搜索结果: 1-15 共查到“工学 LS-SVM”相关记录50条 . 查询时间(0.119 秒)
基于KPCA和LS SVM的制导弹药库存性能评估研究
性能评估 KPCA LS SVM 制导弹药
2020/7/16
针对制导弹药库存性能评估中只有二分状态区分问题,提出了采用主元分析法（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）理论相结合的方法，综合运用检测数据和弹药事件数据，动态地实现评估制导弹药库存性能，改变了仅依赖于时间变量的性能评估，细化了对制导弹药状态区分，弥补了部队目前制导弹药性能评估的缺失，并与实际保障模式下弹药维护费用进行了对比，表明了模型的准确性和有效性。
针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题，提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）最小二乘支持向量机（LS-SVM）的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力，并将其应用到LS-SVM的参数优化中，避免人为选择参数的盲目性，提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取国际GPS服务组织（IGS）产品中四颗典型卫星的钟差数据，分别采用LS-SVM模型、神...
针对目前采用SVM方法对传感器温度补偿主要实现于PC机现状，而嵌入式智能仪表在测量领域有着广泛的应用，提出了将嵌入式技术和LS-SVM相结合的力敏传感器温度补偿方法。由LS-SVM融合改进的模拟退火算法构建传感器非线性模型，同时实现了力敏传感器的温度补偿和非线性修正，并通过构建嵌入式平台实现了该方法，该方法具有易实现，补偿精度较高等特点，对基于嵌入式智能仪表的温度补偿有一定的实际意义。
为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模和支持向量多分类机(SVM)的执行器故障诊断方法，该方法利用LS-SVM回归建立气动执行器的正常模型，将实际输出与模型输出比较，产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。利用聚类方法设计了层次支持向量多分类机结构，以残差作为输入建立支持向量多分类机，判断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数...
首先通过时间加权末位淘汰机制对最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法进行改进。其次，将这一算法应用于导引头视线被云层遮挡（穿云）或其他原因导致导引头失锁时对视线角速率的预测。导引头处于锁定状态时应用该算法进行在线训练，导引头视处于失锁状态使用训练形成的决策函数对视线角速率进行在线预测。最后，通过弹道末端设置导引头失锁的数学仿真结果，统计使用预估视线角速率（决策函数输出）作为末端导引信息的多条弹道的...
基于LCS和LS-SVM的多机器人强化学习
学习分类器 协同最小二乘支持向量机 强化学习 多机器人 Learning Classifier System LS-SVM Reinforcement Learning Multi-Robot
2014/6/20
本文提出了一种LCS和LS-SVM相结合的多机器人强化学习方法，LS-SVM获得的最优学习策略作为LCS的初始规则集。LCS通过与环境的交互，能更快发现指导多机器人强化学习的规则，为强化学习系统的动作选择提供实时、动态的反馈，使多机器人自主地学习到相互协作的最优策略。算法的分析和仿真表明多机器人学习空间大、学习速度收敛慢、学习效果不确定等问题得到很大的改善。This paper presents ...
为了提高基于Internet的网络控制系统中随机时延的预测精度,提出了基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与最小二乘支持向量机(Least Squared Support Vector Machines,LS-SVM)的一步时延预测方法.首先利用EMD将时延序列分解成若干个本征模式函数分量,分解后的分量去除了原始时延序列的长相关性,同时突出时延序列不...
贝叶斯框架的LS-SVM回归在民机液压系统预测中的应用
民机液压系统 贝叶斯框架 LS-SVM回归 健康预测
2014/3/18
为实现民机液压系统的健康预测,将贝叶斯框架应用于LS-SVM参数的选优.选用径向基核函数,选择了预测回归模型的算法和区间预测公式.用训练样本建立了液压系统的健康预测模型,用测试样本验证了公式的有效性;对液压数据参数进行预测,将预测值带入健康评估模型中得到预测结果.结果表明,基于贝叶斯框架下的LS-SVM回归模型可以很好地用于民机液压系统的健康预测.
基于LS-SVM的非线性鲁棒自适应飞行控制器设计
最小二乘支持向量机 反馈线性化 逆误差 自适应
2013/5/29
为解决因参数不确定，受外界未知扰动等非线性影响的飞行控制问题，以反馈线性化理论为基础，将最小二乘支持向量机引入控制结构，设计了一种基于在线逆误差补偿的非线性鲁棒自适应飞行控制器。经分析推导得出最小二乘支持向量机的自适应权值调整率，并应用Lyapunov稳定性理论证明飞行控制系统闭环渐进稳定。针对某型飞行器，通过构建平均气动模型误差方程模拟实际飞行环境下的不确定非线性影响，开展了6自由度飞行仿真对比...
露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型
露天采矿 爆破振动 民房破坏 LS-SVM
2012/12/5
利用支持向量机学习原理，研究露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题。选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量和场地条件作为露天采矿爆破振动对民房破坏的影响因素，以工程实际检测数据为训练样本，建立露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型。利用32组爆破实验数据作为学习样本对支持向量机进行训练，建立相应的预测模型并通过回代估计方法进...
露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型
露天采矿 爆破振动 民房破坏 LS-SVM
2012/11/12
利用支持向量机学习原理，研究露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题。选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量和场地条件作为露天采矿爆破振动对民房破坏的影响因素，以工程实际检测数据为训练样本，建立露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型。利用32组爆破实验数据作为学习样本对支持向量机进行训练，建立相应的预测模型并通过回代估计方法进...
基于DT-CWT和LS-SVM的苹果果梗/花萼和缺陷识别
特征提取 双树复小波变换（DT-CWT） 缺陷 果梗/花萼 苹果
2012/8/15
该文提出了一种基于双树复小波变换（DT-CWT）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）区分苹果的果梗/花萼和缺陷的方法。对苹果图像使用DT-CWT分解，使用变换后得到的高频子带系数的均值和方差构造特征向量，然后使用最小支持二乘向量机作为分类器进行分类。对180幅苹果图像进行了试验。讨论了DT-CWT分解层数以及目标图像大小对分类正确率的影响。试验结果显示，使用3层DT-CWT对大小为64×64子图像...
提出一种迭代再权q 范数正则化最小二乘支持向量机(LS SVM)分类算法。该算法通过交叉校验过程选择正则化范数的阶次q(0LS SVM对比3组癌症数据，实验结果表明，该算法能够实现自适应特征选择，且比LS SVM推广能力强，在算法耗时方面优于LS SVM。
将禁忌搜索和遗传算法相结合，提出一种改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数优选方法。利用自适应遗传算法进行全局搜 索，使用禁忌搜索进行局部寻优，由此提高求解速度和解的精度。采用某冶炼厂净化工段的现场数据建立模型进行仿真实验，结果表明，该方法能使LS-SVM模型具有较好的泛化能力，模型精度满足工艺要求。