福建省教育厅科技项目(JA10034)
- 作品数：11 被引量：35H指数：3
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- 相关机构：福州大学华侨大学更多>>
- 发文基金：福建省教育厅科技项目福建省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于近似结构风险的ELM隐层节点数优化被引量：2
- 2014年
- 隐层节点数是影响极端学习机(ELM)泛化性能的关键参数,针对传统的ELM隐层节点数确定算法中优化过程复杂、容易过学习或陷入局部最优的问题,提出结构风险最小化-极端学习机(SRM-ELM)算法。通过分析VC维与隐层节点数量之间的关联,对VC信任函数进行近似改进,使其为凹函数,并结合经验风险重构近似的SRM。在此基础上,将粒子群优化的位置值直接作为ELM的隐层节点数,利用粒子群算法最小化结构风险函数获得极端学习机的隐层节点数,作为最优节点数。使用6组UCI数据和胶囊缺陷数据进行仿真验证,结果表明,该算法能获得极端学习机的最优节点数,并具有更好的泛化能力。
- 黄重庆徐哲壮黄宴委赖大虎
- 关键词：极端学习机粒子群优化隐层节点数
- 基于支持向量机的轧机压下系统辨识
- 2012年
- 通过对轧机压下液压控制系统的介绍,分析和计算压下系统响应频率,设计相应的Butterworth滤波器对轧制力进行高频去噪声处理,并利用最小二乘支持向量机进行轧机轧制力的非线性建模.在Matlab仿真环境中,利用轧制力的实测数据进行仿真与分析.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机的轧制力模型预测精度可以控制在5%范围内.
- 陈少斌黄宴委陈冲
- 关键词：最小二乘支持向量机
- 基于极限学习机的结构健康监测数据恢复被引量：14
- 2011年
- 为解决桥梁结构健康监测系统中数据丢失问题,引入格兰杰因果关系分析各传感器变量数据间的关系,选择与传感器丢失数据格兰杰因果关系大的变量作为极限学习机的输入向量,实现丢失数据的恢复。通过实际桥梁监测丢失数据的仿真实验,以均方根误差和最大误差绝对值作为评估指标,并与反向传播网络和最小二乘支持向量机算法对比,结果表明该方法在理论和实践上是正确和可行的。
- 黄宴委吴登国李竣
- 关键词：数据丢失格兰杰因果关系极限学习机数据恢复结构健康监测
- LSSVM改进测地距离的核函数算法研究
- 2011年
- 针对满足一定形状的非线性不均匀分布样本点的分类与拟合问题,提出一种改进的测地距离算法。该算法综合利用传统的k近邻法和ε半径近邻法来确定样本点的近邻关系点,提高了计算样本点测地距离的精确性。将算法应用于最小二乘支持向量机的核函数,通过数据分类仿真测试以及在结构健康检测中丢失数据重构的回归应用,提高了分类与拟合的精度。最后,经试验证明了所提算法的优越性。
- 吴登国黄宴委李竣
- 关键词：K近邻法数据重构核函数
- 基于模糊控制的轿车空调温度控制系统研究被引量：7
- 2011年
- 轿车空调是一个复杂的热力系统,由鼓风机、循环风门、混合风门、蒸发器和加热器等部分构成,其热负荷主要包括太阳辐射、车室内外温差、乘客热负荷和车速等。由热力学原理建立轿车空调系统的非线性模型,提出一种基于模糊推理的控制方法来实现轿车空调系统的温度控制,并利用型号为N15的轿车空调系统的参数进行Matlab仿真。仿真结果表明基于模糊推理的轿车空调温控系统调节时间短、超调小,且控制精度高,能较好地解决轿车空调非线性系统的控制问题。
- 李竣黄彩虹董国江黄宴委
- 关键词：轿车空调系统模糊控制非线性系统MATLAB仿真
- 基于主元分析与近邻距离的特征基因选择与去噪被引量：1
- 2013年
- 针对高维小样本大噪声的基因芯片数据,提出一种基于主元分析与k-近邻距离的特征基因选择与去噪方法.首先利用主元分析法获取低维投影空间中的模式特征,依据各个基因贡献率大小排序,选择贡献率大的基因为特征基因,进而利用k-近邻距离来消除野值噪声以获得稳定高效的分类精度.实验结果表明:提出的特征基因选择与去噪方法,使得特征基因分类精度更高、性能更稳定.
- 吕江婷陈少斌黄宴委
- 关键词：基因表达谱主元分析K-近邻去噪
- 基于极端学习机逆模方法的非线性内模控制
- 2012年
- 在基于输入输出数据的基础上,针对纯时滞系统,由极端学习机建立被控系统的最小相位系统的逆模,串接于被控系统前,实现基于极端学习机逆模方法的非线性内模控制。同时,推导出时滞内模控制系统的稳态误差,来评估内模控制系统的性能。将所提出的内模控制策略分别应用于时滞系统与连续搅拌釜反应器系统进行控制仿真,仿真实验说明基于极端学习机的逆模方法的内模控制系统是可行的,具有系统稳态误差小、鲁棒性强等特点。
- 黄宴委李竣金涛
- 关键词：内模控制系统极端学习机稳态误差
- 基于像素分类的像素值阈值噪声检测算法
- 2012年
- 针对图像噪声常见的三种脉冲噪声模型,在像素差异均等性原则下,以窗口分块方式将图像像素分为噪声像素和非噪声像素子集,进而以噪声图像上下像素值阈值推导噪声类型判别式,得到一种非线性像素分类的图像噪声检测算法.以经典图像(Lena、Baboon)分别叠加上不同密度噪声进行噪声图像检测算法仿真测试,由检测精确性和正确性来评估所提出的检测算法的检测性能.仿真结果表明,该检测算法具有较好的检测效果,缺点是容易将部分非噪声像素识别为噪声像素.
- 黄宴委祁冰露袁世强
- 关键词：像素分类噪声检测脉冲噪声
- 基于极端学习机的胶囊缺陷检测被引量：7
- 2012年
- 针对胶囊常见的凹陷缺陷进行不变矩分析,提取胶囊的偏心率和圆形度为特征变量,提出一种基于极端学习机的胶囊缺陷检测与识别的方法,对胶囊进行检测分类.仿真结果表明基于极端学习机的胶囊分类算法能很好地区分出具有缺陷的胶囊,分辨正确率接近100%,运算速度比BP神经网络更快,训练过程稳定,也说明所提取的特征能很好区分有凹陷与无凹陷胶囊.
- 赖大虎黄宴委
- 关键词：胶囊极端学习机
- 先进边界区分噪声检测的改进算法被引量：3
- 2013年
- 针对典型的两个边界随机值噪声检测问题,先进边界区分噪声检测(ABDND)通过全局的灰度值统计方法来确定噪声边界,取得了良好的检测效果。但是在噪声范围较宽时,ABDND的检测结果中会有大量的错检噪声。在ABDND的基础上提出一种噪声检测改进算法(MABDND),算法分为两个阶段:第1阶段采用ABDND算法中的全局灰度值统计方法;第2阶段通过对局部灰度值的统计找出第1阶段中的错检像素,并将错检噪声恢复为非噪声像素。本文算法的优点在于利用第2阶段的验证技巧去校正第1阶段中产生的大量错检像素,以保证较低的漏检与错检率。以图像Lena、peppers为实验对象,实验结果表明MABDND的检测性能优于ABDND,特别是在噪声范围较宽时,MABDND具有更好的检测性能和更强的噪声适应能力。
- 祁冰露黄宴委陈少斌
- 关键词：随机值脉冲噪声噪声检测
