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为了提高高校教师的绩效评价效果,本文提出一种基于优化支持向量机的高校教师绩效分类方法.采用支持向量机的非线性逼近能力描述绩效等级与影响因子间的复杂关系,同时利用改进的遗传算法对支持向量机参数进行优化处理,进而提高绩效识别分类精度.实验结果表明,与经典支持向量机和神经网络相比,该模型具有更好的泛化性能,能够明显提高高校教师绩效的评价效果. 相似文献
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免疫遗传优化支持向量机回归在混沌时间序列预测上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析支持向量机(Support Vector Machines,SVM)回归算法的基础上,提出了一种免疫遗传优化向量机回归算法来预测混沌时间序列.算法根据混沌时间序列样本的特点利用免疫遗传算法对支持向量机回归方法参数进行优化.免疫遗传算法有效地克服了未成熟收敛现象,获得相关参数最优值.对混沌时间序列预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,本文所提的免疫遗传优化支持向量机回归方法具有更高的预测精度. 相似文献
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《兰州石化职业技术学院学报》2017,(4)
针对支持向量在分类过程中,特别是对于非线性可分问题,如果采用不同的核函数,支持向量机(SVM)可以构造不同的学习机器和分类模型,从而导致分类算法复杂且分类精度较低。研究了SVM的轴承诊断原理,测试诊断方案及原始测试数据的特征提取,最后进行了数据训练和测试实验仿真,然后对风力发电机组机械故障进行诊断,实验说明了改进后的SVM故障分类方法的可行性和有效性。在建立故障分类模型之后,采用网格搜索法、遗传算法、粒子群算法对支持向量机的惩罚参数C和径向基核函数参数γ进行优化选择,通过分析发现故障分类精度提升比较明显。 相似文献
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针对设备故障信号的微弱和噪声干扰严重问题,提出了基于奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法.利用聚类分析的方法预处理设备的状态信号,剔除信号的异常点,以提高信号的准确性.对预处理后的信号进行构造矩阵和奇异值分解,选择恰当的窗口长度,以奇异值作为信号特征.支持向量机对信号特征进行识别和分类,为了避免支持向量机在多状态分类中输出的不确定性,记录支持向量机的训练输出作为决策表.支持向量机测试时的输出与决策表比对,以提高诊断结果的可靠性.最后,通过对比试验验证了基于奇异值分解和支持向量机的方法可以对设备进行可靠、准确、快速的故障诊断. 相似文献
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针对滚动轴承故障分类准确率低的问题,提出一种利用遗传算法结合粒子群算法优化支持向量机分类器的故障诊断方法。实验通过提取滚动轴承不同故障状态下的振动信号,以转化成时域和频域组成的特征集为特征向量,利用粒子群生成二维粒子,即惩罚因子C、核函数参数G,并喂入支持向量机进行训练和交叉验证,取最优适应度对应的粒子,进而构建遗传粒子群改进支持向量机故障分类模型。实验证明,粒子群改进的支持向量机与遗传算法改进的支持向量机相比,该算法模型在滚动轴承故障分类中对时域、频域、时频域3个特征集的正确率均有明显改进。 相似文献
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支持向量机(SVM)是统计学习理论最为成功的实现。支持向量机适用于两类样本的分类问题,面对正负样本数目失衡的情况,加权的方法虽然能有效改变分类器对数目小的样本类的预测偏置问题,但往往是以牺牲数目较大样本类的预测精度为前提。单分类支持向量机(One-SVM)只用某一类样本来训练分类器,可以有效避免预测偏置问题的出现。本文将单分类支持向量机(One-classSVM)用于UCI数据库的灯盏花分类研究,结果显示,单分类支持向量机在处理样本数目失衡的模式识别问题中,具有良好的泛化能力,预测精度特异性达到95.45%,同时单分类支持向量机只用一类样本训练分类器,在算法的时间复杂度上也具有优势。 相似文献
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针对控制图5种异常模式的6个参数,提出基于一对一算法的多类分类支持向量机的控制图异常模式下的参数估计方法.在模型构造中采用遗传算法优化支持向量机的参数.仿真实验结果表明.该方法结构简单,收敛速度快,具有较高的识别精度,适合于控制图异常模式的参数估计. 相似文献