bxiaojing的博客

基于多特征向量的刀具磨损模糊判决研究

利用信号处理技术分析AE/AC、切削力信号特征参数随刀具磨损变化的规律，并将这些特征参数组成反应刀具磨损状态的特征向量，用模糊理论对刀具状态进行识别。

2011-04-08

提出多分辨奇异值分解(Multi．resolution singular value decomposition，MRSVD)的概念，基于矩阵二分递推构造原理，利用奇异值分解(Singular value decomposition，SVD)获得具有不同分辨率的近似和细节信号，以多分辨率来展现信号不同层次的概貌和细部特征。给出MRSVD的分解和重构算法，并从理论上证明这种分解方式的多分辨分析特性。

2011-04-08

Hilbert 谱特征提取与支持向量机的设备状态识别方法再研究

采用 Hilbert 时频谱熵与Hilbert 时频谱重心构建识别向量，应用支持向量机进行设备状态识别的方法，并以滚动轴承的故障诊断为例证明方法的有效性分析。

2011-04-08

自调用支持向量回归和偏最小二乘优化支持向量机参数

将均匀设计( UD )分别与自调用支持向量回归( SVR )、偏最小二乘回归( PLR ) 结合, 提出了两种将大样本搜索转化为小样本搜索的策略UD

2011-04-08

基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法

首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO 算法对特征及参数进行优化。在UCI 标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM 参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM 算法相比具有较好的分类效果。

2011-04-08

简单的两分类SVM的MATLAB程序

自己编写的，简单的两分类SVM的MATLAB程序，很好用，简单易懂，适合初学者学习。大家可以交流交流

2011-04-08

least squares support vector machine classifiers

In this paper we discuss a least squares version for SVMclassifiers.

2011-04-08

Kernel methods:a survey of current techniques

Kernel methods have become an increasingly popular tool for machine learning tasks such as classi+cation, regression or novelty detection. They exhibit good generalization performance on many real-life datasets, there are few free parameters to adjust and the architecture of the learning machine does not need to be found by experimentation. In this tutorial, we survey this subject with a principal focus on the most well-known models based on kernel substitution, namely, support vector machines.

2011-04-08

多类支持向量机算法综述

于对现有的几种较有成效的多类支持向量机做一介绍，并比较其优劣，以期对研究者以后的研究能有所启发。

2011-04-08

模式识别中的支持向量机方法

针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接 SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一鉴别法、一一区分法、M-ary分类法、一次性求解等多类别分类方法.最后给出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例.作为结构风险最小化准则的具体实现,支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力.

2011-04-08