卢霄霞 作品数:5 被引量:9 H指数:2 供职机构: 包头供电局 更多>> 发文基金: 河北省自然科学基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 更多>>
一种基于粗糙间隔的模糊支持向量机 被引量:2 2013年 以模糊支持向量机(FSVM)为基础,同时考虑样本在间隔中的位置对决策超平面的影响,提出了基于粗糙间隔的模糊支持向量机(RFSVM).通过计算各个数据点的模糊隶属度,并利用最大化粗糙间隔方法,对具有隶属度的数据进行训练以获得决策超平面.在此算法中,位于下间隔中的训练点比边界域中的训练点具有较大的惩罚值,以便更好地减少噪声或野点对超平面的影响.利用选择的标准数据集对几种不同算法进行了实验比较,结果表明了RFSVM算法的有效性. 李凯 卢霄霞关键词:模糊支持向量机 正确率 智能电能表及集抄系统运维策略分析 2017年 在现代电能计量工作开展过程中,智能电能表及集抄系统有着越来越广泛的应用,在很多程度上提升电能计量工作效率,因而保证智能电能表及集抄系统正常运行也就十分必要。在智能电能表及集抄系统使运行及应用中,为了能够保证其运行稳定性及有效性,应当积极选择有效策略进行系统运维,进而为智能电能表及集抄系统更好应用提供理想保障。 卢霄霞一种模糊加权的孪生支持向量机算法 被引量:7 2013年 虽然孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine,TSVM)的处理速度优于传统的支持向量机,但其并没有考虑输入样本点对最优分类超平面所产生的不同影响。通过为每个训练样本赋予不同的样本重要性,以及减少样本点对非平行超平面的影响,提出了模糊加权孪生支持向量机(Fuzzy TSVM,FTSVM)。在UCI标准数据集上,对FTSVM进行了实验研究并与TSVM、FSVM和SVM方法进行了比较,实验结果表明FTSVM方法是有效的。 李凯 李娜 卢霄霞关键词:模糊加权 基于模糊方法的粗糙支持向量机算法研究 支持向量机是建立在VC维理论和结构风险最小原则基础上的一种学习方法,已经成为机器学习的一个重要研究方向。目前,研究人员对其算法进行了各种改进,并提出了许多算法,例如,模糊支持向量机。最近,随着粗糙方法引入到支持向量机的优... 卢霄霞电能量采控终端传输信号不稳定的解决措施 被引量:1 2018年 针对放置在地下室及偏远地区的电能量采控终端信号弱、无信号,造成其长期处于掉线或上线不稳定的问题,实施了在电能量采控终端加装信号放大器来增强信号强度的改进措施,实现了在电能量采控终端实时在线,提高了系统数据抄收率,保证了电能量信息采控系统数据的完整性。 卢霄霞关键词:信号放大器