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稳定域概念下考虑保守性的电力系统在线暂态稳定评估方法 被引量：30
1
作者 张玮灵 胡伟 +2 位作者 闵勇 陈磊 刘显壮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期992-998,共7页
电力系统故障后在线暂态稳定评估是一个难题。目前基于数据挖掘方法的相关研究存在2个问题:评估规则缺乏电力系统理论依据,评估结果难以保证保守性。针对第1个问题,文章提出稳定域概念下的暂态稳定评估方法,其稳定评估规则是对稳定边界... 电力系统故障后在线暂态稳定评估是一个难题。目前基于数据挖掘方法的相关研究存在2个问题:评估规则缺乏电力系统理论依据,评估结果难以保证保守性。针对第1个问题,文章提出稳定域概念下的暂态稳定评估方法,其稳定评估规则是对稳定边界的近似与变换。针对第2个问题,文章提出一种基于新型支持向量机的暂态稳定规则训练算法。该算法的核心在于通过调整传统支持向量机模型得到保守支持向量机和激进支持向量机,利用这2种支持向量机生成的边界将输入空间分为3个区域:稳定区域、不稳定区域和灰色地带。稳定区域和不稳定区域的稳定性评估确保正确,灰色地带尽量小。最后,分别在IEEE 39节点系统和某省级电网中验证了该评估方法的有效性。测试结果不存在漏报警和误报警,灰色地带随着输入特征数的增加而减小,根据需要可以控制在一定范围内。 展开更多
关键词 在线暂态稳定分析 稳定域 支持向量机 保守性 灰色地带
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基于支持向量机的在线暂态稳定故障筛选 被引量：29
2
作者 鲍颜红 冯长有 +3 位作者 任先成 张金龙 马超 邵伟 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第22期52-58,共7页
为了满足在线暂态稳定评估计算时效性要求,基于历史大数据提出了一种采用支持向量机的暂态稳定预想故障筛选方法。结合扩展等面积准则暂态稳定量化评估方法,基于系统功角稳定模式和机组参与因子选择特征量,按照关键特征量将历史运行方... 为了满足在线暂态稳定评估计算时效性要求,基于历史大数据提出了一种采用支持向量机的暂态稳定预想故障筛选方法。结合扩展等面积准则暂态稳定量化评估方法,基于系统功角稳定模式和机组参与因子选择特征量,按照关键特征量将历史运行方式聚类,针对失稳样本分布分别采用分类和回归2种预测方法,在预测模型适用性判别和模型匹配基础上获得稳定裕度预测值、分类稳定预测结果和可信度量测,采用交互式并行计算进行在线暂态稳定故障筛选,可以在较大程度上避免SVM暂态稳定评估方法固有的误判情况。基于某实际电网的算例验证了所提方法有效性。 展开更多
关键词 在线评估 暂态稳定 故障筛选 量化评估 支持向量机
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基于海量在线历史数据的大电网快速判稳策略 被引量：22
3
作者 黄彦浩 于之虹 +1 位作者 史东宇 周孝信 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期596-603,共8页
基于已有在线历史数据进行电力系统稳定性快速判断,可用于生成在线计算的故障列表,补充动态安全分析的故障集,使之在有限时间内考虑更多的故障情况。该文根据大系统运行特点,提出仅使用静态物理量的特征量选取方法并引入了更具稳健性的... 基于已有在线历史数据进行电力系统稳定性快速判断,可用于生成在线计算的故障列表,补充动态安全分析的故障集,使之在有限时间内考虑更多的故障情况。该文根据大系统运行特点,提出仅使用静态物理量的特征量选取方法并引入了更具稳健性的统计指标。针对实际系统数据失稳样本过少的问题,基于支持向量机(support vector machine,SVM)提出了"扩展边界"策略。根据电力系统运行的周期性,提出了针对海量历史数据的训练样本集构建策略,即按日选取故障前有限时间窗口的历史数据。综合上述研究成果,完成了快速判稳策略,给出了策略的实现流程。采用实际大系统数据,对提出的模型和策略进行了测试。结果表明,该文成果与大系统在线计算快速判稳的要求相切合,具有较好的性能和实际应用价值。 展开更多
关键词 快速判稳 在线数据 支持向量机 稳健统计量
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基于LS-SVM的航空发动机气路参数趋势在线预测 被引量：16
4
作者 王旭辉 黄圣国 +2 位作者 曹力 施鼎豪 舒平 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期239-244,共6页
将最小二乘向量机(LS-SVM)应用于航空发动机气路参数趋势在线预测。首先,分析了PATS系统所接收的空地数据链(ACARS)报文的特点,构建用于实时存储和解析的发动机报文并行处理系统,获取在线模型的训练样本;其次,针对实时样本,利用最终误... 将最小二乘向量机(LS-SVM)应用于航空发动机气路参数趋势在线预测。首先,分析了PATS系统所接收的空地数据链(ACARS)报文的特点,构建用于实时存储和解析的发动机报文并行处理系统,获取在线模型的训练样本;其次,针对实时样本,利用最终误差预报准则(FPE)确定嵌入维数,采用直接搜索法优化LS-SVM建模参数,建立了基于LS-SVM的气路参数预测模型。与航路飞机建立ACARS链接,获取发动机实时气路数据,预测气路参数变化趋势。与已有神经网络预测模型相比,具有更高的一步预测和多步预测精度。该方法解决了发动机预诊断中的数据趋势预测问题。 展开更多
关键词 航空航天推进系统 航空发动机 在线预测 支持向量机 气路参数
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基于SVM的设施番茄早疫病在线识别方法研究 被引量：16
5
作者 张燕 田国英 +3 位作者 杨英茹 朱华吉 李瑜玲 吴华瑞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期125-133,206,共10页
为解决设施环境下番茄病害在线探测问题,以温室大棚内采集的番茄叶部图像作为研究对象,以番茄早疫病为例提出了一种结合颜色纹理特征(color moments+color coherence vector+co-occurrence among adjacent LBPs,CCR)并基于支持向量机(S... 为解决设施环境下番茄病害在线探测问题,以温室大棚内采集的番茄叶部图像作为研究对象,以番茄早疫病为例提出了一种结合颜色纹理特征(color moments+color coherence vector+co-occurrence among adjacent LBPs,CCR)并基于支持向量机(SVM)的CCR-SVM叶部图像病斑识别方法。为实现小样本及复杂背景下的快速识别,首先采用滑动窗口将训练用番茄叶部病害图像切割成小区域图像,选取不包含背景的小区域图像作为样本,从而增加样本数量和多样性。通过训练的CCR-SVM模型对早疫病病斑子图像正负样本分类识别。实验结果表明,本文方法离线识别准确率为96.97%,在线平均识别准确率达86.39%,平均单帧图像识别时间为0.073 s。表明CCR-SVM模型可准确识别并定位复杂背景下的早疫病病斑,且该方法计算量小、系统要求低,为复杂环境下番茄病害快速识别提供了新的思路。 展开更多
关键词 番茄 早疫病 设施环境 在线探测 颜色纹理特征 支持向量机
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基于在线支持向量机的Mean Shift彩色图像跟踪 被引量：16
6
作者 郭敬明 何昕 魏仲慧 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期120-128,共9页
为了解决传统Mean Shift跟踪方法中目标模板只能从单一图像建立,且很难更新问题,提出了一种新的Mean Shift彩色图像跟踪方法。将RGB颜色空间投影到HSV颜色空间,建立了基于HSV颜色空间的统一直方图核函数模型。为了实现模板在线更新,引... 为了解决传统Mean Shift跟踪方法中目标模板只能从单一图像建立,且很难更新问题,提出了一种新的Mean Shift彩色图像跟踪方法。将RGB颜色空间投影到HSV颜色空间,建立了基于HSV颜色空间的统一直方图核函数模型。为了实现模板在线更新,引入在线支持向量机,推理了基于HSV空间的在线支持向量机的Mean Shift跟踪算法,从而适应目标因尺寸、姿态及光照造成的模型变化。为了验证算法的有效性,对两组国际通用的CAVIAR彩色图像序列进行了跟踪测试。实验结果表明,提出的改进算法在目标姿态、光照或背景发生较大变化时,能有效跟踪目标。当图像分辨率为384×288(目标尺寸约为20×80)时,最快处理速度达40f/s,且跟踪精度比传统Mean Shift提高32.1%。 展开更多
关键词 Mean SHIFT HSV颜色空间 在线支持向量机
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基于深度在线迁移的变负载下滚动轴承故障诊断方法 被引量：15
7
作者 康守强 刘旺辉 +2 位作者 王玉静 王庆岩 Mikulovich V I 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1521-1530,共10页
针对变负载条件下滚动轴承源域与目标域中相同状态的数据特征分布差异性较大,目标域数据按照序列方式在线获取时,数据更新需重新训练模型的问题,提出一种深度在线迁移的CNN-ISVM (convolutional neural networks-incremental support ve... 针对变负载条件下滚动轴承源域与目标域中相同状态的数据特征分布差异性较大,目标域数据按照序列方式在线获取时,数据更新需重新训练模型的问题,提出一种深度在线迁移的CNN-ISVM (convolutional neural networks-incremental support vector machine)变负载下滚动轴承故障诊断方法.该方法运用短时傅里叶变换得到不同负载下滚动轴承振动信号的频谱图并构建数据集;使用源域数据建立CNN-ISVM预训练模型并保存模型参数;利用迁移学习将源域共享模型参数迁移至目标域CNN-ISVM模型训练过程中,快速建立分类模型;分类模型中的ISVM分类器在保留已学到知识的基础上,在线处理目标域新增数据,无需重新训练.经实验验证,所提出方法可实现数据按照序列方式采集的变负载下滚动轴承多状态在线分类,并具有较好的稳定性及较高的准确率. 展开更多
关键词 滚动轴承 迁移学习 在线学习 增量支持向量机 卷积神经网络 故障诊断
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基于干扰方的雷达在线干扰效果评估 被引量：14
8
作者 邢强 贾鑫 +1 位作者 朱卫纲 孟祥航 《电子信息对抗技术》 2018年第6期57-62,共6页
针对传统基于雷达方的干扰效果评估不适用于战时问题,提出干扰方基于支持向量机(support vector machine,SVM)的雷达在线干扰效果评估方法,以契合现代电子战干扰效果评估对干扰辅助决策的需求。分析了雷达受扰行为及参数变化特点,针对... 针对传统基于雷达方的干扰效果评估不适用于战时问题,提出干扰方基于支持向量机(support vector machine,SVM)的雷达在线干扰效果评估方法,以契合现代电子战干扰效果评估对干扰辅助决策的需求。分析了雷达受扰行为及参数变化特点,针对雷达行为参数在不同工作模式下的变化规律,构建了干扰效果评估知识库。将SVM理论应用于干扰效果评估,利用非线性映射径向基核函数(radial basis function,RBF)将输入空间的内积变换到特征空间的内积,建立特征空间超平面,将输出标记为对应的干扰效果标签,实现在线干扰效果评估。实验结果表明,所提方法有效地解决了基于干扰方的干扰效果评估问题,具有较高的可靠性。 展开更多
关键词 干扰效果评估 干扰方 在线评估 支持向量机
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基于机动动作元的敌机战术机动在线识别方法 被引量：14
9
作者 贾镇泽 樊晓光 +1 位作者 薛明浩 张嵩 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期820-827,共8页
敌机战术机动动作的在线识别可为空战态势感知、任务规划和辅助决策提供重要参考信息.针对雷达数据不能提供敌机姿态信息,导致战术机动动作难以直接描述的问题,提出了一种基于空战机动动作元的两级识别方法.首先分析了雷达传感器提供的... 敌机战术机动动作的在线识别可为空战态势感知、任务规划和辅助决策提供重要参考信息.针对雷达数据不能提供敌机姿态信息,导致战术机动动作难以直接描述的问题,提出了一种基于空战机动动作元的两级识别方法.首先分析了雷达传感器提供的特征信息;其次根据战术动作的航迹曲线,将空战战术动作分解为11种基本的机动动作元,降低了动作描述的复杂度;然后采用随机森林和支持向量机设计了两级识别方法,层级1利用航迹参数识别机动动作元,层级2根据动作元序列和运动参数识别战术动作.通过对仿真飞行数据进行验证,表明机动动作元能有效描述典型机动动作,提出的方法能够实现敌机战术机动的准确在线识别. 展开更多
关键词 空战机动 空战机动动作元 在线识别 随机森林 支持向量机
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基于多模型融合的互联网信贷个人信用评估方法 被引量：13
10
作者 白鹏飞 安琪 +2 位作者 Nicolaas Fransde ROOIJ 李楠 周国富 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第6期119-123,共5页
针对网络个人信用有效评分缺失的问题,分析了互联网信贷个人信用评估数据的特点,选用支持向量机、随机森林和XGBoost分别建立了信用预测模型,并对3种单一模型进行了投票加权融合.基于互联网信贷数据的特点,在特征工程中对样本集特征进... 针对网络个人信用有效评分缺失的问题,分析了互联网信贷个人信用评估数据的特点,选用支持向量机、随机森林和XGBoost分别建立了信用预测模型,并对3种单一模型进行了投票加权融合.基于互联网信贷数据的特点,在特征工程中对样本集特征进行了离散化、归一化和特征组合等处理.为增加对比,对实验数据集进行了FICO评估核心——Logistic回归分析.实验结果表明:3种单一算法性能均优于Logistic回归,XGBoost表现优于支持向量机和随机森林模型,预测相对准确;投票融合模型的表现比单一模型更好,模型分辨能力更优秀,预测精度更高,更适用于互联网信贷个人信用评估. 展开更多
关键词 个人信用评估 互联网信贷 支持向量机 随机森林 XGBoost 模型融合
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变电站在线监测多维信息聚合技术 被引量：13
11
作者 翟少磊 曹敏 +2 位作者 沈鑫 王飞 王恩 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期3973-3979,共7页
为有效突破现有变电站在线监测数据孤立,信息不能互通互联,全景多维信息难以融合等瓶颈,以变电站设备在线监测为对象,从在线监测全景多维信息利用角度出发,提出了一种基于局部相关系数与支持向量机的变电站设备在线监测物联网信息聚合模... 为有效突破现有变电站在线监测数据孤立,信息不能互通互联,全景多维信息难以融合等瓶颈,以变电站设备在线监测为对象,从在线监测全景多维信息利用角度出发,提出了一种基于局部相关系数与支持向量机的变电站设备在线监测物联网信息聚合模型,并将该模型运用于在线监测数据较为完善的变压器设备中.首先对变压器油色谱及油温数据进行归一化处理,其次对预处理后的数据以当前采样点的前M个点构成一组时窗长度进行局部相关系数的计算,再次利用历史数据确定支持向量机样本划分训练的界限和阀值.将相关系数作为支持向量机的输入矩阵,进行多分支支持向量机数据训练,最终根据支持向量机3次训练结果即利用相关度在0.9～1、0.8～0.9、0.6～0.8、低于0.6刻画变压器正常、异常、未预警、预警、未告警、告警6种运行状态.当其余子系统数据完善时,再利用多个分支支持向量机的训练结果结合经验权重分析,最终进行决策.该模型具有可拓展、多分支、融合程度大的优点,可实现监测信息非直接因果关系下,有效挖掘监测信息间隐性关联关系. 展开更多
关键词 变电站 在线监测 多维信息 支持向量机 相关性分析 状态评估
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基于K均值和支持向量机的燃料电池在线自适应故障诊断 被引量：11
12
作者 周苏 胡哲 文泽军 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期255-260,共6页
基于K均值(K-means)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提出了一种车用燃料电池系统(fuel cell system, FCS)在线自适应故障诊断方法.该方法通过不断获取系统最新单体电压,采用K-means算法改进传统的静态SVM分类器模型,对... 基于K均值(K-means)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提出了一种车用燃料电池系统(fuel cell system, FCS)在线自适应故障诊断方法.该方法通过不断获取系统最新单体电压,采用K-means算法改进传统的静态SVM分类器模型,对实时获取的信息进行聚类,实现分类器的在线自适应调节.采用已发表文献中的实验数据进行了相关的验证分析,结果表明,提出的方法能有效地在线调节故障分类器,实现FCS系统特性发生改变后的故障检测. 展开更多
关键词 车用燃料电池 故障诊断 在线自适应 支持向量机 K均值聚类
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运用在线贯序极限学习机的故障诊断方法 被引量：10
13
作者 尹刚 张英堂 +1 位作者 李志宁 程利军 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期325-329,345,共5页
针对传统的前馈神经网络学习算法泛化能力不高、训练速度慢、易出现局部最优解及无法处理随时间不断变化的信息流等问题,提出了基于在线贯序极限学习机的快速故障诊断方法。针对旋转机械故障复杂、样本少的特点,将测试过程中得到的预测... 针对传统的前馈神经网络学习算法泛化能力不高、训练速度慢、易出现局部最优解及无法处理随时间不断变化的信息流等问题,提出了基于在线贯序极限学习机的快速故障诊断方法。针对旋转机械故障复杂、样本少的特点,将测试过程中得到的预测数据加入训练样本,作为下一次预测的已知信息,建立在线贯序极限学习机分类模型,从而在最大程度上提高故障诊断的精度。试验结果表明,在线贯序极限学习机在故障分类准确率与支持向量机相近的条件下,参数选择简单且学习速度提高近200倍。 展开更多
关键词 极限学习机 在线神经网络 旋转机械 故障诊断 支持向量机
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基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测 被引量：10
14
作者 曹惠玲 王冉 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1887-1894,共8页
针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在... 针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM(GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步~10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。 展开更多
关键词 航空发动机 在线预测模型 滑动时窗策略 遗传算法 支持向量机
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基于DDAG-SVM的在线商品评论可信度分类模型 被引量：10
15
作者 陈燕方 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2017年第7期132-137,共6页
[目的/意义]进一步完善电子商务交易网站的评论体系,提升用户的在线购物体验。[方法/过程]从评论内容、评论者特征和商家特征3个维度确定了在线商品评论可信度的10个影响因素指标,并在此基础上提出了基于DDAG-SVM的在线商品评论可信度... [目的/意义]进一步完善电子商务交易网站的评论体系,提升用户的在线购物体验。[方法/过程]从评论内容、评论者特征和商家特征3个维度确定了在线商品评论可信度的10个影响因素指标,并在此基础上提出了基于DDAG-SVM的在线商品评论可信度分类模型。最后基于MATLAB和LIBSVM,利用淘宝平台近5000条数据集对该模型的准确度进行对比测试。[结果/结论]实验结果达到了93.687%的平均分类准确率,具有较高的准确率和一定的可行性。[局限]分类器预测的准确性一定程度上依赖于人工标注的评论数据集。 展开更多
关键词 在线商品评论 可信度评估 文本分类 支持向量机
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基于SVM-DS融合的干扰效果在线评估方法 被引量：8
16
作者 雷震烁 刘松涛 陈奇 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期92-98,共7页
当舰载电子对抗系统对敌方反舰导弹末制导雷达实施干扰后,需根据干扰效果调整干扰样式或采取硬抗击行动,因此如何实时且准确地进行干扰效果在线评估对提高舰艇反导防御能力具有重要意义。提出一种基于SVM-DS融合的干扰效果在线评估方法... 当舰载电子对抗系统对敌方反舰导弹末制导雷达实施干扰后,需根据干扰效果调整干扰样式或采取硬抗击行动,因此如何实时且准确地进行干扰效果在线评估对提高舰艇反导防御能力具有重要意义。提出一种基于SVM-DS融合的干扰效果在线评估方法,首先根据在线评估要求提取干扰方能量域行为、频域行为、时域行为以及敌方抗干扰行为4类特征参数,然后对特征参数利用支持向量机(SVM)分类,并将分类结果转化为DS证据的基本信度分配,最后根据DS证据理论的评估分数及判决门限输出在线评估结果。仿真实验表明,SVM-DS融合算法的干扰效果识别准确率达到88.9%,可较好实现干扰效果的在线评估。 展开更多
关键词 干扰效果 在线评估 支持向量机 DS证据理论 多特征融合
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基于SVM和灰色预测的飞灰含碳量集成预测 被引量：7
17
作者 周国雄 李琳 沈学杰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期727-731,共5页
针对电厂飞灰含碳量难以进行有效预测的问题,提出一种嵌套智能集成预测方法。首先,利用变学习率BP神经网络和主成分分析方法对输入变量进行降维处理;其次,为提高模型自适应能力,利用上述分析结果采用在线支持向量机建立飞灰含碳量预测模... 针对电厂飞灰含碳量难以进行有效预测的问题,提出一种嵌套智能集成预测方法。首先,利用变学习率BP神经网络和主成分分析方法对输入变量进行降维处理;其次,为提高模型自适应能力,利用上述分析结果采用在线支持向量机建立飞灰含碳量预测模型;然后,为反映飞灰含碳量数据的时间相关性,采用灰色预测方法建立当前时刻飞灰含碳量预测模型;最后,在上述预测模型的基础上,利用信息熵的权值组合方法获得最终的飞灰含碳量预估值。仿真结果表明,该智能集成预测模型的预测精度要高于单一模型,能对电厂飞灰含碳量进行有效预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 在线支持向量机 灰色预测 信息熵
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用于在线签名认证的特征提取和个性化特征选择方法 被引量：4
18
作者 张大海 汪增福 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期619-623,共5页
提出一种在线签名认证中的特征提取和特征选择的方法.采用一种F-Tablet手写板采集签名数据.该手写板的特点是不仅可记录签名时的字形信息(x,y)序列,还可记录签名时的五维力信息(Fx,Fy,Fz,Mx,My)序列.从每个签名中提取3个等级共188个特征... 提出一种在线签名认证中的特征提取和特征选择的方法.采用一种F-Tablet手写板采集签名数据.该手写板的特点是不仅可记录签名时的字形信息(x,y)序列,还可记录签名时的五维力信息(Fx,Fy,Fz,Mx,My)序列.从每个签名中提取3个等级共188个特征,接着定义特征重要性函数F,然后根据特征的重要性函数F的值对选取的188个特征进行排序,对F设不同的阈值就可完成不同的特征选择.在认证过程中使用SVM算法对选取的特征进行训练,然后用训练所得的模型进行验证.该方法的错误拒绝率为1.2%,错误接受率为3.7%. 展开更多
关键词 在线签名认证 特征提取 特征选择 特征重要性 五维力 支持向量机(SVM)
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网页查重技术在企业数据仓库中的应用 被引量：3
19
作者 白广慧 连浩 +1 位作者 刘悦 程学旗 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第7期1713-1715,共3页
介绍了处理网页排重的三类通用方法,并介绍了在企业数据仓库系统中,通过利用相似性检索技术实现情报资料自动排重的应用。通过对测试结果的评估表明,这种基于相似性检索技术的自动排重的方法能够达到较好的效果,实现了企业情报资料智能... 介绍了处理网页排重的三类通用方法,并介绍了在企业数据仓库系统中,通过利用相似性检索技术实现情报资料自动排重的应用。通过对测试结果的评估表明,这种基于相似性检索技术的自动排重的方法能够达到较好的效果,实现了企业情报资料智能化预处理的应用。 展开更多
关键词 数据仓库 网页查重 支持向量机 向量空间模型
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基于支持向量机的开关磁阻电机转子位置在线建模 被引量：6
20
作者 司利云 林辉 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期72-78,共7页
针对开关磁阻电机离线转子位置估计器在实际工程应用中可能存在预测精确度变差的问题,提出了一种基于近似支持向量回归机的在线转子位置预测模型。根据支持向量回归机在线建模的原理,充分考虑电机的实际运行状况,结合在线预测模型对收... 针对开关磁阻电机离线转子位置估计器在实际工程应用中可能存在预测精确度变差的问题,提出了一种基于近似支持向量回归机的在线转子位置预测模型。根据支持向量回归机在线建模的原理,充分考虑电机的实际运行状况,结合在线预测模型对收敛速度与预测精确度的要求,提出了基于灰色关联的加权分类近似支持向量回归机模型。该模型由于只需求解线性方程组,具有计算简单快速的优点。基于灰色关联度的在线动态训练样本集的选取由于考虑了样本的时间与空间特性,使得模型具有良好的泛化性。实验结果表明:只需较小的训练样本集,便可实现电机转子位置的准确估计。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 无位置传感器 在线建模 支持向量机 灰色关联
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