随着现代通信技术的快速发展，通信信号的调制样式变得越来越复杂多样，频谱资源越来越紧张，信号环境越来越复杂，这就使得通信信号的调制......

为了提高瓦斯涌出量的预测精度,减少瓦斯灾害,提出以核熵成分分析与粒子群支持向量机相结合的预测模型,KECA-PSO-SVM模型.首先核熵......

将Filter型粗糙集属性约简方法与PSO-SVM方法相结合,提出一种新的粗糙集粒子群支持向量机(RSPSO-SVM)特征选择方法.给出了该方法的......

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针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Part......

针对地下小型磁性目标体提出基于磁梯度张量和支持向量机(SVM)的形状识别方法。首先利用不同形状、不同姿态的地下目标体磁异常模......