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基于多核支持向量机的燃煤电厂SCR入口NO<Sub>x</Sub>浓度的预测方法: 本发明公开了一种基于多核支持向量机的燃煤电厂SCR入口NOx浓度的预测方法，包括以下具体步骤：S1、数据采集；S2、数据预处理；S3、特征选择与时间对齐；S4、多核支持向量机构造：选取不同的核函数进行构造多核支持向量机；...; 吴思明徐昶庄庆佐张科夏镇舟郑思远俞智勇夏增雨陈书建苗丰高小普程恩路任沛威唐媛媛王亚洲

基于Optuna框架的L_(p)范数约束下多核支持向量机在违约风险预测中的应用: 2024年; 针对违约数据存在数据量大、维度多、不平衡及噪声大等缺点,提出一种改进的支持向量机方法,即基于Optuna框架的L_(p)范数约束的代价敏感的多核支持向量机(L_(p)-Optuna-SVM)。该方法采用成本矩阵对不同预测错误赋予不同数值,通过多核学习引入多核混合核函数组合;同时采用Optuna优化框架对犯错成本、核函数的参数和权重实现了自动化的调优过程;还在核函数权重上引入L_(p)范数约束,以提高模型对噪声和异常数据的鲁棒性。最后,对4种常用的基础核函数组合的L_(p)-Optuna-SVM进行探讨,并与单核支持向量机以及K邻近法、逻辑回归、高斯贝叶斯进行对比。结果表明,在给定数据集上,L_(p)-Optuna-SVM在违约数据上的g-mean和AUC均高于其他算法,并且在加了不同方差的噪声数据集上,该算法整体依旧保持较好的鲁棒性。; 郑怡昕王重仁; 关键词：多核支持向量机多核学习不平衡数据集

一种基于多核支持向量机的致密砂岩储层分类方法: 一种基于多核支持向量机的致密砂岩储层分类方法，对影响储层品质的微观孔隙结构特征参数进行无监督学习，通过优化模型超参数，获得最优决策函数，将致密砂岩储层进行分类，并对分类结果进行验证。结果表明所提出的储层分类方法准确率高，...; 卢学飞董凤娟邢鑫马儇龙王勋涛

基于多核支持向量机的工业电机设备异常声音检测方法: 本发明属于工业设备的异常声音检测领域，涉及基于多核支持向量机的工业电机设备异常声音检测方法，包括：S1、获取工业电机设备正常声音数据和异常声音数据样本，对数据进行短时傅里叶变换以及梅尔刻度压缩来提取特征向量，对数据进行均...; 陈兴达张胜谢海圣卢明辉

多核支持向量机预测电网系统可靠性: 2024年; 为了改善电网系统可靠性预测性能,构建多个目标函数并采用多核支持向量机算法对配电网进行可靠性预测;从电网样本特征中筛选供电可用率、户均停电时间、户均停电次数3个关键指标,建立可靠性评价目标函数,且采用多核支持向量机训练可靠性指标特征;将高斯核函数、多项式核函数和Sigmoid核函数进行多核组合,采用多核支持向量机求解不同目标函数,获得电网系统可靠性预测结果,进而确定更佳的可靠性预测核函数组合。结果表明,合理选择核函数组合和电网可靠性指标,多核支持向量机对供电可用率、户均停电时间和户均停电次数指标预测准确率较高,且稳定性好,高斯核函数-Sigmoid核函数组合的可靠性预测准确性最佳,高斯核函数-多项式核函数-Sigmoid核函数组合的预测稳定性最好。; 何井龙张福泉阳晟周智成; 关键词：支持向量机目标函数

基于参数优化多核支持向量机的光伏功率预测算法: 2024年; 准确的光伏功率预测对电力系统的稳定运行具有重大意义。针对现有预测算法在处理多维输入天气变量时存在的运算时间过长和特征提取能力较差的问题,提出一种基于参数优化的多核函数支持向量机的预测算法。首先,该新型算法对数据进行预处理,灰色关联度提取与预测日相似度高的历史日以提升预测精度,主成分分析(PCA)对输入数据进行降维,从而提高光伏功率预测的速度。其次,针对单核支持向量机对多维数据特征提取能力相对较差的问题,基于线性核函数和径向基核函数建立多核支持向量机预测模型,根据每个核函数支持向量机的预测误差计算不同的权重,从而增强对输入数据特征提取能力并提高预测精度。采用灰狼优化(GWO)算法确定不同核函数支持向量机的参数以提高预测精度。最后,通过北京某光伏电站的历史数据集验证了该算法的预测效果。实例分析表明,与传统预测算法相比,预测精度和速度都有显著提高。; 贺亦琛师长立郭小强贺伟韩涛; 关键词：光伏主成分分析多核支持向量机

一种基于鲁棒自加权多核支持向量机的人体动作识别方法: 本发明公开了一种基于鲁棒自加权多核支持向量机的人体动作识别方法，属于人工智能与计算机图像处理技术领域。本方法首先对可穿戴传感设备获取人体行为数据进行预处理。然后利用非线性香农主成分分析法提取人体动作信号的主要特征。对原始...; 郭树理吴蕾韩丽娜盛莉张雅婷闫碧玉

基于多核支持向量机的句子分类算法被引量：4: 2023年; 主流句子分类算法采用单一词向量表示模型获得文本表示,导致了对文本的映射能力不足.对此,通过融合多种词向量的文本表示以提高分类的准确率.针对多核学习在融合不同核函数时,常规的核函数系数寻优方法存在的训练时间长、难以求得局部最优解等问题,提出了一种新的核函数系数寻优方法,该方法基于参数空间分割与广度优先搜索不断逼近核系数的最优值.以支持向量机(support vector machine,SVM)为分类器,在7个文本数据集上进行了分类实验.实验结果表明,多核学习分类效果明显优于单核学习,并且所提出的寻优方法在训练次数少于常规方法时也能获得了好的分类效果.; 肖开研廉洁; 关键词：自然语言处理多核学习支持向量机

基于细菌觅食优化多核支持向量机的作物生长环境控制被引量：2: 2023年; 为了解决大规模生长环境变量所带来的计算复杂度较高的问题,采用细菌觅食优化多核支持向量机算法对农作物产量进行预测分析,从而实现作物生长环境的最优控制;首先,采用高斯核函数、多项式核函数和Sigmoid核函数组合方式建立多核支持向量机,其输入为作物生长环境,采用细菌觅食优化算法优化核函数关键参数;其次,利用多核函数的参数构建菌群进行训练,设置作物产量作为细菌觅食优化算法适应度;最后,通过菌群位置更新优化后的最优核函数参数进行多核支持向量机优化求解,获得空气温度、湿度,土壤温度、湿度等生长环境特征数据。结果表明,选择合适的多核函数组合,并合理设置细菌觅食优化算法的引力和斥力系数、迁徙概率阈值等参数,能够获得最高产量所对应的作物生长环境特征数据。; 蔡桂全陶建平; 关键词：多核支持向量机细菌觅食优化算法生长环境

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