最小二乘支持向量机代码

提出利用最小二乘支持向量机方法进行矿用胶带机滚动轴承故障识别方法,利用小波包的分解方法提取检测信号的故障信息,并将其作为最小二乘支持向量机的输入量,将样本的常见故障类型作为输出量,对样本的输入量和输出

鉴于传统在线最小二乘支持向量机在解决时变对象的回归问题时, 模型跟踪精度不高, 支持向量不够稀疏, 结合迭代策略和约简技术, 提出一种在线自适应迭代约简最小二乘支持向量机. 该方法考虑新增样本与历史数

无轴承同步磁阻电机是一个复杂的多变量、强耦合非线性系统, 实现其非线性动态解耦控制是无轴承同步 磁阻电机稳定运行的前提. 在推导其数学模型的基础上, 采用最小二乘支持向量机的方法得到无轴承同步磁阻电机

基于最小二乘支持向量回归机的盲均衡算法，王振朋，韩应征，支持向量机是解决有限样本学习的有效工具，由于其具有优良的泛化性能，本文提出了一种基于最小二乘支持向量回归机的盲均衡算法，

基于改进混沌粒子群算法的最小二乘支持向量机短期负荷预测，李劲秋，王韶，针对目前采用最小二乘支持向量机进行电力系统短期负荷预测时，运用混沌粒子群算法选取参数不能完全解决早熟，导致精度下降的问题

对连续属性数据进行关联规则提取是一个重要的课题，构造了一种新的遗传算法模型，在结构上采用三段式染色体，将连续属性离散化、属性约简和关联规则提取集成在一起，并将小生境引入到遗传算法中避免“早熟”现象。实

自适应粒子群算法优化的最小二乘支持向量机识别维纳模型

为了克服小波变换在二维空间分析的缺陷,提出了基于快速离散曲波(Curvelet)变换的虹膜识别改进算法。利用能有效捕捉图像边缘信息的Curvelet 变换对虹膜图像进行分解,提取低频子带系数矩阵的均值

针对氧化铝蒸发过程的多变量、非线性和大滞后特点及不同时间和空间样本数据不同的特征,提出了基于末位淘汰机制的混沌粒子群算法的综合加权模糊最小二乘支持向量机蒸发过程预测控制方法.用变异混沌粒子群算法对模型

传统的支持向量机是一种两类问题的判别方法, 不能直接应用于多类分类问题。为了解决这个问题，提出了一种免疫优化多输出最小二乘支持向量机方法。该方法利用免疫算法来优化最小二乘支持向量机的参数。将该方法应用