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內(nèi)容簡介

　　支持向量機是在統(tǒng)計學習理論基礎上發(fā)展而來的一種通用學習機器。它建立在嚴密的統(tǒng)計學基礎上，基于結構風險最小化準則取得實際風險，有效地提高了算法泛化能力，是處理有限樣本學習的有效工具，在回歸和模式識別領域具有良好的應用價值和發(fā)展前景，本書介紹了支持向量機算法及其在電氣工程領域中的應用。為了便于讀者閱讀和解決實際問題，書中首先對支持向量機的基本原理、訓練算法、模型選擇做了系統(tǒng)闡述。在此基礎上，重點介紹了支持向量機在異步電機、電力變壓器等電氣設備的故障診斷以及交流電機非線性建模、電力系統(tǒng)短期負荷預測等領域中的應用，具有較強的實用性。本書可作為高等學校電氣工程及其自動化等專業(yè)本科高年級學生和研究生的教材，亦可供從事相關領域的科研人員和工程技術人員參考。

作者簡介

暫缺《支持向理機理論及其應用分析》作者簡介

圖書目錄

序
前言
符號表
1.支持向量機的基本原理
　1.1　統(tǒng)計學習理論基礎
　1.2　支持向量分類機
　1.3　多類支持向量分類機
　1.4　支持向量回歸機
　1.5　支持向量機的變形算法
2.支持向量機的訓練算法
　2.1　支持向量機訓練的停機準則
　2.2　支持向量機訓練中的分解算法
　2.3　梯度上升算法
　2.4　原對偶內(nèi)點算法
　2.5　支持向量機的增量學習法
　2.6　一些特殊問題的模型選擇
3.支持向量機的模型選擇
　3.1　訓練集選取與支持向量預提取
　3.2　模型參數(shù)對支持向量機的影響
　3.3　模型選擇準則
　3.4　基于變焦遺傳算法的支持向量機參數(shù)選擇
4.支持向量機在異步電機故障診斷中的應用
　4.1　概述
　4.2　異步電機主要故障機理分析
　4.3　基于定子電流頻譜信號的異步電機轉子故障診斷
　4.4　基于振動信號分析的異步電機故障診斷方法
5.支持向量機在電力變壓器油中溶解氣體診斷的應用
　5.1　電力變壓器故障診斷的油中溶解氣體分析法
　5.2　基于粗糙集理論的油中溶解氣體診斷
　5.3　基于支持向量機的油中溶解氣體診斷
6.支持向量機在交流電機非參數(shù)建模中的應用
　6.1　基于SVM的高速變頻電機建模與仿真
　6.2　基于SVM的開關磁阻電機非線性建模
　6.3　基于SVM的雙凸極永磁電機非線性建模與控制
7.支持向量機在短期負荷預測中的應用
　7.1　概述
　7.2　短期負荷預測模型分析
　7.3　預測模型中輸入特征的提取
　7.4　短期負荷預測中的輸入樣本預處理
　7.5　基于SVR的短期負荷預測算例分析
附錄　最小二乘支持向量機算法程序（C代碼）
參考文獻