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《浙江大学》 2003年
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支持向量机及其在控制中的应用研究

孙宗海  
【摘要】: 统计方法是从观测自然现象或者专门安排的实验所得到的数据去推断该事物可能的规律性。统计学习理论是在研究小样本统计估计和预测的过程中发展起来的一种新兴理论,它试图从更本质上来研究机器学习问题,因此引起了人们越来越多的重视。 支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,它是统计学习理论中的结构风险最小化思想在实际中的一种体现。SVM的基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在这个新的空间中求取最优分类超平面。它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。本文选取SVM及其如何在控制领域取得应用加以研究,希望理论与应用并重。因此本文主要由两大部分构成:其一是关于SVM本身的研究,提出了新的SVM;其二是关于应用的研究,包括如何在最优控制中取得应用、如何构造SVM软测量仪及在故障诊断中取得应用。 本文的主要贡献如下: 1.回顾了统计学习理论研究的基本问题及主要内容。为了更好地说明统计学习理论在实际中的实现问题,我们回顾了SVM的基本概念及基本理论。然后介绍了SVM的发展和国内外研究现状,主要从SVM本身发展,SVM的算法,SVM的应用三方面进行了回顾,对每一方面目前存在的问题进行了总结。 2.针对回归估计问题提出了模糊SVM。模糊SVM主要用于解决标准SVM不能很好处理噪声污染的数据样本问题。把针对分类问题的广义SVM及最小二乘广义SVM用来处理回归估计问题,并和模糊SVM结合起来形成了基于模糊加权的广义SVM和基于模糊的多层最小二乘广义SVM。 3.针对多类回归模型估计问题提出了基于SVM的模糊C聚类算法,这种方法可以对样本进行聚类的同时实现对多个回归模型的估计;同时提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模糊C聚类算法。在讨论多类回归模型估 浙江大学博士学位论文 计问题的基础上又针对多个输出的问题讨论了SVM和LS一SVM如何实现的 问题。 4.加权LS一SVM可以对回归估计问题实现鲁棒估计,把它同基于LS一SVM的N 步最优控制想法相结合,将其扩展到基于加权最小二乘广义SVM,并应用 于N步最优控制问题,确定加权因子采用了模糊运算的办法。 5.针对微生物发酵中需要有大量软测量仪表的问题,提出了基于SVM的软测 量仪,针对离线和在线问题分别讨论了SVM软测量仪和LS一SVM软测量 仪的实现问题。sVM和Ls一sVM软测量仪实际上也是一种智能软测量仪 表。 6.研究了svM如何在故障诊断中应用的问题,提出了一种微生物发酵的故障 诊断新方法,即两个关联向量机分别作为观测器和分类器。观测器用于估计 二氧化碳释放率以便得到残差序列,分类器用于对残差序列进行分类。为了 减少染菌所造成的影响和损失,对异常工况进行及时诊断显得尤为重要。在 这里采用了另一种故障诊断方法,即把主元分析同支持向量机结合起来,这 样既可以从过多的监测变量中提取出主要的监测变量,又可以从有限的故障 样本得到具有较强推广能力的决策函数。 7.最后对全文进行了概括性总结,并指出了理论和应用上有待进一步研究的方 向。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 曹克强;胡良谋;李小刚;苏新兵;;基于支持向量机的非线性系统内模控制[J];机床与液压;2012年09期
2 曹克强;胡良谋;李小刚;苏新兵;;非线性系统的支持向量机逆模型辨识及控制[J];机械科学与技术;2011年05期
3 胡良谋;曹克强;苏新兵;李娜;侯艳艳;;基于加权LS-SVM的非线性系统内模控制研究[J];机械科学与技术;2012年01期
4 王华忠,俞金寿;核函数方法及其在过程控制中的应用[J];石油化工自动化;2005年01期
5 赵丽月;惠锋;付长友;尹振良;;依据支持向量机评价绥满国道主干线某段边坡稳定性[J];吉林地质;2012年04期
6 司娟宁;刘金园;董泽;廖薇;;基于主成分分析与支持向量机的汽轮机故障诊断[J];汽轮机技术;2011年02期
7 孙宗海,杨旭华,孙优贤;基于支持向量机的模糊回归估计[J];浙江大学学报(工学版);2005年06期
8 胡清;王荣杰;詹宜巨;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断技术[J];中国电机工程学报;2008年12期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘斌;非线性系统建模及预测控制若干问题研究[D];浙江大学;2004年
2 钟伟民;支持向量机在先进控制中的应用研究[D];浙江大学;2006年
3 董华;基于质量信息集成的“全质量”管理系统实现技术研究[D];合肥工业大学;2006年
4 陶少辉;最小二乘支持向量机的改进及其在化学化工中的应用[D];浙江大学;2006年
5 任世锦;基于区间数的不确定性数据挖掘及其应用研究[D];浙江大学;2006年
6 李冬琴;船舶技术经济论证中的支持向量机方法研究及应用[D];武汉理工大学;2007年
7 杨云;中药指纹图谱数据处理技术的研究及应用[D];华南理工大学;2007年
8 庄树裕;西藏喜马拉雅山地区冰湖溃决非线性预测研究[D];吉林大学;2010年
9 于晓明;支持向量机及其在制浆过程重要参数软测量中的应用研究[D];陕西科技大学;2012年
10 张文春;基于支持向量机—可拓学的三峡库区丰都县水库塌岸预测研究[D];吉林大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 司娟宁;基于主成分分析和支持向量机的汽轮机故障诊断研究[D];华北电力大学;2011年
2 廖龙飞;多输出支持向量机及其应用研究[D];北京化工大学;2011年
3 王健;目标航迹关联的时序SVM信息融合方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
4 张艳辉;基于支持向量机的建模与预测控制技术研究及应用[D];浙江大学;2006年
5 郭得令;基于LS-SVM的围岩位移非线性预测应用研究[D];武汉理工大学;2006年
6 王荣杰;电力电子整流装置故障诊断方法的研究[D];广东工业大学;2006年
7 王小宇;基于Hilbert-Huang变换和支持向量机的水轮发电机组状态监测与故障诊断方法研究[D];西安理工大学;2007年
8 张万宏;非平稳时间序列的预测方法研究[D];兰州理工大学;2007年
9 孙勤;基于支持向量机的机车变流装置故障诊断方法研究[D];西南交通大学;2007年
10 于妮娜;基于支持向量机的水雷目标识别研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王国胜,钟义信;支持向量机的若干新进展[J];电子学报;2001年10期
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4 孙宗海,孙优贤;关联向量机在微生物发酵传感器故障诊断中的应用[J];高校化学工程学报;2004年04期
5 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
6 萧嵘,孙晨,王继成,张福炎;一种具有容噪性能的SVM多值分类器[J];计算机研究与发展;2000年09期
7 肖健华,吴今培,杨叔子;基于SVM的综合评价方法研究[J];计算机工程;2002年08期
8 宋春雷,王龙,黄琳;学习理论与鲁棒控制[J];控制理论与应用;2000年05期
9 胡寿松,王源;基于支持向量机的非线性系统故障诊断[J];控制与决策;2001年05期
10 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
2 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
3 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
4 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
5 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
6 武素华;;基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析[J];安徽农业科学;2009年09期
7 陈念;沈佐民;;基于化学成分检测和SVM分类的茶叶品质鉴定[J];安徽农业科学;2010年15期
8 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
9 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
10 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
7 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
8 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
9 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
10 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 范红朴;IT行业员工离职预警问题研究[D];华中农业大学;2010年
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
5 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
6 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
7 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
8 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
9 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
10 姜念;区间自适应粒子群算法研究及其应用[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赵吉文;;径向基SVM核参数混沌优化及工程应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年01期
2 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
3 庄树裕;李广杰;王钢城;汪悦;;灾害熵-可拓综合评判理论在泥石流危险性评价中的应用[J];安徽农业科学;2010年06期
4 吴军,梁冰;基于粗糙集和自适应神经网络集成理论的边坡稳定性分析[J];安徽师范大学学报(自然科学版);2005年03期
5 王立东,于晓峰,曲强,陈雪波;板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究[J];鞍山科技大学学报;2004年04期
6 贾东远,阴可,李艳华;岩石边坡稳定性分析方法[J];地下空间;2004年02期
7 姜德义;李光扬;谢世平;蒋再文;;基于神经网络法预测重庆高速公路边坡稳定性[J];地下空间与工程学报;2008年01期
8 张先伟;王常明;张国柱;王旖旎;;三维边坡地质体建模方法及工程应用[J];地下空间与工程学报;2011年02期
9 吕儒仁,李德基;西藏工布江达县唐不朗沟的冰湖溃决泥石流[J];冰川冻土;1986年01期
10 陈晓清,陈宁生,崔鹏;冰川终碛湖溃决泥石流流量计算[J];冰川冻土;2004年03期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 许传华;李瑞;任青文;;基于支持向量机的岩体演化的非线性动力学模型与突变分析[A];2004年全国矿山信息化建设成果及技术交流会论文集[C];2004年
2 黄润秋;;中国西部岩石高边坡发育的动力过程及典型变形破坏机理研究[A];第八次全国岩石力学与工程学术大会论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 汤义;智能交通系统中基于视频的行人检测与跟踪方法的研究[D];华南理工大学;2010年
2 邓宏艳;大型水电工程区库岸滑坡形成机理与水作用影响研究[D];西南交通大学;2011年
3 张峰;磁流变抛光技术的研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2000年
4 张涛;非线性系统控制策略的研究[D];浙江大学;2001年
5 李天斌;岩质工程高边坡稳定性及其控制的系统研究[D];成都理工大学;2002年
6 钟佑明;希尔伯特—黄变换局瞬信号分析理论的研究[D];重庆大学;2002年
7 郭斯羽;动态数据中的数据挖掘研究[D];浙江大学;2002年
8 韩斌;基于数据挖掘的信息融合理论和应用[D];浙江大学;2002年
9 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
10 付耀文;雷达目标融合识别研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒋桂莲;基于粗糙集和支持向量机的人脸识别[D];长沙理工大学;2010年
2 杨晓晶;基于EMD和高斯过程回归组合模型的短期电力负荷预测方法研究[D];昆明理工大学;2010年
3 张艳;基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断和预测[D];西华大学;2011年
4 高利敏;明胶浓度的软测量建模及参数优化[D];兰州理工大学;2011年
5 彭磊;基于FPGA的胶带输送机控制与保护系统的设计与实现[D];南京理工大学;2010年
6 丁中开;三峡库区云阳至奉节段重大新生型滑坡预测评价[D];成都理工大学;2011年
7 何元宵;几个典型山区河道型水库塌岸特征与预测参数研究[D];成都理工大学;2011年
8 张惠泽;基于高斯过程的pH中和过程控制研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 赵晨;基于混沌理论的L-PLC信道特性预测研究[D];河北大学;2011年
10 朱经纲;基于最小二乘支持向量机的球团矿质量分类建模[D];东北大学;2009年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 蔡金锭;鄢仁武;;基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断[J];电力科学与技术学报;2011年02期
2 陈林;陈键;张应根;邬龄盛;王振康;杨卫;尤志明;;清香型乌龙茶品质形成过程中儿茶素类和嘌呤碱指纹图谱变化规律[J];茶叶科学;2011年06期
3 王荣杰;詹宜巨;郭柯娓;林世宪;;基于Wigner-Ville分布的电力电子电路故障诊断技术[J];电工电能新技术;2010年03期
4 周雒维;周生奇;孙鹏菊;;基于杂散参数辨识的IGBT模块内部缺陷诊断方法[J];电工技术学报;2012年05期
5 丘东元;彭锦凤;张波;;电力电子变换器结构性故障的有向图论诊断方法[J];电机与控制学报;2010年08期
6 尹新;谭阳红;孙义闯;;电力电子电路故障的ST和QNN诊断[J];电路与系统学报;2011年04期
7 李全林;何忠韬;刘军军;;核主成分分析和粒子群优化算法在牵引电机故障诊断中的应用研究[J];电气传动自动化;2010年06期
8 弓艳朋;刘有为;吴立远;;采用分形和支持向量机的气体绝缘组合电器局部放电类型识别[J];电网技术;2011年03期
9 钟秉翔;李太福;汪德彪;苏盈盈;;基于KPCA的功能模拟智能控制系统模型研究[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2010年05期
10 王荣杰;詹宜巨;周海峰;;利用Wigner-Ville分布的三相整流装置故障诊断技术[J];高电压技术;2010年09期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 黄捷;;PCA与遗传优化下的神经网络电力设备故障诊断技术[A];2008中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2008年
2 罗伟林;邹早建;;基于支持向量机方法的船舶操纵运动水动力导数辨识[A];七届更迭 三十回眸——第七届船舶力学学术委员会全体会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘江;基于鲁棒估计理论的列车组合定位方法研究[D];北京交通大学;2011年
2 程志强;基于智能方法的产品制造过程质量诊断[D];南京理工大学;2011年
3 刘路;基于改进支持向量机和纹理图像分析的旋转机械故障诊断[D];天津大学;2011年
4 崔江;基于支持向量机的模拟电子电路故障分类技术研究[D];南京航空航天大学;2010年
5 黄丽;基于数据驱动的生物反应过程软测量与优化控制[D];江苏大学;2011年
6 钟伟民;支持向量机在先进控制中的应用研究[D];浙江大学;2006年
7 杜京义;基于核算法的故障智能诊断理论及方法研究[D];西安科技大学;2007年
8 包哲静;支持向量机在智能建模和模型预测控制中的应用[D];浙江大学;2007年
9 李赣平;基于智能计算的过程控制与优化若干研究[D];上海交通大学;2007年
10 乔弘;火电厂热工参数软测量关键技术和方法研究[D];华北电力大学(北京);2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒋静;基于量子粒子群优化的Volterra核辨识及故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
2 孙波;船用稳定跟踪平台关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 从静;电力电子装置故障诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 侯晨曦;实物期权在房地产投资决策中的应用研究[D];大连理工大学;2010年
5 夏宇庆;人工鱼群与差分进化混合优化算法在水质模拟预测中的应用[D];浙江大学;2011年
6 张建平;MIMO移动通信系统中的单基站定位技术研究[D];电子科技大学;2011年
7 王欣冉;基于小波包与最小二乘支持向量机的时间序列预测研究[D];中国地质大学(北京);2011年
8 遇铁龄;基于核函数的多分类器集成及应用研究[D];山东师范大学;2011年
9 顾晓光;基于小波变换和支持向量机的电力电子电路故障诊断研究[D];河南大学;2011年
10 舒有锋;西藏喜马拉雅山地区冰碛湖溃决危险性评价及其演进数值模拟[D];吉林大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
4 金忠,胡钟山,杨静宇;基于BP神经网络的人脸识别方法[J];计算机研究与发展;1999年03期
5 肖建华,吴今培,陈世权,梁宇宁,马强;一种应用聚类分析的科研立项评审数据处理方法[J];科研管理;2000年03期
6 胡寿松,周川,胡维礼,陈庆伟,苏红云;基于RBF 神经网络观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法(英文)[J];控制理论与应用;1999年06期
7 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 李毅;徐守时;;基于支持向量机的遥感图像舰船目标识别方法[J];计算机仿真;2006年06期
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7 顾锦荣;刘华强;孙预前;;遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[A];第七届长三角气象科技论坛论文集[C];2010年
8 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
9 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
10 梅立泉;丁雪梅;张淑娟;;结构声振数据的相似性分析和预测[A];中国核科学技术进展报告——中国核学会2009年学术年会论文集(第一卷·第6册)[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 特约记者 宋勇刚 记者 黄桂云;曹家乡 积极推广微生物发酵床养猪[N];眉山日报;2010年
2 记者 于莘明;微生物发酵垃圾7天变成肥[N];科技日报;2003年
3 满城县南韩村镇秸秆饲料机械推广站 王宏昌;秸秆微生物发酵制饲料[N];河北科技报;2003年
4 王安;老树新枝:微生物做出大文章[N];中国信息报;2006年
5 邵燕 本报记者 王环威;一项养猪新技术在我市推广[N];丹东日报;2010年
6 张尚武;规模养猪场 粪污零排放[N];湖南日报;2008年
7 彭益昌;纳雍首家微生物发酵床生态养猪场落户[N];毕节日报;2009年
8 曜禹;微生物发酵饲料在京郊投产[N];农民日报;2002年
9 韩德志;活微饲料知识简介[N];中国畜牧报;2005年
10 陈赛;湖南省养猪实现零污染排放[N];中国食品质量报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
2 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
3 武国正;支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究[D];内蒙古农业大学;2008年
4 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
6 张超;基于支持向量机的汽轮机轴系振动故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2009年
7 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
8 梁力文;基于支持向量机的小波滤噪短波近红外光谱在药品定量分析中的研究[D];吉林大学;2009年
9 鲁淑霞;基于支持向量机的多光谱数据分类[D];河北大学;2007年
10 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
2 杨振章;基于支持向量数据描述的分类识别算法研究[D];杭州电子科技大学;2009年
3 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
4 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
5 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
6 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
8 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
9 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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