Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: maszyny wektorów podpierających

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Automated selection of kernel parameters in diagnostics of analog systems

Bilski P

Przegląd Elektrotechniczny

2011

R. 87, nr 5

9-13

The paper presents an approach to automatically select the optimal parameters of the kernel functions used in the Support Vector Machines (SVM) approach for the diagnostic task. Various variants of the simulated annealing were implemented and verified in order to obtain the best diagnostic outcomes. The tested system was the fourth order lowpass filter, consisting of two Sallen-Key sections and nine diagnosable elements. The tests covered verification of simulated annealing parameters (starting temperature and annealing ratio) and various SVM kernels (with coding schemes) in the multiple faults detection and location task. The proposed method verified against the exhaustive search.

Artykuł przedstawia metodę automatycznego doboru optymalnych parametrów funkcji jądra wykorzystywanych przez maszyny wektorów podpierających w diagnostyce systemów analogowych. Różne warianty symulowanego wyżarzania zostały zaimplementowane w celu uzyskania jak najlepszych wyników diagnostycznych. Metoda została przetestowana na modelu filtru dolnoprzepustowego czwartego rzędu składającego się z dwóch sekcji Sallen-Key oraz dziewięciu elementów mogących być przyczyną uszkodzeń. Eksperymenty obejmowały dobór parametrów symulowanego wyżarzania (temperatura początkowa oraz szybkość schładzania) oraz jąder wektorów podpierających w detekcji i lokalizacji uszkodzeń. Opisana metoda została porównana z przeszukiwaniem wyczerpującym.

Adaptive kernel algorithms for time series prediction

Michalak M.

Studia Informatica

2009

Vol. 30, nr 3A

25-35

The article describes two kernel algorithms of the regression function estimation, that are used for the time series prediction. First of them {HASKE) has its own heuristic of the h parameter evaluation. The second (HKSVR) connects SVMand the HASKE in such way that it is based on the HASKE heuristic of local neighborhood evaluation.

W artykule opisano dwa nowe algorytmy estymacji funkcji regresji, zastosowane do predykcji szeregów czasowych. Pierwszy z nich (HASKE) opiera się na pewnej heurystyce wyznaczania parametru wygładzającego. Drugi z nich (HKSVR) łączy HASKE z SVR przez wykorzystanie wspomnianej heurystyki.