一种改进的支持向量机及其应用

针对传统支持向量机对噪声点敏感问题,提出一种改进的支持向量机.其基本思想是根据样本对分类贡献不同赋予相应的隶属度,贡献大的分配较大的隶属度,贡献小的分配较小的隶属度.与传统支持向量机比较,减小了噪声点对分类的影响,提高了SVM的泛化能力.并将其应用到车型识别中,结果显示该方法的有效性.     

强模糊支持向量机在稻瘟病气象预警中的应用

针对稻瘟病气象顸警中样本含有模糊信息,支持向量机对含有模糊信息样本无法处理的问题,建立适合稻瘟病气象预警特点的分类预警算法(强模糊支持向量机).以模糊事件的可信性测度为基础,将模糊分类问题转化为求解模糊机会约束规划问题;将模糊机会约束规划化转化为与其等价的二次规划,据此给出强模糊支持向量机.并且研究了强模糊支持向量机在稻瘟病气象预警中的应用方法.对浙江省宁波市某水稻种植区2004-2007年稻瘟病气象预警试验,数据结果与实际情况吻合.由此可说明强模糊支持向量机能较好地解决样本中含有模糊信息的分类问题,基于强模糊支持向量机的稻瘟病气象预警方法对于稻瘟病气象预警有较大的优越性.     

旱年模糊评价方法及其应用

在分阶段水分生产函数的基础上 ,建立了旱情与旱年的模糊评价方法。按照模糊方法 ,以梯形形式建立隶属函数。对某一作物在某一年份 ,根据 Kλ值计算隶属函数进行旱情评价。以该作物的产值占各种作物产值之和的比重作为权重 ,计算旱年的综合评价向量进行旱年评价。最后用该方法对山西省的分区旱年进行评价 ,评价结果与旱灾结果对应良好 ,说明该方法是切实可行的     

基于支持向量机的路面图像分类方法

针对路面结构特征,提出一种颜色与纹理特征相融合并结合模糊支持向量机的路面分类识别方法。提取路面图像的HSV颜色空间的颜色矩作为颜色特征,采用灰度共生矩阵法提取纹理特征,融合路面图像的颜色特征与纹理特征,采用模糊支持向量机进行支持向量特征训练,通过训练得到能尽可能多的满足每一种图像的样本数据特征的特征向量。通过实验,对比了采用传统的支持向量机与模糊支持向量机对路面分类识别的正确率。实验表明本研究所提出方法的有效性。     

鱼露质量模糊综合评价方法的建立

根据层次分析法和模糊数学的相关理论,建立了鱼露质量的模糊综合评价方法.利用两两比较法得到鱼露质量评价中感官评价、氨基氮、总氮、比重、T-VBN、食盐、红色指数、总酸度等指标重要性的评判矩阵,再利用加权几何平均综合排序向量法,由评判矩阵计算各指标的权重,得到各指标在鱼露总体评价中的权重W分别为0.356,0.189,0.107,0.054,0.097,0.063,0.061,0.073.定义上述各指标的单因素隶属函数之后,利用这些函数将样本个体的各项指标模糊化后得到模糊矩阵R.由B=W@R得到各鱼露的累加加权隶属度B即综合评价结果.并利用此模糊综合评价方法对一组鱼露的质量进行综合评价.     

鱼露质量模糊综合评价方法的建立

根据层次分析法和模糊数学的相关理论,建立了鱼露质量的模糊综合评价方法.利用两两比较法得到鱼露质量评价中感官评价、氨基氮、总氮、比重、T-VBN、食盐、红色指数、总酸度等指标重要性的评判矩阵,再利用加权几何平均综合排序向量法,由评判矩阵计算各指标的权重,得到各指标在鱼露总体评价中的权重W分别为0.356,0.189,0.107,0.054,0.097,0.063,0.061,0.073.定义上述各指标的单因素隶属函数之后,利用这些函数将样本个体的各项指标模糊化后得到模糊矩阵R.由B=W@R得到各鱼露的累加加权隶属度B即综合评价结果.并利用此模糊综合评价方法对一组鱼露的质量进行综合评价.     

基于预测模型的异常农情数据在线检测方法的研究

为保证农业物联网传感器的数据感知质量,构建了基于滑动窗口和预测模型(支持向量回归、K近邻、梯度提升回归和随机森林)的异常农情数据在线检测框架,提出了基于数据特征的滑动窗口尺寸计算方法,运用熵权逼近最优排序法评价预测模型适用性。采用羊圈环境数据(空气温度、相对湿度、CO_2和H_2S体积分数)进行试验,结果表明,滑动窗口尺寸计算方法优于仅基于采样间隔和特征周期的计算方法;模型预测误差与其异常检测性能负相关,且对误检率影响更大;支持向量回归模型对空气温度和相对湿度异常数据检测适用性最好,贴近度达0.8以上,梯度提升回归和K近邻模型分别对CO_2和H_2S体积分数异常数据检测适用性较优,两者贴近度均在0.6左右。     

基于Grey-Sigmoid核函数支持向量机高光谱遥感图像分类方法研究

针对传统支持向量机方法中存在的野值噪声敏感问题,提出了一种基于紧密度的Grey-Sigmoid核函数支持向量机,不仅考虑样本与所属类中心之间的关系,还考虑了各个样本之间的距离。通过样本之间的紧密度来描述各个样本之间的关系,利用包围同一类样本的最小超球半径来衡量样本间的紧密度,样本灰度依据样本在球中的位置确定。通过对田间小麦全蚀病的遥感图像分类的实验验证,证明Grey-Sigmoid核函数和传统的Sigmoid核函数相比,计算速度更快,且精度没有明显损失。     

机械加工工艺方案的多级模糊综合评价

应用多级模糊评价方法对机械加工工艺方案进行评优．采用层次分析法．创建评价指标体系，确定各项指标的权重．建立了定量指标模糊隶属度的数学表达式．通过计算综合评价值．从而确定出最优方案．     

基于支持向量机的电气设备运行状态图像识别方法研究

针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机（SVM）分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;再利用K—L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。试验结果表明：支持向量机分类方法对于小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种电气设备运行状态的分类,并能获得比神经网络方法更好的识别性能。不同的分类核函数的相互比较分析表明,Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别。     

交通荷载下管道疲劳寿命的模糊可靠度方法

以受交通荷载作用的埋地管道为研究对象，认为受交通载荷作用下管道的失效是一个模糊随机事件。考虑交通载荷的非平稳作用特点，基于模糊理论，在合理选取隶属函数的基础上，结合可靠度分析方法对交通荷载作用下管道的疲劳寿命进行了计算，提出了一套简便方法，从而为交通荷载下管道系统的可靠性设计计算提供了一种明确的分析方法和思路。     

东辽河流域水生态健康状况的模糊综合评价

在东辽河水生态状况调查的基础上,进行了东辽河流域水生态健康评价。将流域水生态健康综合评价依据划分为河岸带状况、水环境状况、底泥状况、水生生物状况4个准则,进一步筛选出河岸带植被多样性指数、底泥重金属含量、COD、总氮、总磷、浮游植物多样性指数等19项具体指标,建立了由准则层和指标层构成的水生态健康评价体系。应用层次分析法确定各个指标在评价中的权重,构造各指标对各健康级别的隶属度函数并计算其隶属度,最后根据模糊综合评价原理对东辽河流域18个调查点的水生态健康状况进行了评价。结果表明:18个调查点中10个为"病态",5个为"临界",1个为"亚健康",2个为"健康",并发现水生态健康状况受到洪水的影响很大。该评价成果为东辽河管理和保护工作提供了科学依据。     

基于社区居民调查的农业环境质量评价研究——以盐城市为例

从影响农业环境质量评价因素间相互作用的复杂性和不同社区居民感官的差异性出发,利用模糊数学的理论与方法,建立了各评价指标的隶属函数和多级模糊综合评判的数学模型,并以盐城市为例,对其环境质量进行了综合评价。结果显示,盐城市农业环境总体较好,但仍存在一些问题。最后,提出了盐城市农业环境管理的具体建议与对策。     

区域农业水资源可持续利用模糊综合评价

以东北区为例,为客观评价区域农业水资源可持续利用（SUAWR）水平,确定了新的模糊综合评价模式：构建综合评价指标体系,应用层次分析法确定指标综合权值,构造标准化特征函数对各指标实际值进行标准化处理,改进相对隶属度函数,以等级中值的相对隶属度为参照标准,采用加权幂平均原则,进行SUAWR水平模糊综合评价。评价表明,海明距离法和欧式距离法、按标准化值直接加权合成法的SUAWR排序结果拟合良好,综合排序结果符合实际状况。SUAWR水平较差的评价单元分布在水资源贫乏的西部及辽河中下游区,或社会经济需水量大而水资源相对紧张的中部平原区。相关分析表明,制约SUAWR区域差异的主要指标有公顷均水资源量、蒸发量与降水量差值、干旱指数、水田比例、单方灌溉水水稻产量、农田供需水平衡率、农业人均衣业用水量。     

基于模糊综合评判法的天津蓟运河水环境质量评价

论文采用模糊综合评判法,利用2009年天津蓟运河的水质监测数据,建立蓟运河水质评价指标及各指标的权重,并计算各评价指标属于某种水质级别的隶属度,从而对蓟运河枯水期和丰水期的水环境质量进行了综合评价.评价结果表明蓟运河枯水期和丰水期的水质均为V级,已达到严重污染的程度.评价结果与实际情况相符,说明模糊综合评判法对蓟运河的水质评价具有科学性和合理性,有助于为蓟运河的水污染治理及控制提供科学的依.据.     

模糊综合评判法在猪病诊断中的应用

通过模糊综合评判法分析发病症状和疾病之间的关系以及对疾病的隶属程度,为猪病诊断提供了一种行之有效的方法。通过实例对猪病诊断的模糊评判方法进行说明。     

小城镇产业资源能源消耗评价技术模型与指标体系

基于层次性、代表性、可操作性、完备性原则,从小城镇产业发展的资源消耗、能源消耗、环境排放3个方面选取了10个指标,构建了小城镇产业＂节能减排＂程度综合评价指标体系,并借鉴模糊数学方式,构建了2级层次结构的定量化计算模型。其中,1级模型着眼于每一个具体的评价指标,在评价指标集合上计算各区域从属于＂节能减排＂的隶属度,并对计算结果进行排序;2级模型则根据1级模型的排序计算结果,着眼于每个1级评价指标集合,在整个评价指标体系上计算各区域从属于＂节能减排＂的隶属度,最终以此计算结果进行排序。从层次分析法和信息熵方法2个角度介绍了各级评价指标权重的确定方法。结果表明,该模型可用于小城镇产业＂节能减排＂程度的定量化、综合化测度;运用该模型有助于判断不同地区、行业的资源、能源消耗及环境排放的改善或恶化程度。     

基于模糊聚类的神经网络虫情预测

1基于模糊聚类的神经网络预测 首先采用模糊聚类对所有样本进行预处理,再把去噪后的数据作为神经网络的输人数据进行训练和预测。 1．1基于模糊聚类的神经网络结构3层BP神经网络具有令人满意的对连续映射的逼近能力,可以满足预测的要求,因此,采用3层BP神经网络作为研究模型。3层BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。     

基于模糊隶属函数的大雾短时预报方法

选取骆岗机场附近2010～2011年地面逐时观测气象资料,建立年际、季度、月份和短期温升通道与温降通道模糊隶属函数;根据典型大雾发生前3h气象数据,分析湿度与能见度变化趋势;结合气温通道信息与未来湿度与能见度变化趋势预报未来3h大雾是否发生.最后利用2006 ～ 2009年地面资料检验结果显示未来3h大雾预报准确率为92.77％,TS评分为0.828.因此,基于模糊隶属函数大雾短时预报方法是有效的.     

熵权模糊评判在双台子河水质评价中的应用

应用模糊评判理论,以2010和2011年双台子河监测数据为研究对象,选择DO、CODCr、NH3-N、TP、TN、BOD5、氯化物7个评价因子,建立模糊评价模型,确定模糊关系矩阵,选择熵权赋权法求各评价因子权重,以最大隶属原理为评价类别,提出一种基于熵权赋权的方法,利用模糊变换对双台子河水质进行评价与分类。评价结果表明,从权重分析,主要污染因子为BOD5、TN、CODCr、TP,次要因子依次为NH3-N、DO、氯化物;由模糊向量大小分析,水质类别为Ⅳ、Ⅴ类;由模糊向量平均值分析,污染状况下游>中游>上游;并将评价结果与综合标识指数法对比,结果显示两种评价结果近乎一致,但模糊评判使评价结果更直观反映河流水质状况,评价结果更加合理准确。