Parameter Selection Method for Support Vector Regression Based on Adaptive Fusion of the Mixed Kernel Function
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Support vector regression algorithm is widely used in fault diagnosis of rolling bearing.
A new model parameter selection method for support vector regression based on adaptive fusion of the mixed kernel function is proposed in this paper.
We choose the mixed kernel function as the kernel function of support vector regression.
The mixed kernel function of the fusion coefficients, kernel function parameters, and regression parameters are combined together as the parameters of the state vector.
Thus, the model selection problem is transformed into a nonlinear system state estimation problem.
We use a 5th-degree cubature Kalman filter to estimate the parameters.
In this way, we realize the adaptive selection of mixed kernel function weighted coefficients and the kernel parameters, the regression parameters.
Compared with a single kernel function, unscented Kalman filter (UKF) support vector regression algorithms, and genetic algorithms, the decision regression function obtained by the proposed method has better generalization ability and higher prediction accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Hailun& Xu, Daxing. 2017. Parameter Selection Method for Support Vector Regression Based on Adaptive Fusion of the Mixed Kernel Function. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173438
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Hailun& Xu, Daxing. Parameter Selection Method for Support Vector Regression Based on Adaptive Fusion of the Mixed Kernel Function. Journal of Control Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173438
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Hailun& Xu, Daxing. Parameter Selection Method for Support Vector Regression Based on Adaptive Fusion of the Mixed Kernel Function. Journal of Control Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173438
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173438
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر