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[发明专利]一种分数阶C-支持向量机及其设计、优化方法和应用-CN201910618747.6在审
发明人：代立才;赵春娜;刘亚南 -专利权人：云南大学
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种分数阶C‑支持向量机及其设计、优化方法和应用。设计方法包括：设计向量机的分数阶梯度向量、选取向量机的拉格朗日乘子、更新拉格朗日乘子、更新分数阶导数集合、更新法向量和阈值以及将法向量和与配置判别函数确定分类结果的步骤。优化方法为在整数阶C‑支持向量机进行对应修改。本发明的分数阶C‑支持向量机由上述设计方法或优化方法运行后得到。本发明还公开了种心脏病数据的分类方法，其通过分数阶C‑支持向量机对心脏病数据进行分类。本发明通过简单的设计或优化方法即可得到分数阶C‑支持向量机。所得到的C‑支持向量机可对数据进行分数阶导的分类，分类效果较整数阶更为精确，对于依赖分类结果进行结案的事件，可提供高准确率的数据支撑。
支持向量机分数阶优化拉格朗日乘子分类结果向量机整数阶向量分类心脏病分类效果判别函数数据支撑法向量阶梯度准确率导数更新应用集合配置

[发明专利]一种用于变压器故障诊断的支持向量机参数优化算法-CN202111602284.8在审
发明人：洪芦诚;陈泽华 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于变压器故障诊断的支持向量机参数优化算法。支持向量机核函数采用径向基核函数，对核函数参数η首先计算异类样本间的平均欧氏距离作为参考值ηref，固定η＝ηref并对惩罚因子将(ηref，Cref)设置为支持向量机参数，使用全部的样本训练支持向量机，得到支持向量。接着计算异类支持向量间的平均欧氏距离作为η，固定η并再次对C进行对数化等距搜索和交叉验证得到最优的C，最后将(η，C)设置为支持向量机参数，使用全部的样本训练支持向量机。在保证诊断精度的前提下极大地提升了训练支持向量机模型的效率，以便模型随着故障数据的积累而不断更新。
一种用于变压器故障诊断支持向量参数优化算法

[发明专利]一种基于支持向量机的铁谱图像智能识别方法-CN202011169534.9在审
发明人：樊红卫;田鑫杭;高烁琪;马宁阁;刘琦;黄利平;曹现刚;张旭辉 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-01-29 - 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铁谱图像智能识别方法，将支持向量机与铁谱分析技术相结合，其过程为：对通过铁谱仪制备的磨粒铁谱图像进行预处理，提取其特征参数，作为支持向量机的输入，利用遗传算法对支持向量机参数进行优化，建立基于支持向量机的智能识别模型，实现铁谱图像的智能识别，提高诊断效率和智能化程度。
一种基于支持向量图像智能识别方法

[发明专利]一种基于模型融合的雷达人体运动状态分类算法及系统-CN201910942378.6有效
发明人：包敏;邢汉桐;史林;邢孟道;宋源 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于模型融合的雷达人体运动状态分类算法及系统，方法包括：获得训练集；根据所述训练集构建支持向量机模型；根据所述支持向量机模型得到所述支持向量机模型的预测值；根据所述支持向量机模型的预测值构建极限梯度提升树模型本发明通过stacking模型融合方法对支持向量机模型和极限梯度提升树模型进行融合，支持向量机模型适合处理小样本高纬度，极限梯度提升树模型具有拟合能力强的优点，融合后的模型兼具支持向量机模型与极限梯度提升树模型的优点
一种基于模型融合雷达人体运动状态分类算法系统

[发明专利]基于支持向量机的相干光通信系统非线性损伤消除装置-CN201310093859.7无效
发明人：李敏良;喻松;杨杰;韩祎;顾畹仪 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2013-03-22 - 公布日： 2013-06-26 - 主分类号： H04B10/2513 文献下载
摘要：本发明提供了相干光通信系统中的一种基于支持向量机的光纤非线性损伤消除装置。该装置包括：色散补偿单元，用于补偿接收信号所受到的光纤色散；支持向量机阵列单元，通过多个支持向量机根据不同分类准则对接收符号进行二元分类处理；支持向量机训练单元，通过一定的训练序列，确定装置中使用的每个支持向量机的分类超平面；逻辑处理单元，对各支持向量机分类结果进行逻辑运算获得信号对应的类型符；符号判决单元，根据所述的信号类型符解码成信号对应的二进制序列。本发明利用支持向量机的非线性分类特性来消除信号所受到的光纤非线性损伤，无需知道光纤的非线性特征，在确保非线性损伤消除效果的同时，处理复杂度仅由少量的支持向量个数决定。
基于支持向量相干光通信系统非线性损伤消除装置

[发明专利]一种跨技术通信的欺骗攻击检测方法-CN202010581236.4有效
发明人：高德民;孙权 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： H04W12/121 文献下载
摘要：本发明提供了一种跨技术通信的欺骗攻击检测方法，包括以下步骤：步骤1，建立跨技术通信网络，获取正常数据；步骤2，使用一类支持向量机算法对正常数据进行训练并构建一类支持向量机算法分类器；步骤3，使用步骤2得到的一类支持向量机算法分类器获取异常数据；步骤4，将正常数据和异常数据作为训练集，使用支持向量机算法进行分类训练，得到训练好的支持向量机算法分类器，通过支持向量机算法分类器对网络中的数据进行检测。
一种技术通信欺骗攻击检测方法

[发明专利]一种基于免疫算法优化的支持向量机蓄电池寿命预测方法-CN201910546936.7有效
发明人：李建路;高鹏;王勇;朱珠;徐立坤;王林;宣侃平;陈海平 -专利权人：南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于免疫算法优化的支持向量机蓄电池寿命预测方法，包括将获取到的样本数据分成训练集和测试集；利用训练集对基于免疫系统优化的支持向量机模型进行训练，获得训练好的支持向量机模型；将测试集带入所述训练好的支持向量机模型中本发明利用免疫算法去改进支持向量机算法的优化过程，增强支持向量机算法的全局搜索能力，防止其陷入局部最优解。
一种基于免疫算法优化支持向量蓄电池寿命预测方法

[发明专利]一种支持向量机和粗糙集的故障诊断知识获取方法-CN201110375967.4无效
发明人：许勇;郭蓉;王花;靳晓琴;李永歌;冯晶;李娟娟;张慧清 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2011-11-23 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持向量机和粗糙集的故障诊断知识获取方法，首先利用支持向量机获取支持向量，然后利用蒙特卡罗仿真的方法在支持向量的附近产生一定量的样本，最后利用粗糙集方法获取规则，并将获取的规则存入知识库本发明利用支持向量机处理小样本情况，获得蕴含了大量信息的支持向量，不仅保证了样本的随机性，同时增加了样本的数量，使得获取的规则具有更广的适用性，不仅避免了直接利用支持向量机的不透明性，同时也保证了获取的规则的客观性
一种支持向量粗糙故障诊断知识获取方法

[发明专利]一种基于猫群算法优化支持向量机参数的冷负荷预测方法-CN201310271405.4在审
发明人：文元美;陈彦宇 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2013-06-28 - 公布日： 2013-10-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于猫群算法优化支持向量机参数的冷负荷预测方法。包括如下步骤：1）冷负荷预测特征的选取；2）冷负荷历史数据预处理；3）冷负荷历史数据分析；4）利用猫群算法自动优化支持向量机参数；5）利用优化后的支持向量机进行冷负荷预测。本发明利用猫群算法所具备的局部搜索能力和全局搜索能力对支持向量机的参数进行寻优，以此提高支持向量机的预测能力，达到提高预测精度的效果。本发明猫群算法应用到支持向量机参数优化的过程中，实现支持向量机参数的自动优化，最终提高冷负荷预测的预测精度。本发明实用性高，推广能力强。
一种基于算法优化支持向量参数负荷预测方法

[发明专利]一种存量电站健康度分类方法、装置及介质-CN202310626351.2在审
发明人：解迎千;吴云来 -专利权人：浙江正泰智维能源服务有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本申请公开了一种存量电站健康度分类方法、装置及介质，涉及电站管理技术领域，为了解决由于人为评估电站健康状况导致的问题，获取待分析电站的维度指标数据；将待分析电站的维度指标数据输入至支持向量机模型；获取支持向量机模型输出的分类结果对各个电站的多个维度指标数据进行标准化处理生成样本集，样本集包括训练集与测试集；根据等级标签将训练集输入到支持向量机模型中进行预测分类训练；根据测试集对支持向量机模型进行测试优化；输出支持向量机模型。通过预先建立能够准确分类，并能预测输出健康度预测的支持向量机模型，通过使用支持向量机模型对健康度进行评估代替人为诊断，便于快速对电站进行健康分类判断。
一种存量电站健康分类方法装置介质

[发明专利]一种基于支持向量机的图像质量评价方法-CN200910082608.2无效
发明人：丁文锐;王磊;李红光 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2009-04-21 - 公布日： 2009-09-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于支持向量机的图像质量评价方法。首先对预处理后的图像样本进行特征值的选择和提取，将处理后的样本集分成训练集和测试集两部分；然后利用训练集进行支持向量机的训练，根据系统需要的级别确定支持向量机的个数，对每个支持向量机进行分别训练，训练中，输入样本是图像的特征值，输出是图像质量的级别；训练后得到支持向量机模型，再利用测试集对相关参数进行调整优化，确定支持向量机模型最优分类面的决策函数的参数；最后应用完成训练优化的支持向量机模型对图像样本进行质量评级
一种基于支持向量图像质量评价方法

[发明专利]利用具有仿真衍射信号输入的支持向量机的光学计量-CN200810090440.5无效
发明人：金文;鲍君威;李世芳 -专利权人：东京毅力科创株式会社
申请日： 2008-04-14 - 公布日： 2008-10-15 - 主分类号： G01B11/24 文献下载
摘要：本发明公开了利用具有仿真衍射信号输入的支持向量机的光学计量。可以利用支持向量机来检查在半导体晶片上形成的结构。获得结构的轮廓模型。该轮廓模型由表征结构的几何形状的轮廓参数定义。获得一组轮廓参数值。利用该组仿真衍射信号作为对支持向量机的输入并且利用该组轮廓参数值作为支持向量机的期望输出，对该支持向量机进行训练。获得离开结构的测得衍射信号。将测得衍射信号输入到经训练的支持向量机。获得结构的轮廓参数值作为经训练的支持向量机的输出。
利用具有仿真衍射信号输入支持向量光学计量

[发明专利]一种基于支持向量机的核事故释放类别反演方法-CN202210979642.5在审
发明人：岳琪;顾志杰;廉冰;王彦;陈海龙;王猛;李洋;康晶;杨洁;于志翔;罗恺;董豫阳;苏自强;刘畅;刘腾;刘亚芳;陈佳辰;陈佳;武翡翡;蒙滨驰 -专利权人：中国辐射防护研究院
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于核事故评价技术领域，涉及一种基于支持向量机的核事故释放类别反演方法。所述的反演方法包括如下步骤：(1)预估不同核事故释放类别下不同放射性核素的释放速率；(2)获取核事故模拟数据集；(3)建立支持向量机反演模型，训练支持向量机；(4)使用支持向量机模型对核事故释放类别进行反演利用本发明的基于支持向量机的核事故释放类别反演方法，能够使用向量机，对环境伽马剂量率监测数据进行分析，快速反演核事故释放类别。
一种基于支持向量事故释放类别反演方法

[发明专利]一种分数阶C-支持向量机及其设计方法和应用-CN201910618637.X在审
发明人：代立才;赵春娜;刘亚南 -专利权人：云南大学
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种分数阶C‑支持向量机及其设计方法和应用。设计方法包括：设计向量机的分数阶梯度向量、选取向量机的拉格朗日乘子、更新拉格朗日乘子、更新分数阶导数集合、更新法向量和阈值以及将法向量和与之带入判别函数确定分类结果的步骤。分数阶C‑支持向量机由上述设计方法设计得到。本发明还公开一种心脏病数据的分类方法，其通过分数阶C‑支持向量机对心脏病数据进行分类。本发明通过简单的方法即可完成对分数阶C‑支持向量机的设计，所设计的C‑支持向量机可对数据进行分数阶导的分类，分类效果较整数阶更为精确，对于依赖分类结果进行结案的事件，可提供高准确率的数据支撑。
分数阶支持向量机拉格朗日乘子分类结果向量机向量分类心脏病分类效果判别函数数据支撑法向量阶梯度整数阶准确率导数更新集合应用

[发明专利]鲁棒最小二乘支持向量机稀疏解的求解方法-CN201610511508.7在审
发明人：周水生;陈丽;姚丹;高新涛;董银丽;周艳玲;刘喜玲;王保军 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种鲁棒最小二乘支持向量机稀疏解的求解方法，用于解决现有鲁棒最小二乘支持向量机解的求解方法中存在的解缺乏稀疏性的技术问题，实现步骤为：输入训练数据；构造鲁棒最小二乘支持向量机模型；将鲁棒最小二乘支持向量机模型转化为DC规划；构造基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的DC规划；光滑化基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的DC规划；从样本指标集中选择子集B和矩阵P；求基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的光滑DC本发明可以得到鲁棒最小二乘支持向量机的稀疏解，可应用在对带有噪声的大数据进行分类和回归领域。
最小支持向量稀疏求解方法