐优化算法 混合核函数 最小二乘孪生支持向量回归机 超参数优化
暂未订购 下载PDF
一种基于支持向量机小波核函数算法的钢丝绳损伤检测方法 认领 引用 被引量：1
7
作者 雒志恒 李艳萍 罗东岳 《电子科技》 2025年第11期70-78,共9页
针对传统钢丝绳损伤检测技术检测精度低和稳定性差等问题,文中提出一种基于支持向量机小波核函数算法的处理方法。利用核函数与小波在分解与合成有相似的特点融合核函数与小波去噪,对干扰噪声进行有效抑制。为实现对钢丝绳进行无损检测... 针对传统钢丝绳损伤检测技术检测精度低和稳定性差等问题,文中提出一种基于支持向量机小波核函数算法的处理方法。利用核函数与小波在分解与合成有相似的特点融合核函数与小波去噪,对干扰噪声进行有效抑制。为实现对钢丝绳进行无损检测,设计钢丝绳漏磁检测装置。通过对漏磁信号进行去趋势处理、干预后信号降噪以及特征值归一化、模型训练3个分析处理步骤,实现对漏磁信号的检测、提取和识别。数据仿真对比结果表明,所提方法具有较好的检测性能。 展开更多
关键词 钢丝绳检测 小波核函数算法 漏磁信号 信号处理 特征提取 归一化处理 模型训练 小波分解
暂未订购 下载PDF
基于数据分解与超参数优化的若干变体支持向量机月降水量预测 认领 引用 被引量：1
8
作者 周正道 黄斌 《节水灌溉》 北大核心 2025年第9期36-43,共8页
为提高月降水量时间序列预测精度,改进混合核相关向量机(HRVM)、混合核最小二乘支持向量机(HLSSVM)、混合核支持向量机(HSVM)、相关向量机(RVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、支持向量机(SVM)泛化性能,基于1~3层小波包分解(WPT1~3)方法... 为提高月降水量时间序列预测精度,改进混合核相关向量机(HRVM)、混合核最小二乘支持向量机(HLSSVM)、混合核支持向量机(HSVM)、相关向量机(RVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、支持向量机(SVM)泛化性能,基于1~3层小波包分解(WPT1~3)方法和麋鹿优化(EHO)算法,提出WPT1/WPT2/WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM月降水量时间序列预测模型,通过云南省大理州2个雨量站月降水量预测实例对18种模型进行验证。首先利用WPT1/WPT2/WPT3对实例月降水量时序数据进行分解处理,划分训练集和验证集;然后基于训练集构建HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM超参数优化适应度函数,利用EHO优化适应度函数获得最优超参数;最后利用最优超参数建立WPT1/WPT2/WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM模型对实例各分量进行预测和重构。结果表明:①18种模型对月降水量均具有较好拟合、预测精度。其中WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测的平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)1.70~0.81 mm、0.9996~0.9999,优于其他对比模型,具有最小的预测误差;WPT2-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测效果较好,精度较高;WPT1-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测误差相对较大。②在相同分解层数和EHO优化情形下,通过线性组合不同核函数的EHOHRVM/HLSSVM/HSVM模型能更好地适应不同类型的数据分布,显著提升月降水量预测精度。③WPT3分解效果优于WPT2,远优于WPT1,月降水量预测精度随着WPT分解层数的增加而提高。④通过EHO优化HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM超参数,能有效提升模型预测精度和预测效率。 展开更多
关键词 月降水量预测 小波包分解 麋鹿优化算法 混合核函数 支持向量机及其变体 超参数优化
暂未订购 下载PDF
单周正弦小波函数的性质 认领 引用
9
作者 林庆 邓彩霞 +2 位作者 付作娴 皮璐 李雪晴 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2025年第6期128-137,共10页
单周正弦小波是具有紧支撑区间的小波,为了进一步研究其性质,依据小波分析理论,采用时频分析方法,证明了单周正弦小波是一个基本小波,在时域上具有连续性、对称性、衰减性、几乎处处无限次可微性等,且是一个窗口函数,可以表示为快速衰... 单周正弦小波是具有紧支撑区间的小波,为了进一步研究其性质,依据小波分析理论,采用时频分析方法,证明了单周正弦小波是一个基本小波,在时域上具有连续性、对称性、衰减性、几乎处处无限次可微性等,且是一个窗口函数,可以表示为快速衰减函数的导数。借助Paley Wiener空间的再生核函数的无限次可微性,证明了单周正弦小波在频域上是无限次可微的;利用再生核Hilbert空间理论,得到了单周正弦小波变换像空间再生核函数的解析表达式及其性质,不仅丰富了再生核Hilbert空间理论的研究,也为利用小波变换的数值计算方法解决工程问题提供了理论依据。 展开更多
关键词 傅里叶变换 小波变换 再生核函数 单周正弦小波 窗口函数
暂未订购 下载PDF
一种基于核支持向量机的盲均衡算法 认领 引用 被引量：1
10
作者 刘雅宁 李江林 《自动化与信息工程》 2025年第3期17-22,共6页
针对信道传输特性不理想导致的码间串扰问题,提出一种基于核支持向量机的盲均衡算法。该算法将恒模算法的误差函数引入支持向量机的代价函数中,改善了恒模算法在非线性信道下易产生相位偏移的问题;利用小波函数构造支持向量机的核函数,... 针对信道传输特性不理想导致的码间串扰问题,提出一种基于核支持向量机的盲均衡算法。该算法将恒模算法的误差函数引入支持向量机的代价函数中,改善了恒模算法在非线性信道下易产生相位偏移的问题;利用小波函数构造支持向量机的核函数,降低了求解非线性问题的运算复杂度,进一步提升了盲均衡算法的运算效率。仿真测试结果表明,与恒模算法、采用Sigmoid核函数的核支持向量机相比,采用小波函数作为核函数的核支持向量机收敛速度更快:且基于此种核支持向量机的盲均衡算法分类准确度更高。 展开更多
关键词 盲均衡 核支持向量机 恒模算法 小波函数 码间干扰
暂未订购 下载PDF
基于粒子群算法优化小波支持向量机的岩土力学参数反演 认领 引用 被引量：31
11
作者 阮永芬 高春钦 +2 位作者 刘克文 贾荣谷 丁海涛 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期3662-3669,共8页
常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合... 常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合理性,采用支持向量机法对岩土力学参数进行反演。先通过小波分析理论构造出支持向量机的核函数,再用粒子群算法(PSO)分别优化Morlet小波、Mexico小波和RBF函数的支持向量机模型参数,通过小波支持向量机模型建立反演参数与沉降值间的非线性映射关系。根据正交试验和均匀试验对需反演的岩土力学参数进行设计,结合有限元软件进行计算分析,得到学习样本和测试样本。分别采用Morlet小波、Mexico小波和RBF函数得出的预测结果和原始数据进行对比分析,发现采用Morlet小波核函数预测效果更佳。使用Morlet小波核函数预测的参数输入到Midas模型中计算建筑物最终沉降量,比较计算值与实际监测值,其相对误差不超过8.1%。研究结果表明,该方法在岩土工程参数的反演中具有良好的应用价值,对今后岩土力学参数的确定及校核提供了一种新方法。 展开更多
关键词 粒子群算法 小波核函数 支持向量机 反演
暂未订购 下载PDF
DDoS detection based on wavelet kernel support vector machine 认领 引用 被引量：4
12
作者 YANG Ming-hui WANG Ru-chuan 《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》 EI 2008年第3期59-63,94,共5页
To enhance the detection accuracy and deduce false positive rate of distributed denial of service （DDoS） attack detection, a new machine learning method was proposed. With the analysis of support vector machine （SV... To enhance the detection accuracy and deduce false positive rate of distributed denial of service （DDoS） attack detection, a new machine learning method was proposed. With the analysis of support vector machine （SVM） and the wavelet kernel function theory, an admissive support vector kernel, which is a wavelet kernel constructed in this article, implements the combination of the wavelet technique with SVM. Then, wavelet support vector machine （WSVM） is applied to DDoS attack detections and as a classifying means to test the validity of the wavelet kernel function. Simulation experiments show that under the same conditions, the predictive ability of WSVM is improved and the computation burden is alleviated. The detection accuracy of WSVM is higher than the traditional SVM by about 4%, while its false positive is lower than the traditional SVM. Thus, for DDoS detections, WSVM shows better detection performance and is more adaptive to the changing network environment. 展开更多
关键词 wavelet kernel function wavelet supporting vector machine DDoS detection
暂未订购 下载PDF
小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用 认领 引用 被引量：15
13
作者 郭磊 陈进 +1 位作者 朱义 肖文斌 《上海交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2009年第4期678-682,共5页
为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持... 为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小波函数是一种容许核函数.利用正常、滚动体故障以及内、外圈故障4种状态的轴承试验数据,研究了小波支持向量机分类器的性能.与基于RBF核函数的支持向量机的分类结果进行对比表明,小波支持向量机具有更高的分类正确率. 展开更多
关键词 支持向量机 小波核函数 故障诊断 轴承
暂未订购 下载PDF
基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别 认领 引用 被引量：6
14
作者 邢玉清 樊彩霞 +2 位作者 豆根生 宋朝鹏 吴莉莉 《中国烟草学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期55-62,共8页
烟叶烘烤设备操作复杂、技术含量高、熟练掌握烟叶烘烤技术人员不足等问题,影响了烟叶的烘烤质量。针对上述问题,本文提出了基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法。实验中对三段式烘烤过程中的叶片变软、主脉变软、勾尖卷... 烟叶烘烤设备操作复杂、技术含量高、熟练掌握烟叶烘烤技术人员不足等问题,影响了烟叶的烘烤质量。针对上述问题,本文提出了基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法。实验中对三段式烘烤过程中的叶片变软、主脉变软、勾尖卷边、小打筒、大打筒和干筋6个烘烤阶段分别提取了颜色、纹理和温湿度特征,组建了9维特征向量进入小波核极限学习机,通过增量型算法自适应地选择神经元个数,快速准确地识别了6个阶段,得到了98.33%的识别率。实验结果表明本文提出的基于小波核极限学习机的烟叶烘烤过程的智能识别方法具有一定的可行性,为研发烟叶烘烤智能调控系统奠定了理论基础。 展开更多
关键词 极限学习机 小波核函数 烟叶烘烤 特征提取 识别
暂未订购 下载PDF
基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类 认领 引用 被引量：19
15
作者 赵春晖 张燚 王玉磊 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1905-1910,共6页
相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到... 相关向量机（RVM）高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题，该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到主成分分析中，然后应用小波核函数代替传统核函数，利用小波核函数的多分辨率分析特点，进一步提高核主成分分析（KPCA）非线性映射能力，最终将新型核主成分分析算法与相关向量机相结合，对高光谱图像进行分类。仿真实验结果表明，将所提出的方法应用于AVIRIS美国印第安纳州实验田高光谱数据预处理后，类内类间距离比降低20％，方差整体增幅较大，最终将处理后的数据应用于相关向量机的高光谱图像分类中，分类精度提升3％～5％。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 相关向量机 核函数主成分分析 小波核函数
暂未订购 下载PDF
基于鱼群算法的极限学习机影像分类方法优化 认领 引用 被引量：8
16
作者 林怡 季昊巍 +1 位作者 NICO Sneeuw 叶勤 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期156-164,共9页
在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神... 在传统极限学习机(ELM)研究的基础上,考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降,利用仿生鱼群算法(AF)对ELM的小波核参数和正则化参数进行寻优,并构造参数优化后的小波ELM影像分类模型(AF-ELM)。通过实验比较了该算法与人工神经网路(ANN)、支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)等标准分类器在遥感影像分类上的精度与速度差异,并且与ELM多项式核、RBF核分类算法进行比较分析,验证了AF-ELM在分类速度和精度上的优越性。实验结果表明,AF-ELM分类方法分类速度较快,精度较高,均优于其他分类方法。能较好地应用于遥感影像上各类地物要素的自动提取。 展开更多
关键词 极限学习机 鱼群算法 影像分类 小波核函数 遥感影像 优化
暂未订购 下载PDF
基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测 认领 引用 被引量：11
17
作者 李建新 刘小生 +2 位作者 肖钢 周文 刘仁志 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2020年第6期577-580,共4页
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小... 为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。 展开更多
关键词 相空间重构 小波核函数 支持向量机 边坡位移预测
暂未订购 下载PDF
基于EWT-WKELM的短期负荷预测 认领 引用 被引量：6
18
作者 李青 于永军 +1 位作者 郑少鹏 马天娇 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期83-89,共7页
为提高短期负荷预测的精度,提出一种基于经验小波变换EWT(empirical wavelet transform)和小波核极限学习机WKELM(wavelet kernel extreme learning machine)的组合预测方法。首先,采用EWT将乌鲁木齐地区的实测负荷原始序列分解为具有... 为提高短期负荷预测的精度,提出一种基于经验小波变换EWT(empirical wavelet transform)和小波核极限学习机WKELM(wavelet kernel extreme learning machine)的组合预测方法。首先,采用EWT将乌鲁木齐地区的实测负荷原始序列分解为具有特征差异的不同分量;然后,采用小波核极限学习机对各分解负荷子序列分别进行预测;最后,叠加各分量预测值得到最终的预测结果。实验结果表明,相比WKELM单一预测方法,该方法可将平均绝对值百分比误差MAPE(mean absolute percentage error)降低82.8%;相比EMD-WKELM组合预测方法,该方法在大量降低组合预测规模的同时,仍可将MAPE降低69.8%。 展开更多
关键词 负荷预测 经验小波变换 极限学习机 小波核函数
暂未订购 下载PDF
小波核极限学习机分类器 认领 引用 被引量：13
19
作者 王杰 郭晨龙 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第10期73-76,80,共4页
分析了核极限学习机的原理,提出了一种小波核极限学习机,将小波函数做为极限学习机的核函数,证明了它是一种允许的极限学习机核.通过在双螺旋数据上的测试表明,小波核极限学习机在无训练数据分布的空间也具有分类能力,而高斯核极限学习... 分析了核极限学习机的原理,提出了一种小波核极限学习机,将小波函数做为极限学习机的核函数,证明了它是一种允许的极限学习机核.通过在双螺旋数据上的测试表明,小波核极限学习机在无训练数据分布的空间也具有分类能力,而高斯核极限学习机在没有训练数据分布的空间不具备分类能力.通过在不同的UCI数据集中的测试得出小波核极限学习机具有较高的分类性能.最后将小波核极限学习机应用到了人脸识别问题上,同样取得了优良的性能,说明小波核极限学习机具有一定的应用价值. 展开更多
关键词 极限学习机 核学习机 小波分析 小波核函数 分类器
暂未订购 下载PDF
基于双正交小波混合核KPCA-SVM财务危机预警研究 认领 引用 被引量：17
20
作者 黄超 韩婷婷 +1 位作者 吴芃 仲伟俊 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2015年第1期48-55,共8页
目前基于核主成分分析方法(KPCA)以及支持向量机(SVM)的财务危机预警模型中,所使用的核函数基本都是单核函数。混合核函数能够充分利用不同核函数的特征映射能力,在处理非线性关系时较单核函数具有更优越的性能。基于双正交小波在非线... 目前基于核主成分分析方法(KPCA)以及支持向量机(SVM)的财务危机预警模型中,所使用的核函数基本都是单核函数。混合核函数能够充分利用不同核函数的特征映射能力,在处理非线性关系时较单核函数具有更优越的性能。基于双正交小波在非线性信号处理方面的良好性能,构造了一类新的双正交小波核函数并证明其满足正定核的容许性条件,在此基础上,构造了新的双正交小波混合核函数。提出了基于双正交小波混合核函数的KPCA-SVM财务危机预警模型,并以我国证券市场上市公司为对象进行实证研究。结果表明,所构造的双正交小波混合核函数能够有效改进KPCA的特征提取性能并提高SVM模型的预测精度,显著改善了财务危机预警精度。 展开更多
关键词 双正交小波 混合核函数 支持向量机 核主成分分析 财务危机预警
暂未订购 下载PDF
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 6 下一页 到第 页
在线咨询 使用帮助 返回顶部 意见反馈