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基于动力测试的简支梁模型修正与参数分析 被引量：4
1
作者 刘才玮 赵元元 +2 位作者 黄绪宏 苗吉军 杨大彬 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期394-401,414,共9页
为获取用于混凝土梁结构火灾健康监测的准确有限元模型,首先,考虑边界条件及多物理参数对结构响应的影响,提出基于支持向量机算法的分步修正方法;其次,以4根混凝土矩形试验梁、3根混凝土T形试验梁为研究对象,利用火灾前实测前2阶频率与... 为获取用于混凝土梁结构火灾健康监测的准确有限元模型,首先,考虑边界条件及多物理参数对结构响应的影响,提出基于支持向量机算法的分步修正方法;其次,以4根混凝土矩形试验梁、3根混凝土T形试验梁为研究对象,利用火灾前实测前2阶频率与振型对初始有限元模型进行修正;最后,基于模型修正对火灾下结构进行基频衰减规律研究。结果表明,修正后的模型及火灾下的基频衰减曲线能较好反映混凝土梁的真实动力特性,采用分步修正算法可精简计算量,能够有效用于混凝土梁结构的有限元模型修正。为更直观地研究截面宽度、高跨比、弹性模量等参数与受火时间对基频的影响,对其进行参数分析,并拟合出基频随受火时间的衰减公式,数值模拟及试验结果验证了公式的合理性,可为后续火灾损伤识别与评估提供参考。 展开更多
关键词 混凝土简支梁 模型修正 支持向量机 火灾 参数分析
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融合不变性特征的简易支持向量机 被引量：2
2
作者 夏国恩 金炜东 张葛祥 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第18期184-185,191,共3页
应用样本数据具有不变性特征的特点,提出基于虚拟向量变换和局部相关性特征的简易SVM(支持向量机)方法,并以USPS手写体数字识别为例子,与切距核、虚拟SVM、人工识别等方法进行对比,发现该方法能获得较好的粗识别率且计算时间最少。结果... 应用样本数据具有不变性特征的特点,提出基于虚拟向量变换和局部相关性特征的简易SVM(支持向量机)方法,并以USPS手写体数字识别为例子,与切距核、虚拟SVM、人工识别等方法进行对比,发现该方法能获得较好的粗识别率且计算时间最少。结果表明,该方法能充分提取样本数据中的不变性特征,是研究模式分类问题的有效方法。 展开更多
关键词 不变性特征 简易支持向量机 虚拟向量 局部相关性
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一种混合的汉语简单名词短语识别方法 被引量：1
3
作者 田雪 黄德根 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第4期749-754,共6页
针对汉语简单名词短语提出一种混合的识别模型,该模型包括组合分类器方法和一种并列结构识别算法.分析简单名词短语与其他类型名词短语的异同,进一步确定其识别任务;利用词、词性和词义信息构建层叠的组合分类器对其进行识别;最后,创新... 针对汉语简单名词短语提出一种混合的识别模型,该模型包括组合分类器方法和一种并列结构识别算法.分析简单名词短语与其他类型名词短语的异同,进一步确定其识别任务;利用词、词性和词义信息构建层叠的组合分类器对其进行识别;最后,创新性地利用词性组合模板和基于词向量的语义相似度构造一种并列结构识别算法,提高了简单名词短语的识别精度的同时,保持了其内部结构的清晰.简单名词短语识别的F-值为91.19%,比目前最好结果提高了0.85%,验证了该方法识别简单名词短语的有效性;内部并列结构左右边界的识别精确率分别为80.93%和82.11%,在一定程度上解决了目前多名词并列结构难以识别的问题. 展开更多
关键词 简单名词短语 条件随机场 支持向量机 并列结构 词向量
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基于SLIC和主动学习的高光谱遥感图像分类方法 被引量：8
4
作者 赵鹏飞 周绍光 +1 位作者 裔阳 胡屹群 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期183-187,225,共6页
在主动学习的基础上,提出一种基于SLIC的高光谱遥感图像主动分类方法。首先提取图像纹理特征并与光谱特征融合,使用PCA对新数据进行降维,取前三个主成分构成假彩色图像,然后使用SLIC处理该图像获得超像素;接着随机抽取定量超像素作为初... 在主动学习的基础上,提出一种基于SLIC的高光谱遥感图像主动分类方法。首先提取图像纹理特征并与光谱特征融合,使用PCA对新数据进行降维,取前三个主成分构成假彩色图像,然后使用SLIC处理该图像获得超像素;接着随机抽取定量超像素作为初始训练样本,样本光谱信息为超像素样本中所有像素点的光谱信息均值,样本标签为超像素中出现次数最多的类别;然后通过主动学习得到SVM分类器;最后使用分类器对超像素分类得到其类别,并将超像素类别赋予其包含的像素点,从而达到高光谱遥感图像分类的目的。实验表明:该方法明显降低了主动学习过程的时间消耗,有效地提高了分类效果,其OA,AA和Kappa值显著优于未使用SLIC的主动学习方法。 展开更多
关键词 主动学习 超像素 主成分分析(PCA) 简单线性迭代聚类(SLIC) 支持向量机(SVM)分类器
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基于SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM的滚动轴承故障诊断 被引量：7
5
作者 徐冠基 曾柯 柏林 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期973-979,1130,共8页
双子支持向量机(twin support vector machine,简称TWSVM)的核函数选择对其分类性能有着重要影响,TWSVM其核函数一般是局部核函数或者全局核函数,这两种核函数的泛化能力和分类性能不能兼顾。笔者利用综合加权的高斯局部核函数和多项式... 双子支持向量机(twin support vector machine,简称TWSVM)的核函数选择对其分类性能有着重要影响,TWSVM其核函数一般是局部核函数或者全局核函数,这两种核函数的泛化能力和分类性能不能兼顾。笔者利用综合加权的高斯局部核函数和多项式全局核函数方法组成双核函数来改进TWSVM以提高其泛化能力和分类性能,并采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称SPSO)方法来对权值和参数进行优化,提出了SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM模型,将该模型应用到滚动轴承故障诊断模式识别中。实验结果表明,双核TWSVM比单核TWSVM和反向传播(back propagation,简称BP)神经网络具有更高的分类准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 相空间重构 简化粒子群优化 双核双子支持向量机
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基于DCQGA-SMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法 被引量：7
6
作者 颜学龙 龚流青 汪斌斌 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期1944-1950,共7页
提出了双链量子遗传算法(DCQGA)优化简单多核支持向量机(SMKL-SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,提取测试电路时域响应信号,用Harr小波对响应信号进行变换并归一化处理,得到特征参数;其次,用双链量子遗传算法优化SMKL-SVM的参数,以此... 提出了双链量子遗传算法(DCQGA)优化简单多核支持向量机(SMKL-SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,提取测试电路时域响应信号,用Harr小波对响应信号进行变换并归一化处理,得到特征参数;其次,用双链量子遗传算法优化SMKL-SVM的参数,以此建立起DCQGA-SMKL-SVM故障诊断模型,用于模拟电路故障诊断。双二次滤波器电路与四运放二阶高通滤波器电路作为仿真测试电路,仿真测试结果表明,提出的故障诊断方法实现了模拟电路故障诊断,相比于DCQGA-SVM模拟电路故障诊断方法,诊断正确率更高。 展开更多
关键词 模拟电路故障诊断 双链量子遗传算法 简单多核支持向量机
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基于简易支持向量机的客户流失预测研究 被引量：2
7
作者 夏国恩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第3期904-906,共3页
应用简易支持向量机(SSVM)进行客户流失预测,以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例,与最近邻算法(NPA)进行了对比,发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下,所花费的时间和时间增加值远小于NPA,是研究客户... 应用简易支持向量机(SSVM)进行客户流失预测,以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例,与最近邻算法(NPA)进行了对比,发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下,所花费的时间和时间增加值远小于NPA,是研究客户流失预测问题的有效方法。 展开更多
关键词 客户流失 简易支持向量机 预测
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基于SPSO-WK-TWSVM的复合材料层合板损伤辨识方法 被引量：2
8
作者 刘小峰 王邦昕 +1 位作者 艾帆 韦代平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第15期290-295,302,共7页
针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM... 针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM)的机器学习方法对基体裂纹与脱层损伤进行自动分类识别。为了进一步提高损伤辨识精度,采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,SPSO)算法对WK-TWSVM的核函数权值及模型参数进行了寻优处理,并与其他粒子群优化算法就行了分析比较。试验分析结果表明,基于Lamb波的SPSO-WK-TWSVM复合材料层合板损伤辨识方法能够对复合材料层合板基体裂纹与脱层损伤进行准确的自动识别,识别精度明显高于其他TWSVM优化算法及传统的机器学习方法。 展开更多
关键词 复合材料层合板 LAMB波 损伤分类辨识 简化粒子群优化 双子支持向量基
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基于多特征和多核学习的行人检测方法的研究 被引量：1
9
作者 孙锐 侯能干 陈效华 《图学学报》 CSCD 北大核心 2014年第6期869-875,共7页
行人检测系统涉及交通安全问题,需要很高的鲁棒性,基于单特征结合单核支持向量机的方法效果有限,为解决这一问题,提出采用多特征和多核学习的方法来提升系统的鲁棒性,通过将积分信道特征、多层次导向边缘能量特征和CENTRIST特征分别与... 行人检测系统涉及交通安全问题,需要很高的鲁棒性,基于单特征结合单核支持向量机的方法效果有限,为解决这一问题,提出采用多特征和多核学习的方法来提升系统的鲁棒性,通过将积分信道特征、多层次导向边缘能量特征和CENTRIST特征分别与直方图交叉核、高斯核和多项式核进行线性组合,采用简单多核学习(Simple MKL)来分别计算核函数的权重系数,将多核学习方法与经典的梯度直方图特征/支持向量机、多尺度梯度直方图特征/直方图交叉核支持向量机和特征融合/直方图交叉核支持向量机的行人检测方法进行比较,实验表明所提出的行人检测算法的鲁棒性有明显提升。 展开更多
关键词 简单多核学习 直方图交叉核支持向量机 CENTRIST特征 积分通道特征 多层次导向边缘能量特征
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