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[实用新型]一种基于油膜参数辨识模型的燃油动态补偿装置-CN201620839055.6有效
发明人：徐东辉 -专利权人：宜春学院
申请日： 2016-08-04 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：其特征是所述车用汽油机上还连接有油膜模型计算器，辨识器，控制器;本实用新型能及时有效通过混沌优化 RBF神经网络辨识器对油膜动态参数进行有效地辨识，依据计算器快速计算出实际进入气缸的燃油量，经与喷油器喷油量进行比较得出需要补偿的燃油量，采用混沌最小二乘支持向量机控制器，用非线性系统的反馈控制理论设计该混沌优化最小二乘支持向量机的自适应控制器，利用最小二乘支持向量机逼近该控制器，用喷油器快速有效地进行补偿喷油。
一种基于油膜参数辨识模型燃油动态补偿装置

[发明专利]智能最小二乘的农药废液焚烧炉炉温最佳化系统及方法-CN201310433150.7有效
发明人：刘兴高;李见会;张明明;孙优贤 -专利权人：浙江大学
申请日： 2013-09-22 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： G05D23/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能最小二乘的农药废液焚烧炉炉温最佳化系统及方法。该方法采用最小二乘支持向量机作为模糊系统的局部方程，通过对最小二乘支持向量机的输出进行反模糊化输出，实现炉温的准确控制。
智能最小农药废液焚烧炉温最佳系统方法

[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机的光伏电站故障诊断方法-CN201510518091.2有效
发明人：崔丽艳;王以笑;孔波利;吴双惠;张鹏远;李现伟;沈志广;熊焰;陶颖军;陈斌;张玉中;王四伟;陈强;孙航飞;张秀娟 -专利权人：许昌许继软件技术有限公司;许继电气股份有限公司;许继集团有限公司;国家电网公司
申请日： 2015-08-21 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最小二乘支持向量机的光伏电站故障诊断方法，首先获取光伏电站不同工作状态下相关设备的参数构成故障诊断特征向量；然后建立基于最小二乘支持向量机的故障诊断模型；使用训练样本对故障诊断模型进行训练本发明采用最小二乘支持向量机模型可有效解决小样本、非线性、高维数的问题，并且可将二次规划问题转变为线性方程组，提高求解问题的速度和收敛精度；采用分层多粒子群优化算法来优化模型的参数，降低了系统优化变量的维数和复杂性
一种基于最小支持向量电站故障诊断方法

[发明专利]一种基于PSO-LSSVM算法的粮情安全检测分析方法-CN201810041264.X在审
发明人：徐新民;杨恩泽 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-01-16 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO‑LSSVM算法的粮情安全检测分析方法，可以对粮食仓储过程中的粮情安全进行检测分析，该方法将PSO算法与最小二乘支持向量机模型结合起来，粮情分类算法的准确率优于BP神经网络、支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)，可以提高我国粮食存储过程中粮情安全分析的正确度，对粮库智能控制方案提供依据，减少粮食在仓储过程中因霉变、生虫造成的损失。
粮情安全检测算法最小二乘支持向量机模型最小二乘支持向量机支持向量机安全分析仓储过程存储过程分类算法检测分析粮食仓储我国粮食智能控制准确率霉变生虫分析粮食安全

[发明专利]一种新型的糖浆锤度智能微波测量系统及方法-CN202111416642.6在审
发明人：蒙艳玫;胡松杰;柳宏耀;陈劼;李正源;李济钦;张月;吴雪 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型的糖浆锤度智能微波测量系统及方法，通过双螺旋天线探针实时检测穿过糖浆的微波信号的幅值衰减值和相位偏移值，同时，针对传统糖浆锤度测量数学模型存在的问题，采用经粒子群算法优化的最小二乘支持向量回归机模型，提高了最小二乘支持向量回归机测量糖浆锤度模型的性能，可以准确、高效地测量出糖浆锤度。
一种新型糖浆智能微波测量系统方法

[发明专利]一种深基坑变形预测方法-CN201711213401.5在审
发明人：李思慧;刘海卿 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： E02D33/00 文献下载
摘要：本发明提供一种深基坑变形预测方法，包括将基坑变形监测时间序列进行LMD分解，求得PF分量；采用最小二乘支持向量机对各PF分量进行下一时刻深基坑变形的预测；将各PF分量所对应的下一时刻深基坑变形叠加作为下一时刻深基坑变形预测值通过将基坑变形监测时间序列样本进行LMD分解，将复杂的非平稳信号依据自身信号的信息自适应地分解成若干个具有真实物理意义的生产函数分量PF，反映出在空间尺度上信号分布规律，再对各PF分量分别采用最小二乘支持向量机进行下一时刻深基坑变形的预测；并对最小二乘支持向量机中的参数采用粒子群优化算法优化，得到针对各PF分量的最小支持向量机进而得到的各PF分量所对应的下一时刻深基坑变形，叠加得到最终结果。
一种基坑变形预测方法

[发明专利]基于参数优化的最小二乘支持向量机触电电流检测方法-CN201510232348.8在审
发明人：董涛;李存玉;刘玉刚;李正朋;李书旺 -专利权人：国家电网公司;国网河北省电力公司邯郸供电分公司
申请日： 2015-05-08 - 公布日： 2015-09-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参数优化的最小二乘支持向量机触电电流检测方法，首先在剩余电流动作保护装置触电物理试验系统平台上通过故障录波器获得生物体在电源电压最大时刻、过零时刻及任意时刻发生触电过程的总泄漏电流和触电电流波形，并截取触电前1个周期和触电后3个周期共800个采样点的信号数据作为触电试验样本数据；然后将触电试验样本数据进行滤波预处理，预处理后的多个样本采样点的总泄漏电流组合成特征向量输入最小二乘支持向量机。最小二乘支持向量机作为模式识别的新工具，有其他识别工具无法比拟的优越性。为能从总泄漏电流中识别出生物体触电电流提供了一种新的检测方法。
基于参数优化最小支持向量触电电流检测方法

[发明专利]一种新颖的模拟电路早期故障诊断方法-CN201410460742.2在审
发明人：何怡刚;张朝龙;佐磊;尹柏强;袁莉芬;李兵 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2014-09-11 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G01R31/316 文献下载
摘要：采集模拟电路的时域响应信号，采集到的时域响应信号为所述模拟电路的输出电压信号；（2）对采集的电压信号进行小波变换；（3）对原始信号模式和小波子模式进行分形分析，生成各模式小波分形维；（4）将所述的小波分形维所构成的候选特征向量矢量数据进行核熵成分分析，获得低维的特征矢量数据；（5）构建最小二乘支持向量机多类分类器，其中用于区分发生重叠的早期故障类别的最小二乘支持向量机的惩罚因子和宽度因子应用量子粒子群算法优化选择；（6）将低维的特征矢量数据送入最小二乘支持向量机多类分类器
一种新颖模拟电路早期故障诊断方法

[发明专利]船舶航向变论域模糊与最小二乘支持向量机复合控制方法-CN201110052297.2有效
发明人：刘胜;王宇超;傅荟璇;杜春洋;李冰;常绪成 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2011-03-04 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种船舶航向变论域模糊与最小二乘支持向量机复合控制方法。产生新的航向角偏差和航向角偏差变化率并送入变论域模糊控制作为两个输入变量，经模糊规则得到航向控制所要求的控制规律，输出舵角指令信号送入舵机伺服进行操舵；由实际系统的输出经中间存储而获得航向角、舵角、转艏角速率时间序列作为输入向量训练最小二乘支持向量机的网络结构，动态辨识船舶航向运动逆模型产生前馈补偿控制信号；船舶航向变论域模糊-最小二乘支持向量机复合控制，使船舶的航向按指令航向精度跟踪给定期望航向。
船舶航向变论域模糊最小支持向量复合控制方法

[发明专利]一种基于支持向量机的变压器故障诊断方法及系统-CN201810233332.2在审
发明人：林春耀;顾温国;周丹;孙文星;杨贤;肖小清 -专利权人：广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2018-03-21 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的变压器故障诊断方法及系统，包括：对所获取的变压器的历史的特征气体数据集进行标准化预处理，获取经过标准化预处理后的训练数据集；根据所述训练数据集对最小二乘支持向量机LS‑SVM进行训练学习，并通过粒子群优化算法PSO对设置的初始的二元组参数进行数据分析以获取目标二元组参数，确定目标二元组参数对应的最小二乘支持向量机LS‑SVM故障诊断模型，其中所述二元组参数的格式为:(惩罚因子，高斯径向基核参数)；从监测节点获取与待监测的多个变压器中每个变压器内的特征气体数据；利用所述目标二元组参数对应的最小二乘支持向量机LS‑SVM故障诊断模型对在线监测的变压器的特征气体数据进行分析，确定变压器的故障类型
二元组变压器最小二乘支持向量机特征气体变压器故障诊断预处理故障诊断模型训练数据集支持向量机标准化粒子群优化算法惩罚因子故障类型获取目标监测节点径向基核数据分析训练学习在线监测数据集高斯监测分析

[发明专利]加权的农药废液焚烧炉有害物排放达标控制系统及方法-CN201310436929.4有效
发明人：刘兴高;许森琪;张明明 -专利权人：浙江大学
申请日： 2013-09-22 - 公布日： 2014-01-08 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：它包括焚烧炉、智能仪表、DCS系统、数据接口以及上位机；DCS系统包括控制站和数据库；用于测量易测变量的智能仪表与DCS系统连接，DCS系统通过数据接口与上位机连接。上位机首先对训练样本进行预处理和模糊化，获得新的输入矩阵，然后采用加权最小二乘支持向量机对新的输入矩阵建立模型，获得加权最小二乘支持向量机的预测输出，最后对加权最小二乘支持向量机的预测输出进行反模糊化，获得系统的输出；上位机还对模型判别更新和对结果显示。
加权农药废液焚烧有害物排放达标控制系统方法

[发明专利]基于结构化整体最小二乘的乘性加性混合噪声去除方法-CN202310485614.2有效
发明人：黄华;宋凌飞 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开的基于结构化整体最小二乘的乘性加性混合噪声去除方法，属于图像处理领域。本发明实现方法为：将输入图像按照列优先的方式向量化为一个列向量，所述列向量最小二乘法对噪声进行建模，在构建结构化整体最小二乘的目标方程中，通过添加扰动，并结合2范数误差项，建模表征乘性噪声和加性噪声；采用数值方法求解结构化整体最小二乘的目标方程，通过优化目标方程去除图像中的加性噪声和乘性噪声
基于结构整体最小乘性加性混合噪声去除方法

[发明专利]一种钢铁企业高炉副产煤气发生量预测方法-CN201510269863.3在审
发明人：王红君;白鹏;岳有军;赵辉 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2015-05-17 - 公布日： 2015-08-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种钢铁企业高炉副产煤气发生量预测方法，包括如下步骤：从钢铁企业现场的实时数据库中读取高炉煤气的产生量数据；对所收集的原始数据序列进行预处理，检测出高炉煤气数据序列中的异常值；将经过预处理的数据序列输入建立的最小二乘支持向量机模型中进行预测，并用改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机的核宽度参数和惩罚因子参数，提高预测精度。本发明能够较为准确、快速的检测出高炉煤气产生量中的异常数据，并且对原始数据进行异常数据替换；建立了一种基于结构风险最小化的最小二乘支持向量预测模型，并用改进的粒子群算法对其优化，提高了模型的预测精度，预测结果可以为煤气资源的合理利用提供依据
一种钢铁企业高炉煤气发生预测方法

[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机的水松纸透气度检测方法-CN201510448253.X有效
发明人：钱斌;张笑迪;胡蓉 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2015-07-28 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G01N15/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最小二乘支持向量机的水松纸透气度检测方法，属于信息处理技术领域。本发明选择打孔水松纸打孔面积作为输入，对采集的数据进行归一化处理，得到样本集，通过采用粒子群算法对核函数的参数及惩罚系数进行选择，使用最小二乘支持向量机的方法建立水松纸透气度检测模型，对水松纸透气度实现高精准
一种基于最小支持向量水松透气检测方法

[发明专利]一种基于LSSVM的神经网络的微电网负荷预测方法-CN201811328376.X在审
发明人：唐菁敏;马含 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明基于最小二乘支持向量机技术结合神经网络提出了一种负荷预测方法，首先使用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行寻优，以优化后的模型训练出回归机，由这个回归机来为RBF神经网络提供较优的结构和参数
微电网负荷预测神经网络回归机最小二乘支持向量回归机最小二乘支持向量机负荷领域技术结合模型参数模型训练蚁群算法预测结果准确度寻优预测优化