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| 1 | 冷轧平整机工作辊表面粗糙度衰减模型显示文摘冷轧平整机的工作辊直接和带钢接触,其表面粗糙度衰减情况对带钢成品的板形和表面质量有重大影响。因此,分析轧辊磨损机制,对轧辊表面粗糙度的衰减进行精确预测十分必要。首先采用灰色关联度分析对影响平整机工作辊表面粗糙度磨损的因素进行分析,确定了工作辊表面粗糙度评估指标体系。进而应用优化在线稀疏最小二乘支持向量回归模型对冷轧平整机的上工作辊表面粗糙度进行在线预测。通过预测误差准则实现系统的前向递推,采用FLOO(fast leave one out)的修剪算法实现其后向删减,并且采用最速下降法实现了2个超参数的在线优化。经过仿真研究表明,系统预测的绝对误差平均值为0.014 9,与其他方法相比具有明显的优越性,并且系统具有在线自适应的能力,能够随着时间而进化。 | 魏立新 高江曼 麻诚 车海军 杨景明 | 2015 | 钢铁2015，50，6： | 11 |
| 2 | 基于马氏距离的孪生多分类支持向量机显示文摘孪生支持向量机(TWSVM)的研究是近来机器学习领域的一个热点。TWSVM具有分类精度高、训练速度快等优点,但训练时没有充分利用样本的统计信息。作为TWSVM的改进算法,基于马氏距离的孪生支持向量机(TMSVM)在分类过程中考虑了各类样本的协方差信息,在许多实际问题中有着很好的应用效果。然而TMSVM的训练速度有待提高,并且仅适用于二分类问题。针对这两个问题,将最小二乘思想引入TMSVM,用等式约束取代TMSVM中的不等式约束,将二次规划问题的求解简化为求解两个线性方程组,得到基于马氏距离的最小二乘孪生支持向量机(LSTMSVM),并结合有向无环图策略(DAG)设计出基于马氏距离的最小二乘孪生多分类支持向量机。为了减少DAG结构的误差累积,构造了基于马氏距离的类间可分性度量。人工数据集和UCI数据集上的实验均表明,所提算法不仅有效,而且相对于传统多分类SVM,其分类性能有明显提高。 | 张谢锴 丁世飞 | 2016 | 计算机科学2016，43，3： | 5 |
| 3 | 全域优化孪生向量机的钢板表面缺陷图像分类显示文摘针对传统的钢板表面缺陷图像分类算法只是单纯地将异类样本分开,没有充分考虑到样本之间底层数据的关联性,在孪生支持向量机的基础上,提出了一种全域优化孪生支持向量机钢板表面缺陷图像分类算法。首先,嵌入线性判别分析,挖掘钢板表面图像数据全局结构信息,最小化同类样本间离散度;其次,采用K最近邻算法,最大化异类样本间离散度;最后,利用核函数,在高维空间解决非线性问题分类,得到表面缺陷图像分类结果。在2个公开数据集上的实验结果表明:所提方法对钢板表面缺陷图像分类的准确率可达94.90%和89.19%,比其他算法有进一步提升。 | 胡鹰 侯政通 安宇 乔磊明 | 2022 | 重庆理工大学学报(自然科学)2022，36，10： | 3 |
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