收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于Kernel的机器学习在建模与分类问题的应用研究

范玉刚  
【摘要】:支撑向量机(Support Vector Machines,简称SVM)的成功引起了人们对核函数方法的兴趣。核函数方法的思想是,通过某种非线性映射将输入空间变换到一个高维特征空间,如果在其中应用标准的线性算法时,其分量间仅存在内积运算,则可以利用核函数替代内积,将这种算法转换为原输入空间里的非线性算法。论文以工业二甲苯(Para-Xylene,简称PX)氧化过程中间产物4—羧基苯甲醛(4-Carboxy-benzaldchydc,简称4-CBA)浓度预测、田纳西—伊斯曼过程(Tennessee-Eastman Process,TE过程)故障检测、人脸识别等问题为背景,利用核函数学习方法,从观测数据出发寻找规律,进行预测、故障检测、分类等方面的研究。论文的主要工作可以概括如下几个方面: (1)提出一种新的网格聚类算法——关联网格聚类算法。关联网格聚类算法在数据空间反复划分网格和移动网格,得到的每个网格在数据空间都构成一个超方体,位于同一个超方体中的所有样本形成一个事务。然后用Apriori算法寻找频繁项,将具有共同样本的频繁项划归为一类。关联网格算法可以克服固定网格算法割裂数据间的相似性的缺点。试验结果表明,该算法对被噪声污染的、任意形状的、类间边界模糊的数据集具有良好的聚类效果。 (2)提出一种建立和调整模糊模型的新方法。通过在高维特征空间F中进行基向量的消减或添加,来控制模糊规则的数量。首先采用模糊C均值聚类算法(FCM)粗略划分数据空间,将聚类中心作为初始基向量集,判断基向量是否冗余,并将冗余的基向量剔除。然后计算训练样本由基向量近似表示时的误差,将误差最大的样本添加到基向量集,这个过程反复进行,直到所有样本的误差都小于给定值。最后由基向量确定模糊规则的相关参数,并采用最小二乘法建立模糊模型。Iris数据集分类和混沌模型时间序列预测实验,验证了本文方法的有效性。 (3)提出一种核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminant Analysis,简称


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 乔景慧;周晓杰;柴天佑;郑秀萍;;水泥熟料生产过程生料分解率软测量模型[J];控制工程;2011年04期
2 任新建;王学伟;杨立国;王琳;;数字I/O电路的多总线自动测试诊断方法研究[J];电测与仪表;2011年07期
3 谢春利;邵诚;赵丹丹;;一类非线性系统基于最小二乘支持向量机的自适应H_∞控制[J];控制理论与应用;2011年07期
4 李娜;刘明光;杨罡;;基于最小二乘支持向量机的直流牵引电机建模[J];系统仿真学报;2011年07期
5 陈磊;;遗传最小二乘支持向量机法预测时用水量[J];浙江大学学报(工学版);2011年06期
6 张昱;陈光黎;;基于最小二乘支持向量机的机器视觉识别方法[J];测控技术;2011年07期
7 邓森;杨军锋;杨朴;陈冰;;基于混沌粒子群优化LS-SVM的发动机磨损状态监测研究[J];计算机测量与控制;2011年08期
8 夏梁志;李华;;基于QPSO-LSSVM的醋酸乙烯聚合率软测量建模研究[J];自动化技术与应用;2011年08期
9 邢永忠;吴晓蓓;徐志良;;基于矢量基学习的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法[J];南京理工大学学报;2011年03期
10 向昌盛;周子英;余喜林;张林峰;;遗传算法在混沌时间序列预测中的应用研究[J];计算机应用研究;2011年08期
11 高运广;王仕成;刘志国;赵欣;;一种基于LS-SVM的联邦滤波故障检测方法[J];控制与决策;2011年09期
12 谢春利;邵诚;赵丹丹;;基于LS-SVM的一类非线性系统直接自适应H_∞输出反馈控制[J];控制与决策;2011年06期
13 满红;邵诚;;基于Hammerstein-Wiener模型的连续搅拌反应釜神经网络预测控制[J];化工学报;2011年08期
14 宋坤;李丽娟;赵英凯;;基于AP的LS-SVM多模型建模算法[J];计算机工程;2011年14期
15 王思明;刘伟;张国武;;基于LS-SVM的陶瓷窑炉温度预测控制[J];计算机测量与控制;2011年06期
16 姚红;谭敏;郭武;;音素层特征超矢量的说话人识别性能及优化[J];计算机工程与应用;2011年26期
17 黄懿;李小昱;王为;周炜;周竹;;多源信息融合技术的猪肉新鲜度检测方法研究[J];湖北农业科学;2011年12期
18 郑秀丽;刘胜;李冰;;基于LSSVM的VVP推力系数预报[J];控制工程;2011年04期
19 何鹏;王雅琳;谢永芳;桂卫华;;氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选[J];控制工程;2011年04期
20 冯华丽;刘渊;;小波分析和AR-LSSVM的网络流量预测[J];计算机工程与应用;2011年20期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 戴林超;吴琳丽;赵海娜;李训铭;;基于最小二乘支持向量机的故障预测法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第六分册)[中南大学学报(增刊)][C];2009年
2 虞俊;王冰;王平;陈星莺;;基于交叉验证最小二乘支持向量机的风速预测[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(下册)[C];2008年
3 刘丹军;胡邦辉;袁野;张辉;;最小二乘支持向量机在能见度预报中的应用[A];第26届中国气象学会年会灾害天气事件的预警、预报及防灾减灾分会场论文集[C];2009年
4 卢志刚;易之光;赵翠俭;李兵;吴士昌;;基于最小二乘支持向量机的非线性自适应逆控制[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
5 鲁春燕;李炜;刘微容;;基于LS-SVM的氧化铝粉流量软测量建模[A];全国冶金自动化信息网2009年会论文集[C];2009年
6 苏高利;秦钟;于强;;基于最小二乘支持向量机的农田水汽通量建模[A];首届长三角气象科技论坛论文集[C];2004年
7 徐达;武新星;胡俊彪;郭磊;李华;;最小二乘支持向量机回归预测模型研究与实现[A];全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2009年
8 倪国文;刘爱伦;;基于核主元分析的非线性故障检测研究[A];2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2009年
9 苏高利;秦钟;于强;;基于最小二乘支持向量机的农田水汽通量建模[A];首届长三角科技论坛——气象科技发展论坛论文集[C];2004年
10 李方方;赵英凯;贾玉莹;杜杰;;基于最小二乘支持向量机的油品质量预测[A];第25届中国控制会议论文集(上册)[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 范玉刚;基于Kernel的机器学习在建模与分类问题的应用研究[D];浙江大学;2006年
2 林连雷;支持向量机算法及其在雷达干扰效果评估中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
3 刘昕;多功能传感器信号重构方法研究及其应用[D];哈尔滨工业大学;2009年
4 王永安;液压集成块性能评估系统关键技术研究[D];大连理工大学;2009年
5 陈爱军;最小二乘支持向量机及其在工业过程建模中的应用[D];浙江大学;2006年
6 彭珍瑞;基于LS-SVM的气液两相流参数测量研究[D];浙江大学;2007年
7 蒲秀娟;胎儿心电信号提取研究[D];重庆大学;2009年
8 赵开春;仿生偏振导航传感器原理样机与性能测试研究[D];大连理工大学;2009年
9 陈磊;大规模供水系统直接优化调度研究[D];浙江大学;2005年
10 张茂雨;支持向量机方法在结构损伤识别中的应用[D];同济大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 康晓非;基于支持向量机的多用户检测算法研究[D];西安科技大学;2005年
2 王瑞;基于支持向量机的医学图像处理[D];西安理工大学;2008年
3 宋初一;基于最小二乘支持向量机及粒子群优化的特征选择算法研究[D];吉林大学;2008年
4 李昂;基于SVM的常压塔石脑油干点软测量建模研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
5 张国俊;财务危机预警模型在信贷风险管理中的应用研究[D];重庆大学;2005年
6 李莹;精馏过程航煤干点的软测量工程实现[D];大连理工大学;2006年
7 樊伟;通信信号自动调制识别中的分类器设计[D];西南交通大学;2005年
8 王芳;基于支持向量机的航段运量预测研究[D];南京航空航天大学;2007年
9 万辉;最小二乘支持向量机及其在图像增强中的应用研究[D];重庆师范大学;2008年
10 李卿;支持向量机在P2P网络流量检测中的应用[D];哈尔滨理工大学;2009年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978