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基于双预测模型的多联机能耗数据异常诊断策略 预览
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作者 李昱瑾 陈焕新 刘江岩 《制冷技术》 2019年第3期36-41,共6页
异常值的存在将对能耗预测结果带来很大影响。本文提出了一种基于双模型对比的分析策略来剔除异常值。在制冷剂充注量为95.75%实验工况下采集多联机组运行数据,并进行数据预处理,建立了支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预... 异常值的存在将对能耗预测结果带来很大影响。本文提出了一种基于双模型对比的分析策略来剔除异常值。在制冷剂充注量为95.75%实验工况下采集多联机组运行数据,并进行数据预处理,建立了支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,对多联机组能耗进行预测,最终对比分析两种模型预测结果,找出同时出现较大误差的异常数据点,将其剔除。结果表明:SVM和LS-SVM双预测模型对比分析法能有效地诊断出多联机组能耗数据异常,剔除异常数据后,两种模型的预测精度提升显著。 展开更多
关键词 多联机系统 能耗预测 支持向量机 最小二乘支持向量机 数据故障诊断
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考虑电动汽车不确定性因素的配电网分布式电源优化布置 预览 被引量:2
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作者 王满商 李正明 汪洋 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期67-72,共6页
分布式电源和电动汽车的规模化接入对配电网经济运行和电能质量产生了较大影响。分布式电源和电动汽车的功率具有不确定性。为实现分布式电源的合理配置,提出了一种考虑电动汽车不确定性因素的分布式电源优化布置方法。首先,以网络损耗... 分布式电源和电动汽车的规模化接入对配电网经济运行和电能质量产生了较大影响。分布式电源和电动汽车的功率具有不确定性。为实现分布式电源的合理配置,提出了一种考虑电动汽车不确定性因素的分布式电源优化布置方法。首先,以网络损耗最小、电压偏移最小和系统稳定性高为优化目标,利用机会约束规划方法建立分布式电源优化配置模型。然后,采用支持向量机算法和多目标粒子群算法对上述模型进行求解,得到其Pareto解集。以IEEE37节点配电网为例对所提模型进行验证,结果表明该模型可以有效得到合理的配置方案。 展开更多
关键词 分布式电源 电动汽车 不确定性 多目标规划 支持向量机 多目标粒子群
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窄带电力线载波通信信号识别算法研究 预览
3
作者 李坤 赵红军 王永建 《通信技术》 2019年第5期1041-1048,共8页
调制信号的自动识别是电力线通信的重要技术环节。针对电力线通信信道中的信号识别率低和特征参数提取问题,在以调制信号的小波变换幅度方差值和高阶累积量作为识别特征参数的前提下,设计了一种基于改进的支持向量机的信号识别器。在电... 调制信号的自动识别是电力线通信的重要技术环节。针对电力线通信信道中的信号识别率低和特征参数提取问题,在以调制信号的小波变换幅度方差值和高阶累积量作为识别特征参数的前提下,设计了一种基于改进的支持向量机的信号识别器。在电力线信道环境条件下,算法所设计的识别器在计算量上要小于现有的识别方法,且对电力线噪声具有良好的鲁棒性,同时避免了传统神经网络的欠学习、过学习等问题。实验表明,当信噪比为5dB时,所设计的识别器正确识别率可以达到91%。 展开更多
关键词 数字信号识别 电力线信道 高阶累积量 小波变换 支持向量机
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基于集成支持向量机的高维过程监控 预览
4
作者 田少娟 《甘肃科学学报》 2019年第3期147-152,共6页
针对传统基线模型控制图在高维过程监控中不适用的问题,实时对比(RTC)方法将过程监控问题转化为实时分类问题。将集成支持向量机作为分类器运用到RTC方法中,通过设置不同参数水平的支持向量机实现个体分类器的差异性,达到对不同程度过... 针对传统基线模型控制图在高维过程监控中不适用的问题,实时对比(RTC)方法将过程监控问题转化为实时分类问题。将集成支持向量机作为分类器运用到RTC方法中,通过设置不同参数水平的支持向量机实现个体分类器的差异性,达到对不同程度过程偏移都有更好的监控效果的目的。对于多元正态分布和非正态分布2种情况分别进行仿真实验,结果表明集成支持向量机能够更快速识别不同程度的过程偏移,实现对高维过程的实时监控。 展开更多
关键词 高维过程监控 集成学习 支持向量机 实时监控
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基于频繁项特征扩展的短文本分类方法 预览
5
作者 靳一凡 傅颖勋 马礼 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期478-481,共4页
短文本具有特征维度高且稀疏等特点,导致将传统的分类方法应用于短文本分类时效果较差。针对此问题,提出基于频繁项特征扩展的短文本分类方法(Short Text Classification Based on Frequent Item Feature Extension,STCFIFE)。首先通过F... 短文本具有特征维度高且稀疏等特点,导致将传统的分类方法应用于短文本分类时效果较差。针对此问题,提出基于频繁项特征扩展的短文本分类方法(Short Text Classification Based on Frequent Item Feature Extension,STCFIFE)。首先通过FP-growth算法挖掘背景语料库的频繁项集,结合上下文的关联特征,计算出扩展特征权重;然后将新特征加入到原短文本的特征空间中,在此基础上训练SVM(Support Vector Machine,SVM)分类器,并进行分类。实验结果表明,与传统的SVM算法和LDA+KNN算法相比,STCFIFE方法能有效缓解短文本特征不足、高维稀疏的问题,使F 1值提升了2%~10%,提高了短文本的分类效果。 展开更多
关键词 短文本分类 特征扩展 频繁项挖掘 特征权重 支持向量机
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基于最佳植被指数组合的水稻鲜生物量估测 预览
6
作者 董羊城 蔡炳祥 +4 位作者 王福民 张垚 王秀珍 王飞龙 谢金凯 《科技通报》 2019年第6期58-65,共8页
目前已经开展了大量基于单一植被指数的水稻生物量遥感监测研究。但由于生物量随着水稻生长是一个动态变化的过程,单一植被指数只能反映某一时期水稻冠层和背景信息而不能精确地用于整个生育期生物量的监测。为此,采用40个植被指数,利... 目前已经开展了大量基于单一植被指数的水稻生物量遥感监测研究。但由于生物量随着水稻生长是一个动态变化的过程,单一植被指数只能反映某一时期水稻冠层和背景信息而不能精确地用于整个生育期生物量的监测。为此,采用40个植被指数,利用具有正交特性的逐步回归法,建立了一个彼此间包含较少冗余信息的植被指数组合,该组合中不同的植被指数适应于水稻不同生育期生物量的估算。运用具有非线性预测能力的支持向量机对植被指数组合估测效果进行验证,R^2达到0.81,RMSE达到0.51 kg/m^2。结果表明此植被指数组合相较于单一植被指数更能反应水稻生物量的动态变化过程,具有较好的生物量估算能力,为水稻全生期育生物量估算提供了一个有效工具。 展开更多
关键词 水稻鲜生物量 植被指数 逐步回归 支持向量机
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基于SVM-PSO算法的大跨度悬索桥挠度可靠度研究 预览
7
作者 邓海波 常柱刚 +1 位作者 李胡涛 张红显 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期114-120,共7页
为了研究高维随机参数作用下大跨度悬索桥运营阶段挠度可靠度,在有限元计算基础上,基于支持向量机(support vector machine,SVM)建立成桥阶段挠度可靠度模型,结合优化后的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)计算结构运营阶段... 为了研究高维随机参数作用下大跨度悬索桥运营阶段挠度可靠度,在有限元计算基础上,基于支持向量机(support vector machine,SVM)建立成桥阶段挠度可靠度模型,结合优化后的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)计算结构运营阶段挠度可靠指标。研究结果表明:借鉴遗传算法中的变异思想,通过设置中间变量约束条件,可以解决粒子群算法易早熟、后期迭代效率低的问题,进而提高计算效率与精度,基于SVM-PSO算法的结构可靠度方法高效准确,普立特大桥挠度可靠度满足正常使用极限条件下的要求。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群算法 可靠度 挠度 有限元法
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低觉醒脑电识别与唤醒的可穿戴系统研究 预览
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作者 杨建平 刘明华 +2 位作者 吕敬祥 孔翠香 帅晓勇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期787-792,共6页
为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态,本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统,系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号,转换为数字信号,经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、... 为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态,本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统,系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号,转换为数字信号,经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量,由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别,当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音,唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态,识别率达90.8%,可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。 展开更多
关键词 现场可编程门阵列 脑电信号 低觉醒状态 警戒作业 支持向量机 相对能量 重心频率 谱熵
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结合卷积神经网络多层特征和支持向量机的车辆识别
9
作者 马永杰 马芸婷 陈佳辉 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第14期47-53,共7页
车辆识别方法计算量大,提取的特征复杂,且传统神经网络利用端层特征进行分类导致特征不全面,为此提出了一种结合卷积神经网络(CNN)多层特征和支持向量机(SVM)的车辆识别方法。该方法在传统AlexNet模型基础上构建卷积神经网络模型,通过... 车辆识别方法计算量大,提取的特征复杂,且传统神经网络利用端层特征进行分类导致特征不全面,为此提出了一种结合卷积神经网络(CNN)多层特征和支持向量机(SVM)的车辆识别方法。该方法在传统AlexNet模型基础上构建卷积神经网络模型,通过分析参数变化对测试正确率的影响得到最优车辆识别模型;提取多层车辆特征图,采用串行融合方法与主成分分析降维技术将其构成一个具有多属性的车辆特征向量,以增强特征全面性,减少计算量;利用SVM分类器代替CNN的输出层实现车辆识别,以提高模型泛化能力与纠错能力。实验结果表明,相比传统方法,所提方法在分类精度和识别速度方面都有显著提高,且具有良好的稳健性。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网络 车辆识别 改进AlexNet模型 主成分分析 支持向量机
基于机器学习的钻孔数据隐式三维地质建模方法 预览
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作者 郭甲腾 刘寅贺 +1 位作者 韩英夫 王徐磊 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1337-1342,共6页
针对基于钻孔数据的传统显式三维地质建模方法存在过程繁琐、模型质量难以保证等缺点,本文提出了一种基于机器学习的隐式三维地质建模方法,将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题.分别基于支持向量机、BP神经网络等... 针对基于钻孔数据的传统显式三维地质建模方法存在过程繁琐、模型质量难以保证等缺点,本文提出了一种基于机器学习的隐式三维地质建模方法,将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题.分别基于支持向量机、BP神经网络等分类算法,实现了钻孔数据的自动三维地质建模.实际建模结果表明,对于有限、稀疏的钻孔数据,支持向量机方法建模准确率较高,建模效率、效果优于显式建模方法.最后通过敏感性分析研究了超参数对建模结果准确率、模型形态的影响,为可控的自动三维地质建模提供了一种新的解决思路. 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 三维地质建模 隐式建模 钻孔数据
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1987以来海南省清澜港红树林变化的遥感监测与分析
11
作者 甄佳宁 廖静娟 沈国状 《湿地科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期44-51,共8页
以海南省清澜港红树林省级自然保护区的3个片区为研究区,采用地理信息系统的综合分析方法,研究1987年以来7个时期的红树林变化过程。以1987年、1993年、1998年、2003年、2007年、2013年和2017年7个时期的Landsat卫星遥感数据为数据源,... 以海南省清澜港红树林省级自然保护区的3个片区为研究区,采用地理信息系统的综合分析方法,研究1987年以来7个时期的红树林变化过程。以1987年、1993年、1998年、2003年、2007年、2013年和2017年7个时期的Landsat卫星遥感数据为数据源,采用支持向量机分类结合野外调查的方法,提取海南省清澜港红树林省级自然保护区及其1 km缓冲区范围内的红树林信息;分别计算3个片区红树林面积变化率和景观指数变化,建立质心迁移模型,分析海南省清澜港红树林省级自然保护区中红树林的时空变化特征。研究结果表明,2017年,3个片区的红树林总面积为1 190.5 hm^2;1987以来7个时期研究区红树林面积整体上在减少,减少速率在减慢;与1987年相比,2003年,有510 hm^2的红树林消失,红树林面积的年变化为31.9 hm^2/a,年变化率为-2.3%,红树林减少的主要原因是其被开发成养殖水域;2003~2017年期间,红树林面积有缓慢增加的趋势;3个片区的红树林都遭到挖塘养殖、砍伐和破坏,使其质心向不同方向移动;整体上,该保护区红树林的斑块数量在增加,斑块密度增大,分离度指数大幅增加,而聚集度指数不断减少,表明保护区内红树林斑块在破碎化,斑块连接度不断减小,人类活动对红树林的负面影响越来越严重。 展开更多
关键词 红树林 遥感监测 支持向量机 质心模型 海南省清澜港红树林省级自然保护区
PSO优化SVM的MEMS陀螺温度零偏补偿 预览
12
作者 高策 沈晓卫 +1 位作者 章彪 胡豪杰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第6期100-105,共6页
针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先,将平滑处理后的陀螺数据作为样本点,采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型,把数据从低维空间... 针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先,将平滑处理后的陀螺数据作为样本点,采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型,把数据从低维空间映射到高维空间,并进行线性拟合,保证泛化能力。然后,利用粒子群算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明:经PSO调节支持向量机算法补偿后,陀螺输出精度更高;与最小二乘法、BP神经网络法相比,陀螺输出数据方差分别减小了81.3%和57%,最大误差分别减小54.7%和48.5%。 展开更多
关键词 微机械陀螺 温度补偿 支持向量机 粒子群优化算法
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基于IGS-SVM模型的牛肉生理成熟度预测方法 预览
13
作者 季方芳 吴明清 +1 位作者 赵阳 陈坤杰 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第15期71-77,共7页
生理成熟度是判定牛肉质量等级的重要指标,本实验建立一种通过改进的网格搜索(improved grid search,IGS)算法优化支持向量机(supportvectormachine,SVM)参数的模型,以实现牛肉的生理成熟度的预测。收集18、36、54、72月龄的牛肉样本各2... 生理成熟度是判定牛肉质量等级的重要指标,本实验建立一种通过改进的网格搜索(improved grid search,IGS)算法优化支持向量机(supportvectormachine,SVM)参数的模型,以实现牛肉的生理成熟度的预测。收集18、36、54、72月龄的牛肉样本各25个,共计100个。利用机器视觉,采集样本的显微图像,经过图像处理后,提取不同生理成熟度牛肉的肌纤维特征参数,用统计学方法分析牛肉生理成熟度和肌纤维特征参数之间的相关性,并以肌纤维特征参数作为输入,利用76个训练集样本,建立牛肉生理成熟度的SVM预测模型。为优化所建立的SVM模型,提出一种IGS算法,用其对SVM模型的约束参数C以及核函数参数g进行优化,结合留一交叉验证法得到最优的(C,g)参数组合,并将最佳参数代入分类器,得到优化的牛肉生理成熟度预测模型。用24个测试集的独立样本检测模型的适用性并估测性能,结果表明:利用该模型对牛肉生理成熟度预测的准确率可达到91.67%;与传统网格搜索算法相比,IGS算法使得模型在训练时间上缩短了1 755.41 s。这表明所建立的模型具有较好的预测效果,也说明根据牛肉肌纤维的特征参数结合机器视觉及图像分析技术,对牛肉生理成熟度进行自动判定的方法是可行的。 展开更多
关键词 牛肉 生理成熟度 支持向量机 预测模型
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基于SVM方法的APU故障预测方法 预览
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作者 蔡坤烨 蔡景 +1 位作者 周迪 泽山 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期466-473,共8页
针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次... 针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次航班的报文数据规整为一条数据集;其次,从参数阈值、维修记录及APU序列号变化情况等角度对数据集进行标注工作;随后,针对特征选择算法具有较差解释性的缺点,提出通过相关性分析选取能够表征APU运行性能的参数;最后,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的多参数故障预测模型并优化。经验证,该模型提高了预测正确率,为APU视情维修策略的制定提供参考。 展开更多
关键词 辅助动力装置(APU) 报文系统 数据分析 故障预测 支持向量机
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半监督的微博话题噪声过滤方法
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作者 屠守中 杨婧 +1 位作者 赵林 朱小燕 《清华大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期178-185,共8页
社交网络中存在大量营销、招聘等垃圾信息以及无实质内容的短文,为话题建模工作带来很多干扰,更严重影响社交网络方面的学术研究及商业应用。因此,该文提出了一种结合支持向量机与k近邻模型(pSVM-kNN)的半监督话题噪声过滤方法。该方法... 社交网络中存在大量营销、招聘等垃圾信息以及无实质内容的短文,为话题建模工作带来很多干扰,更严重影响社交网络方面的学术研究及商业应用。因此,该文提出了一种结合支持向量机与k近邻模型(pSVM-kNN)的半监督话题噪声过滤方法。该方法融合了SVM和kNN算法,在SVM计算得到超平面的基础上使用kNN算法在局部范围内迭代寻找分类超平面的最优解;同时为减少误分类发生,分别在SVM和kNN阶段引入惩罚代价和比例权重,以提高噪声过滤的效果。通过选取新浪微博中不同大小的数据集进行实验与其他方法进行比较,结果表明:该方法只利用了少量的标注样本进行训练,在准确率、召回率和F值方面均优于其他的对比方法。 展开更多
关键词 社交网络 支持向量机 K近邻 噪声过滤 惩罚代价
基于支持向量机方法的土壤水分特征曲线预测模型 预览
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作者 李彬楠 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2019年第1期108-111,117共5页
在山西省黄土高原区进行野外试验获取土壤样品,经室内试验测定,最终获得土壤样品的水分特征曲线以及理化参数,建立了基于支持向量机的Van-Genuchten预测模型。研究与分析的结果:输入变量选用了5个土壤基本理化参数(土壤黏粒、粉粒、密... 在山西省黄土高原区进行野外试验获取土壤样品,经室内试验测定,最终获得土壤样品的水分特征曲线以及理化参数,建立了基于支持向量机的Van-Genuchten预测模型。研究与分析的结果:输入变量选用了5个土壤基本理化参数(土壤黏粒、粉粒、密度、有机质和全盐量),输出变量为Van-Genuchten模型的参数α、n,对土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型的参数进行预测并取得良好的结果。所建立的支持向量机预测模型下,Van-Genuchten模型参数α、n的预测值与检验值的平均相对误差都小于4%,建模与检验样本都具有较高的精确度。研究成果有助于丰富黄土地区的土壤水分特征曲线理论研究。 展开更多
关键词 土壤理化参数 土壤水分特征曲线 支持向量机 Van-Genuchten模型参数
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中医健康状态辨识方法的探索
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作者 辛基梁 李绍滋 +2 位作者 张佳 雷黄伟 李灿东 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期3151-3153,共3页
目的:探索中医健康状态辨识的分类算法模型,为中医健康管理提供核心技术。方法:基于Matlab2017b环境,采用BP-MLL神经网络、决策树、支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)等学习算法,对1 146例样本分组建立训练和测试数据,以626项观察参数为输... 目的:探索中医健康状态辨识的分类算法模型,为中医健康管理提供核心技术。方法:基于Matlab2017b环境,采用BP-MLL神经网络、决策树、支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)等学习算法,对1 146例样本分组建立训练和测试数据,以626项观察参数为输入,53项状态参数为输出进行实验。结果:最优的平均精度依次为BP-MLL神经网络(82.32%)、SVM(67.24%)、决策树(48.18%)、KNN(34.69%)。BP-MLL神经网络性能最优。结论:基于BP-MLL神经网络分类算法在中医健康状态辨识中的应用具有较高的准确性和方法学上的可行性。 展开更多
关键词 中医健康状态辨识 BP-MLL神经网络 支持向量机 K最近邻 决策树
基于改进的杜鹃搜索算法优化支持向量机的10kV并联电容器组故障诊断和预警研究 预览
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作者 谢天宝 鲁云鹏 张颖茵 《自动化技术与应用》 2019年第4期24-28,共5页
为提高电力电容器组故障诊断的精度,针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测结果易受惩罚因子c 和核函数参数g 参数选择的影响,为避免杜鹃搜索算法陷入局部最优,将自适应步长和最优解高斯变异引入杜鹃搜索算法,提出一种改进的... 为提高电力电容器组故障诊断的精度,针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测结果易受惩罚因子c 和核函数参数g 参数选择的影响,为避免杜鹃搜索算法陷入局部最优,将自适应步长和最优解高斯变异引入杜鹃搜索算法,提出一种改进的杜鹃搜索算法优化支持向量机的10k V 并联电容器组故障诊断和识别模型,实现10k V 并联电容器组故障的高精度诊断和识别。实验结果表明,与GA_SVM、PSO_SVM 和CSA_SVM 相比,提出的算法ICSA_SVM 可以有效提高电容器组故障诊断的准确率,具有收敛速度快的优点,为电容器组的诊断和识别提供新的方法和途径。 展开更多
关键词 杜鹃搜索算法 支持向量机 高斯变异 粒子群算法 遗传算法
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基于GA-SVM的煤矿岩巷爆破效果智能预测 预览
19
作者 马鑫民 范皓宇 +1 位作者 林天舒 杨立云 《煤炭工程》 北大核心 2019年第5期148-153,共6页
煤矿岩石巷道爆破效果预测对合理优化爆破参数、提高爆破效率具有重要意义。针对煤矿岩石巷道爆破效果影响因素多、难以进行爆破效果准确预测等关键技术难题,提出基于GASVM融合技术的爆破效果预测模型,实现爆破效果科学、合理预测。首先... 煤矿岩石巷道爆破效果预测对合理优化爆破参数、提高爆破效率具有重要意义。针对煤矿岩石巷道爆破效果影响因素多、难以进行爆破效果准确预测等关键技术难题,提出基于GASVM融合技术的爆破效果预测模型,实现爆破效果科学、合理预测。首先,基于综合分析、专家打分法等确定影响煤矿岩巷爆破效果关键指标;然后,根据不同矿区典型案例建立爆破效果预测样本库,并对样本进行数据处理;最后,将预测模型应用于实际工程,预测结果与爆破实际分类结果吻合。研究成果可为巷道爆破预测提供一种新思路。 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 煤矿巷道 爆破效果 预测
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融合HOG+SVM与MFCC特征的自动优化物体识别系统研究 预览
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作者 庄屹 陈玮 尹钟 《软件导刊》 2019年第3期10-15,共6页
在与人交互情况下,针对物体识别系统通过反馈信息自动优化识别能力问题,提出一种结合梯度直方图(HOG)特征提取和支持向量机(SVM)进行特定物体识别的方法。运用Tensorflow训练语音识别模型反馈人机交互信息,使系统实现自优化。以手表类... 在与人交互情况下,针对物体识别系统通过反馈信息自动优化识别能力问题,提出一种结合梯度直方图(HOG)特征提取和支持向量机(SVM)进行特定物体识别的方法。运用Tensorflow训练语音识别模型反馈人机交互信息,使系统实现自优化。以手表类别作为识别对象,通过HOG特征描述对手表进行特征提取,通过二维主成分分析(2DPCA)和线性判别分析(LDA)对整体和局部特征进行降维,运用改进的空间金字塔匹配模型通过SVM对其分类,并运用非极大值抑制(NMS)确定区域,运用训练的梅尔倒谱(MFCC)特征语音识别模型对反馈信息进行识别,最终整合信息优化识别系统。实验表明,该系统对手表有较高的识别率,并能通过人机交流在较短时间内使系统实现自优化。 展开更多
关键词 物体识别 自优化系统 梯度直方图 支持向量机 梅尔倒谱
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