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[发明专利]一种用于脱硝控制系统的软测量方法-CN201611177465.X在审
发明人：张少康;金秀章;刘潇;尹子剑 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2016-12-19 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：,其特征在于，分析与出口NOx浓度值相关的辅助变量，现场仪表记录数据；接收到的数据上传到DCS中，然后DCS把数据输入到计算机中，并且接受计算机返回的出口NOx浓度预测值，构成闭环回路；计算机内设置了支持向量机模型分析模块，通过支持向量机建模，并把结合支持向量机回归算法的出口NOx浓度值估计出来，得到当前时刻的预测值，并且返回到DCS中；本发明的优点是：采用先进的支持向量机算法回归SCR出口NOx浓度值，能够快速、有效的测量出当前值支持向量机用到的样本数据少，计算速度快、泛化能力强，能够快速有效的预测出SCR出口NOx浓度值。
一种用于控制系统测量方法

[发明专利]一种双轴非定常气动力建模方法及装置-CN201610077146.5有效
发明人：吕永玺;章卫国;史静平;屈晓波;李广文;刘小雄;张一玮 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-01-30 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：包括：对获取风洞试验数据进行数据处理，得到支持向量机回归非定常气动力模型输入变量参数；建立支持向量机回归非定常气动力模型；采用序列最小优化算法确定支持向量机回归非定常气动力模型的第一输出参数；采用启发式算法从第一输出参数中选择第二输出参数，获取支持向量机回归非定常气动力模型的输出变量参数及确定决定系数式；当决定系数大于第一阈值时，确定支持向量机回归非定常气动力模型成功。
一种双轴非定常气动力建模方法装置

[发明专利]一种基于粒子群支持向量机的变压器故障诊断方法-CN201710386850.3有效
发明人：莫文雄;陆国俊;王红斌;栾乐;崔屹平;高文胜;吐松江·卡日;张紫薇 -专利权人：广州供电局有限公司;清华大学
申请日： 2017-05-26 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群支持向量机的变压器故障诊断方法，包括：建立基于油中溶解气故障样本的故障数据集；基于油中溶解气组份不同组合构建故障特征集；引入基于距离的特征筛选算法，选择敏感特征子集；基于敏感特征子集，建立多分类支持向量机；以诊断精度为目标，利用粒子群算法优化支持向量机关键参数；建立基于最优参数的支持向量机模型，对待测样本进行故障诊断。
一种基于粒子支持向量变压器故障诊断方法

[发明专利]一种改进遗传算法优化支持向量机的输电线路雷击缺陷预测方法-CN201711022704.9在审
发明人：黄绪勇;刘洋;王艳涛 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院;昆明能讯科技有限责任公司
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进遗传算法优化支持向量机的输电线路雷击缺陷预测方法，属于人工智能技术领域。首先，根据输电线路雷击缺陷发生的可能因素建立预测模型输入的特征向量；其次，对样本进行采样处理；然后改进遗传算法，并将改进遗传算法去优化支持向量机惩罚参数，之后用样本训练支持向量机，得到预测模型；最后，将模型应用于输电线路雷击缺陷预测
一种改进遗传算法优化支持向量输电线路雷击缺陷预测方法

[发明专利]一种传感器的非线性补偿方法-CN201810515656.5在审
发明人：杨舟;李刚;蒋雯倩;唐利涛;龙东;黄富凡 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及传感器软补偿技术领域，具体公开了一种传感器的非线性补偿方法，包括：选取在一定温度区间内铂电阻感应多个温度对应的电阻值值作为样本数据；采用蝙蝠算法优化支持向量机的参数以获得最优参数，采用最优参数建立最优的非线性所述支持向量机；利用最优的非线性所述支持向量机对所述样本数据进行预测。该方法应用蝙蝠算法BA‑SVM支持向量回归机建立非线性补偿模型，以实现铂电阻非线性补偿的方法，铂电阻传感器的非线性特性得到补偿，补偿后的系统可按线性特性处理，不仅提高了计算准确度,而且实时性好,大大拓展了铂热电阻测温的应用范围
非线性补偿支持向量机传感器样本数据最优参数铂电阻蝙蝠支持向量回归机铂电阻传感器非线性特性铂热电阻实时性好算法优化温度区间线性特性准确度软补偿测温电阻算法预测拓展应用

[发明专利]股票预测方法及装置-CN201811597603.9在审
发明人：王丹;王纯斌;赵神州;覃进学;蓝科 -专利权人：成都四方伟业软件股份有限公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种股票预测方法及装置，涉及股票历史数据预测的技术领域，采用获取训练样本，所述训练样本包括股票的若干指标；根据所述训练样本和支持向量机模型确定含有待定系数的适应度函数；利用鱼群算法对预设的待定系数样本进行计算得到最优待定系数；根据所述训练样本、最优待定系数和支持向量机模型确定预测数据的方式，通过鱼群算法对支持向量机模型的待定系数进行更新，避免人为设置参数的不确定性，从而实现了即便数据量大，通过更新迭代的方式使得支持向量机模型可以实时更新
支持向量机模型训练样本待定系数股票预测鱼群算法适应度函数不确定性技术效果历史数据设置参数实时更新预测结果预测数据准确度数据量系数和股票迭代更新预设样本场景预测

[发明专利]一种基于改进多分类孪生支持向量机的测井岩性识别方法-CN201910781790.4在审
发明人：罗仁泽;马磊;苏赋;袁杉杉;吕沁;王瑞杰;张可 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进多分类孪生支持向量机的岩性识别方法，岩性识别是认识地层及求解储层参数的基础，受地质环境复杂性和非均质性影响，测井曲线间存在着大量的信息冗余和数据集类间分布不平衡问题，标准分类算法无法满足实际需求针对现有的标准分类算法容错性差，识别岩性单一和无法有效克服类间不平衡的问题，本发明利用过采样数据，得到更利于训练改进多分类孪生支持向量机的数据集，提出一种新的模糊隶属度函数改进孪生支持向量机，使得改进后的孪生支持向量机更适合用于训练测井数据
支持向量机岩性识别标准分类数据集算法过采样数据模糊隶属度改进测井曲线测井数据地质环境非均质性函数改进实际需求信息冗余容错性分类准确率求解岩性地层

[发明专利]基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机用电预测方法-CN201911075470.3在审
发明人：范海玲 -专利权人：苏文电能科技股份有限公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机用电预测方法，该方法是从某企业采集历史用电数据，并采用高斯滤波器进行去噪音处理；然后采用经验模态分解方法把过滤噪音后的数据分解成多个基本模式分量和余量，并对其进行归一化；其次，采用最小二乘支持向量机对归一化后的分量、余量进行预测，同时采用交叉概率和变异概率自适应的遗传算法对最小二乘支持向量机的两个参数进行寻优，找到最佳参数组合；最后采用最小二乘支持向量机模型得到预测结果
基于自适应遗传算法最小支持向量用电预测方法

[发明专利]一种基于支持向量机的VANET分簇算法-CN202210624578.9在审
发明人：童建成;顾翔;张淼;张一迪;王镇;仲光玲 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： H04W4/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于支持向量机的VANET分簇算法，属于车联网分簇技术领域。解决了车联网VANET中车辆结点的高移动性导致网络拓扑结构的不稳定和受限的移动轨迹等问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、车辆结点属性特征参数的提取及支持向量机的构造；步骤二、使用AP聚类算法进行初始时刻簇头结点选取；步骤三、使用支持向量机完成道路车辆结点的入簇；步骤四、车辆行驶途中的簇维护操作；步骤五、簇头车辆结点行驶结束后，依据统计的簇中结点存活时间调整优化簇头结点支持向量机参数。
一种基于支持向量 vanet 算法

[发明专利]一种基于SVM的全钒液流电池泵故障检测方法-CN202310160420.5在审
发明人：李旸;秦子轶;陈启宏;周克亮;唐金锐;熊斌宇 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H01M8/04664 文献下载
摘要：从电池状态曲线中提取特征参数，对支持向量机的参数进行了优化，最后通过支持向量机训练得到故障预测结果，实现对全钒液流电池泵的正极泵故障、负极泵故障及双侧泵故障进行故障分类。采用支持向量机算法检测全钒液流电池水泵在实际运行中的运行状态，并利用交叉验证算法优化支持向量机中的参数，能够很好地解决全钒液流电池泵故障检测的技术问题。
一种基于 svm 全钒液流电故障检测方法

[发明专利]一种基于多核学习异构特征融合的手势识别方法-CN201410550307.9有效
发明人：曹江涛;余思泉;李平 -专利权人：辽宁石油化工大学
申请日： 2014-10-16 - 公布日： 2017-10-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多核学习融合异构特征的手势识别方法，包括以下步骤对手势图像进行手势分割，提取分割后手势图像的三种不同类型的特征，生成特征描述子，利用支持向量机的核函数生成三种特征的基础核，根据核函数的相关理论将三种基础核加权融合为融合核，利用多核学习算法计算基础核的最佳融合权值和支持向量机的分类模型。通过求取的融合核，利用训练好的支持向量机模型判别未知类别的手势的所属类别，实现手势识别。本发明将核函数理论与多核学习算法相结合，实现了图像异构特征的融合，增加了支持向量机用于手势识别的泛化能力，提高了识别多类手势的识别率。
一种基于多核学习特征融合手势识别方法

[发明专利]基于粒子群优化-支持向量机的肌电信号步态识别方法-CN201410326582.2无效
发明人：高发荣;王佳佳;席旭刚;佘青山;罗志增 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2014-07-10 - 公布日： 2014-10-22 - 主分类号： A61B5/0488 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粒子群优化-支持向量机的肌电信号步态识别方法。本发明利用粒子群优化算法，优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数，从而优化支持向量机的性能，实现有效识别分类。首先对采集的下肢肌电信号进行小波模极大值去噪；其次对消噪后的肌电信号提取时域特征，得到特征样本；然后利用利用粒子群优化算法进行支持向量机的参数优化，得到误差最小的一组最优参数，构造分类器；最后将肌电信号特征样本集输入分类器随对步行状态进行分类识别
基于粒子优化支持向量电信号步态识别方法

[发明专利]量子差分进化算法优化SVM的滚动轴承故障诊断方法-CN202110923559.1有效
发明人：李媛媛;孙祺淳;方志军;徐华;曹乐;李小刚 -专利权人：上海工程技术大学
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种量子差分进化算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法，将待故障诊断的滚动轴承的输入特征矩阵P输入到所述故障诊断模型中，得到一维列向量Q，Q中出现1代表内圈故障，出现2代表滚动体故障，出现3本发明使用量子差分进化算法优化支持向量机模型，从而实现参数的自适应调整。相比传统的差分进化算法，量子的差分进化算法在优化支持向量机模型时，可以减少需要花费的时间，提高优化的精度，使得模型拥有更可靠的故障诊断性能。
量子进化算法优化 svm 滚动轴承故障诊断方法

[发明专利]一种储能电池健康状态辨识方法-CN202011094365.7有效
发明人：马速良;李建林;王力;段骁晗;李光辉;屈树慷 -专利权人：北方工业大学;北京联智汇能科技有限公司;北京云外新能源科技有限责任公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：该方法首先采集储能电池在一次充放电测试过程中的端电压信号，组成含有类别的样本数据集合A；然后，计算每个样本的特征值，形成可以表征原始信号特点的特征向量，组成含有类别的样本特征集合B；接着，生成若干个差异化的支持向量机模型；然后，以遗传算法种群个体的0‑1编码选择部分支持向量机模型，并将特征集合B输入得到多个以概率向量方式表征的储能电池健康情况辨识结果，形成对若干支持向量机模型的筛选方案，即储能电池健康情况辨识方案。多次支持向量集成的方式大幅提升了诊断模型的鲁棒性，利用遗传算法快速、自动地实现了对诊断过程的优化，提升了故障诊断性能。
一种电池健康状态辨识方法

[发明专利]一种基于支持向量机与KNN相结合的水质预测方法-CN201910711078.7在审
发明人：洪榛;李涛涛;潘晓曼;刘燕娜 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于SVM－KNN的水质预测方法，包括以下步骤：1)对采集到的水质数据进行预处理；2)使用K‑近邻算法对数据进行预分类；3)建立支持向量机回归模型，通过k折交叉验证算法选取水质数据预测模型的最优化参数本发明提出的将KNN与支持向量机相结合的水质预测方法，采用支持向量机(SVM)与最近邻算法(KNN)相结合的方法实现对水质时间序列的预测，旨在改善预测准确度，属于水质预测方法技术领域，成功的实现了水质的准确预测
预测支持向量机水质水质数据预处理最近邻算法准确度回归模型交叉验证近邻算法时间序列算法选取效果评估训练模型预测模型预测目标预分类最优化采集应用成功