支持向量机多分类模型的洪水分类

尝试使用支持向量机多分类模型在洪水分类中的应用,以长江流域宜昌站为研究对象,采用历史文献中的相关数据,验证了支持向量机的多分类法应用于洪水分类的可行性。由于受数据资料的限制,样本数据选取对测试数据分类结果的影响作了探索性分析,如何优化样本数据的选择有待做进一步的深入研究。     

基于支持向量机分类的生态环境预警

将支持向量机(SVM)理论与经济预警理论相结合，提出基于SVM的生态环境预警方法，并应用于黑龙江省牡丹江市的生态环境预警，具有较好的效果。     

基于核函数支持向量机的植物叶部病害多分类检测方法

现有植物病害图像检测方法存在检测病害单一的问题,因此,本文针对叶片的链格孢病、炭疽病、细菌性枯萎病、尾孢菌叶斑病4种病害和健康叶片,提出了基于核函数支持向量机的多分类检测方法。根据植物叶部病害图像具有多变的特点,首先通过受病叶片图像预处理增强病害部分与健康部分的对比度,使病害部分更加明显。然后在Lab彩色空间模型下的a、b分量上进行叶片分割并提取特征,采用K均值聚类方法,增强分割聚类效果。最后采用基于核函数的支持向量机多分类方法对4种病害进行检测识别并分类。为提高检测准确度,用500次迭代评估出最大精度,考虑交叉验证系数的影响,将样本的40%作为验证数据,60%作为训练数据,采用径向基核函数对其进行训练。该方法将传统的2种叶片病害识别扩大至4种,实验结果证实对4种病害的识别率最高达到89.5%,最低也达到了70%,证明了该方法的有效性。     

基于支持向量机的中文农业文本分类技术研究

高效地组织、分类信息,是提供个性化农业信息推荐服务的基础。根据农业文本信息特点,提出了一种基于线性支持向量机(Support vector machine,SVM)的中文农业文本分类模型,首先构建农业行业分类关键词库,通过特征词选择和权重计算,构建分类器模型,实现信息的自动分类。实验选取了1 071个测试文档,并按照种植业、林业、畜牧业、渔业进行分类。结果表明,分类准确率为96.5%,召回率为96.4%。实验结果高于贝叶斯、决策树、KNN、SMO等分类算法,将该模型应用于农业物联网行业信息综合服务平台,运行结果表明,该方法能够实现中文农业文本信息的自动分类,响应时间满足系统要求。     

基于模拟退火算法-支持向量机的储粮害虫识别分类

将模拟退火算法应用于粮虫图像识别中支持向量机分类器参数C和g的优化,并与网格搜索法优化结果进行了对比,结果表明参数优化速度提高了3.91倍,分类器的识别率提高了5.56%.应用SAA-SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到95.56%.证实了基于SAA-SVM的分类器对粮虫进行自动分类是可行的.     

基于支持向量机的卫星姿控系统的故障诊断研究

【目的】解决卫星姿态控制系统中反作用飞轮执行机构中的故障定位问题。【方法】本研究提出了一种基于支持向量机的卫星反作用飞轮故障诊断方法。首先,利用半物理仿真平台模拟出卫星真实在轨运行数据,数据分为反作用飞轮卡死故障、空转故障、力矩衰减累积故障、正常数据四类,每类数据提取约70 h（周期为0.25 s）;其次,对卫星反飞轮注入故障,选取反作用飞轮的转速数据进行时域分析,选取其时域特征作为故障特征,并将正常数据集与反作用飞轮衰减数据集在时域中划分成13种特征,得到每类50份数据;最后,利用支持向量机算法完成对卫星反作用飞轮中出现的卡死、空转、衰减故障的识别。【结果】正常数据、反作用飞轮卡死故障与空转故障的分类结果,正常数据与反作用飞轮衰减故障的分类结果,识别准确率均为100%。【结论】本研究可以为卫星的故障定位问题提供一种更好的解决方案。     

基于支持向量机的水资源开发利用

基于支持向量级模型良好的泛化能力，构建了区域水资源开发利用程度的支持向量机评价模型。针对评价标准，采用均匀分布随机函数，在三个标准间内插10个样本，形成共30个样本用于支持向量机的训练，实现了对西安市水资源开发利用程度的综合评价。实例研究表明，运用支持向量机分类模型进行区域水资源开发利用问题研究，评价结果合理、可靠，可以为区域水资源开发利用评价提供一种新的方法。     

基于改进模糊支持向量机方法的车尔臣河径流预报

针对径流时间序列固有的非线性和随机性特点,本文提出了基于灰色关联分析的模糊支持向量机预报方法.该方法在传统支持向量机任意逼近的非线性映射能力上,引入模糊隶属函数来考虑气候和流域下垫面变化下径流样本对预报结果的影响.此外,预报因子选取是中长期径流预报的一大难点,考虑到相关系数法只能衡量因子间线性相关程度的不足,本文采用灰色关联分析来量化预报因子与预报对象的关联程度,并按关联度大小挑选出对径流过程影响显著的预报因子.将该方法应用于新疆车尔臣河的月径流预报中,与GRNN神经网络模型和A-FSVM模型的预报结果比较表明:该方法能提高径流中长期预报精度,是一种有效的径流时间序列预测模型.     

基于支持向量机的植物图像分割

图像分割是计算机视觉领域的特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.为此,以植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用支持向量机法实现了植物叶片图像与背景图像的分割.实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效和准确的.     

基于集合经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳特征及强噪声特性,提出了一种基于集合经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个固有模态分量,利用固有模态分量构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为特征向量,送入支持向量机训练、识别。分析结果表明,与经验模态分解相比,集合经验模态分解能有效解决模态混叠问题,从而准确、有效地提取滚动轴承的故障特征。     

支持向量机在发动机故障诊断中的应用研究

鉴于支持向量机(SVM)的优越性及汽车发动机的故障特点,本文提出将支持向量机应用到发动机故障的智能诊断中。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,而且模型简单。首先对采集的故障信号采取信息融合方式进行特征提取,以获得特征向量。在此基础上通过多分类支持向量机对发动机故障进行分类测试,建立了故障诊断模型。试验结果表明:该方法具有较高的诊断精度,达到了发动机的故障诊断要求。     

径流预测的支持向量机应用探讨

支持向量机是近年来提出的一种新的机器学习算法，它能针对在样本有限的情况，采用结构风险最小化准则，把学习问题转化为一个二次规划问题来获得最优解，从而克服了神经网络易陷于局部极小值的缺点。尝试将支持向量机算法应用于径流预测，并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比，证明SVM方法预测径流量精度要略优于BP神经网络方法。     

支持向量机在斑潜蝇虫害叶片光谱分析中的应用

测量了斑潜蝇虫害叶片的可见光反射光谱。运用图像处理技术计算出虫害叶片的破损率;采用光谱分析方法选出对叶片破损程度敏感的波长点。运用支持向量机(SVM)和多光谱法,建立基于敏感波长的受害叶片反射光谱分类模型并进行分类试验。试验结果表明,多光谱法分类精度为90%,SVM为93.8%(多项式核函数)和96.9%(RBF核函数),高于多光谱法。     

农业区地下水位动态变化预测的支

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时，常用的回归预测模型不能全面考虑多个变量。在地下水位动态变化预测中应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM ) , 该方法属于机器学习理论发展的最新阶段, 具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况，以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象，运用支持向量回归模型，描述其地下水动态变化趋势。     

基于随机蛙跳和支持向量机的牛乳收购分级模型构建

蛋白质、脂肪含量和体细胞数量作为牛乳收购中的重要参考指标,决定了牛乳的品质和价格.为批量准确地对牛乳品质进行分级,提高乳企的生产效率,本研究以3216份荷斯坦牛牛乳样本为研究对象,应用中红外光谱技术实现对收购过程中4种不同品质牛乳的检测分级.利用一阶导数和一阶差分对光谱进行预处理,并结合竞争性自适应重加权算法(Comp...     

支持向量机在水质评价中的应用

介绍了支持向量机算法的原理，建立了基于支持向量机的水质评价多层次分类检测模型，通过提取水质评价标准中的物质成分为特征参数，利用几个SVM分类器的串联组合，实现对水质的分类和识别，同时，引入类权重因子，解决训练样本类别数量不平衡而导致的错分问题，实验结果显示该方法提高了水质评价的准确性和效率。     

基于支持向量机的洪水预报模型初

用传统的机器学习方法进行洪水预报建模存在泛化能力难以保障，训练速度慢等一些困难。对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍，探讨了基于支持向量机的洪水预报模型的建模方法。通过实例中的应用，该模型显示了泛化能力强，训练速度快，便于建模等优点，有良好的应用前景。     

机器视觉在农产品物流分级检测中的应用

综述了近些年国内外机器视觉技术在农产品品质分级检测中的研究进展,选取水果、谷物籽粒、家畜、家禽和蔬菜为代表,重点阐述了机器视觉技术针对这些农产品特征进行分级检测的方法以及成果。同时,总结了目前机器视觉技术应用于农产品物流分级检测的不足之处,展望了未来的发展趋势。