混合核函数相关论文
针对溶解气体分析（dissolved gas analysis，DGA）诊断变压器故障的准确率偏低的问题，提出了一种基于改进野犬优化算法（improved dingo op......
随着信息时代的到来,海量数据产生,数据挖掘技术得到了迅猛的发展。为了高效地从大量数据中挖掘出有用信息以及隐藏规律,Vapnik等......
随着机械构件向大型化、复杂化和高温、高速使用环境等方向发展,在一些可靠性和安全性要求高的领域,构件又具有成本高、批量小以及......
光谱技术获取土壤属性信息,结合机器学习算法对土壤养分进行回归分析成为研究热点,小样本预测分析常采用SVM算法,但基于径向基核函......
轧制力数学模型是轧制区域最为重要的数学模型之一,其预测精度直接影响产品的厚度精度和板形质量。传统数学模型的建模过程假设和......
针对支持向量机(SVM)存在支持向量个数较多、核函数要求严格等不足,将性能更出色的相关向量机(RVM)用于大坝安全预警模型的构建.核......
在Bagging和Boosting方法的基础上,提出一种改进的支持向量机集成方法以进一步提高集成的泛化性能.给出一种基于混合核函数和相关......
为利用不同边坡稳定预测方法的特征信息,改进预测质量,提出了一种基于微粒群优化--支持向量机(PSO-SVM)的边坡稳定性非线性组合预......
中国汽车产业一直以来作为国民经济增长的重要组成部分，产销量排名全球第一，对国民生活和社会技术进步都产生了深远影响。汽车销量的......
脑核磁共振图像常常受到噪声的影响,且有灰度不均、边界模糊的特点,使得传统聚类算法无法获得理想的脑部肿瘤分割结果,为此提出一......
带钢作为国民经济发展的重要物资,普遍应用于日常生活中的各个领域,带钢表面缺陷的检测及分类对于产品质量的提升,确保我国钢铁企......
脑核磁共振图像经常存在较多噪声,并且边缘不清晰,使得传统的模糊C均值(FCM)聚类算法无法获得准确的脑肿瘤分割结果,为此提出一种......
悬垂性是影响织物外观美感诸多因素中最重要的因素之一，具有优良悬垂性的织物容易形成良好的视觉效果。因此，在服装企业中，悬垂性能的......
人脸识别是生物特征识别的一个重要分支，也是计算机视觉与模式识别领域非常活跃的研究方向。利用人脸特征是最自然直接的手段，相比其......
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是根据统计学习理论(Statistical Learning Theory,SLT)而提出来的机器学习方法,由于它适......
由于粒子群算法自身存在局限性，需要借鉴其他算法的特性来弥补。因此，粒子群算法和其他群智能优化算法的混合成为目前算法改进的研究......
微生物发酵过程是一个非线性度和复杂性很高的动态过程,为发酵过程建立精确而又快速的数学模型是研究微生物发酵的重要课题。基于......
随着生物技术的迅猛发展，生物工程的规模不断扩大，生物工程对自动控制技术的要求越来越高。生物反应过程是一个复杂的反应过程，其非线......
随着农业信息技术的快速发展,农业数据在快速积累和增加,对农业数据进行分类的需求也越来越多。如何将这些农业数据快速有效地转化......
模糊支持向量机是在支持向量机的基础上引入模糊隶属度函数发展而来的,一定程度上解决了支持向量机的一些局限问题,并被广泛应用于......
计算机网络技术的快速发展,开启了全球广泛通信的时代。由于计算机网络以开放性为特征,用户在共享资源的同时,就无法避免隐私保护......
医学诊断,是指医生给病人检查疾病,并对病人疾病的病因、发病机制作出分类鉴别,以此作为制定治疗方案的方法和途径。这本质上是一......
学位
由于山岭公路隧道施工安全风险大小与各安全风险影响因子之间存在非线性映射关系,引入混合核函数和粒子群算法,建立基于粒子群算法......
针对脑核磁共振图像边界不清晰、灰度不均匀和无法准确进行图像分割的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和马氏距离混合......
本文针对雷达目标识别技术中的分类器算法设计问题,基于支持向量数据描述算法展开研究,主要研究了带负类样本的多核支持向量数据描......
本文针对在数据分布不平衡环境下,分类模型难以对样本类别进行高效、精准预测的问题,进行了一系列的研究。首先,对经典的不平衡数......
随着现代农业的发展,越来越多的计算机技术与农产品产业相结合,因此,将鹅膏菌研究与机器学习算法相结合是必然的趋势。真菌界、担......
随着越来越多的人参与到互联网中,互联网产生了海量并有研究价值的文本信息,如何有效的对文本信息进行情感挖掘是现阶段研究的热点......
核函数在支持向量机中起到关键作用,然而金融高频数据挖掘的经验分析表明,尽管各种核函数秉性各异,但是选择不同的核函数对结果的......
核偏最小二乘(KPLS)能够有效解决数据间的非线性问题并提高质量预测精度,在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用.良好的KPLS......
支持向量机的核函数及其参数选择对大坝变形预警模型的预测精度有重要的影响.文中基于SVM常用的高斯核函数、多项式核函数及其线性......
使用基于混合核函数的最小二乘支持向量机算法来进行前轴第1道次辊锻工艺参数的预测,构造混合函数以提高预测模型的预测精度.对工......
针对遥感影像数据集庞大,地物复杂难辨等特性导致分类难度加大的问题,文中构建了一种基于混合核函数极限学习机的遥感图像分类方法......
根据中厚板热处理炉钢板温度控制的工艺特点,建立了一种基于混合核函数最小二乘支持向量机(LS-SVM)的热处理炉钢板温度预报模型,并......
针对间歇聚合过程质量指标的控制问题,提出了一种基于软测量技术的质量控制方法。将混合核函数偏最小二乘法(K2PLS)与人工神经网络......
通过近似支持向量机(PSVM)模型去拟合图像的曲面,从而求得一阶二阶导数。选取多项式核函数与径向基核函数的组合,并借助品质因数(F......
间歇过程作为工业生产过程中的一种重要的生产方式,已被广泛应用于生物制药、食品加工、精细化工等领域。对间歇过程进行监控以发......
作为一门新兴工业技术,软测量技术有着广阔的发展前景,已发展成为过程控制与仪表研究的主要方向之一,随着软测量技术理论研究和实......
随着我国电力工业的迅速发展,大容量汽轮发电机组成为电力生产的主力机组,这对故障诊断技术提出了更高的要求。新型机器学习算法的......
针对混合核支持向量机(SVM)中的可调参数一般是根据经验或人工随机调试得到,不能确保参数最优的局限性,提出用粒子群和人工蜂群的......
本文主要研究v支持向量机方法在非线性时间序列预测中的应用。主要内容包括：分析选取不同参数对网络预测性能的影响，为了选取较好的......
