期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到20,809篇文章
< 1 2 … 250 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于时变自回归模型与支持向量机的旋转机械故障诊断方法 被引量：23
1
作者 张龙 熊国良 +2 位作者 柳和生 邹慧君 陈慧 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期99-103,共5页
旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及... 旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及残差的方差作为信号特征,然后利用SVM对信号进行分类,继而实现故障自动识别。转子实验台实验结果表明该文方法能够有效提取非平稳信号的特征,并能在较少训练样本的情况下获得较好的诊断结果。 展开更多
关键词 旋转机械 时变自回归模型 支持向量机 非平稳信号 故障诊断
下载PDF
地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机方法 被引量：25
2
作者 姜谙男 梁冰 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期310-313,共4页
采用粒子群算法优化支持向量机参数,建立了地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和粒子群快速全局优化特点,通过对水源样本的学习,可以快速自动建立典型离子化学组分含量与其所属岩层... 采用粒子群算法优化支持向量机参数,建立了地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和粒子群快速全局优化特点,通过对水源样本的学习,可以快速自动建立典型离子化学组分含量与其所属岩层类别之间的映射关系. 展开更多
关键词 地下水 化学特征组分 粒子群优化 支持向量机
下载PDF
基于递归纹理特征消除的WorldView-2树种分类 被引量：15
3
作者 刘怀鹏 安慧君 +1 位作者 王冰 张秋良 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期53-59,共7页
利用遥感影像识别树种是一个尚未解决的科学难题,传统方法在高分辨率影像树种分类中存在着诸多不适宜问题。本文通过提取WorldView-2影像的纹理特征构造高维数据,利用递归特征消除降低数据维数,逐步解除最大似然分类的休斯现象,并将有... 利用遥感影像识别树种是一个尚未解决的科学难题,传统方法在高分辨率影像树种分类中存在着诸多不适宜问题。本文通过提取WorldView-2影像的纹理特征构造高维数据,利用递归特征消除降低数据维数,逐步解除最大似然分类的休斯现象,并将有代表性的纹理特征集合与光谱特征结合,对树种进行分类。结果显示:在递归消除8个纹理特征后,最大似然的休斯现象达到了很好的规避;在结合光谱特征后,分类的总体精度达到了86.39%,Kappa系数达到了0.841 0,比基于光谱特征的总体精度和Kappa系数高12.32%和0.143 6。研究表明,在高维数据中通过递归特征消除规避最大似然分类的休斯现象,充分结合影像纹理与光谱信息对树种分类可以取得更为理想的结果。 展开更多
关键词 WorldView-2影像 城市绿化树种 纹理特征 递归特征消除 最大似然分类 支持向量机
下载PDF
基于粒子群算法优化支持向量机的铝热连轧机轧制力预报 被引量：10
4
作者 杨景明 陈伟明 +2 位作者 车海军 吕金 贾林 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期71-74,共4页
为了提高热轧带材的轧制力预报精度，提出了粒子群算法和支持向量机结合的方法来预报轧制力。根据轧制原理用支持向量机建立轧制力预报的模型，通过粒子群算法优化支持向量机参数来提高预报精度。为了进一步提高轧制力预报精度，还提出... 为了提高热轧带材的轧制力预报精度，提出了粒子群算法和支持向量机结合的方法来预报轧制力。根据轧制原理用支持向量机建立轧制力预报的模型，通过粒子群算法优化支持向量机参数来提高预报精度。为了进一步提高轧制力预报精度，还提出了支持向量机网络与数学模型相结合的方法，对某“1＋4”铝热连轧厂现场采集的5052铝合金轧制数据进行离线仿真，仿真结果可以看出支持向量机网络与数学模型结合的方法预报轧制力，提高了轧制力预报速度并使其轧制力预报精度控制在7％以内。 展开更多
关键词 计量学 轧制力预报 支持向量机 粒子群 热轧
下载PDF
川西新场气田沙溪庙组致密碎屑岩储层单井产能评价与预测 被引量：8
5
作者 石磊 匡建超 +3 位作者 曾剑毅 刘鑫 罗鑫 蔡左花 《石油实验地质》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期338-342,共5页
川西新场气田侏罗系沙溪庙组气藏是典型的低渗透致密碎屑岩气藏,由于地质条件复杂,非均质性极强,储层单井产能预测已成为难点之一。通过分析测井信息和储层物性,提取声波时差、裂缝张开度、裂缝渗透率等11个与产能相关的参数,并运用相... 川西新场气田侏罗系沙溪庙组气藏是典型的低渗透致密碎屑岩气藏,由于地质条件复杂,非均质性极强,储层单井产能预测已成为难点之一。通过分析测井信息和储层物性,提取声波时差、裂缝张开度、裂缝渗透率等11个与产能相关的参数,并运用相关系数法确定裂缝张开度、裂缝渗透率、产能系数、裂缝孔隙度、裂缝发育指数和综合评价指数6个指标作为产能控制特征参数;然后选取33个已测试层位作为已知样本,利用支持向量机构建适合该区的产能预测方程,预测标准误差为0.0661,平均绝对误差仅为0.0182,预测精度较高;最后,利用所构建的产能方程对24个未测试层位的产能进行预测,完成沙溪庙组气藏单井产能评价。 展开更多
关键词 产能评价与预测 支持向量机 致密碎屑岩 沙溪庙组 新场气田
下载PDF
传感器输出时间序列实时预测方法的比较研究 被引量：5
6
作者 刘志成 彭红星 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2011年第11期946-951,共6页
为了提高传感器输出时间序列的实时预测精度,分析了时间序列可以预测的内在机理,认为噪声是影响预测精度的主要因素,提出了小波滤波与神经网络相结合的组合预测法,研究了最小二乘支持向量机的预测法,并选用了典型的过程变量信号,将两种... 为了提高传感器输出时间序列的实时预测精度,分析了时间序列可以预测的内在机理,认为噪声是影响预测精度的主要因素,提出了小波滤波与神经网络相结合的组合预测法,研究了最小二乘支持向量机的预测法,并选用了典型的过程变量信号,将两种方法进行了比较。仿真实验结果表明,小波滤波与神经网络相结合的组合预测法能够在消除测量噪声对预测精度影响的同时,有效地提高神经网络的拟合效果从而获得了较高的预测精度,验证了噪声是影响预测精度的主要因素,为提高传感器输出时间序列的预测精度提供了新思路,而最小二乘支持向量机的预测法则有较高的实时性。 展开更多
关键词 时间序列 小波滤波 神经网络 支持向量机 预测精度
下载PDF
基于信号分形与支持向量机的点焊检测方法 被引量：4
7
作者 刘鹏飞 单平 罗震 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期38-42,共5页
鉴于分形维数对数据样本集复杂程度的定量描述特点及支持向量机在小样本集合分类和回归方面所具有的显著优势,采用信号数据序列的分形维数作为特征值,提出一种基于信号分形维数及支持向量机的点焊信号检测方法。分别对点焊飞溅缺陷和熔... 鉴于分形维数对数据样本集复杂程度的定量描述特点及支持向量机在小样本集合分类和回归方面所具有的显著优势,采用信号数据序列的分形维数作为特征值,提出一种基于信号分形维数及支持向量机的点焊信号检测方法。分别对点焊飞溅缺陷和熔核尺寸缺陷建立两类支持向量机检测模型,构成支持向量机阵列,利用该阵列模型进行点焊飞溅和小尺寸熔核两种缺陷的综合检测。结果表明,该阵列对点焊缺陷的无损检测是比较精确的,能较好地无损检测到点焊过程中飞溅及小尺寸熔核两种缺陷。为点焊的无损检测提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 分形 支持向量机 检测 点焊 飞溅
下载PDF
基于脉搏波的人体窦性心率过缓检测方法 被引量：4
8
作者 赵海 李大舟 +1 位作者 陈星池 李思楠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第10期25-30,共6页
随着可穿戴技术的快速发展,可穿戴产品中对人体生理信号分析的需求日益强烈。光电容积脉搏波技术作为一种能够体现人体心血管健康状态的重要生理信号已经开始应用到医疗、老人监护和健康监测的众多可穿戴产品之中。采用支持向量机(SVM)... 随着可穿戴技术的快速发展,可穿戴产品中对人体生理信号分析的需求日益强烈。光电容积脉搏波技术作为一种能够体现人体心血管健康状态的重要生理信号已经开始应用到医疗、老人监护和健康监测的众多可穿戴产品之中。采用支持向量机(SVM)的分类算法,设计了一个基于光电容积脉搏波的人体窦性心率过缓检测系统。通过对光电容积脉搏波数据的采集、存储以及特征向量的提取,并利用支持向量机的分类算法,提出了一个判别用户当前心率状态是否处于窦性心率过缓的检测方法。通过实验测试,确定了分类器的最佳设置参数为C=38,g=7,此时分类准确率达94.44%,测试集验证的正确判决率达94.18%。该技术为基于光电容积脉搏波的可穿戴计算产品提供了一种新的应用领域。 展开更多
关键词 可穿戴计算 光电容积脉搏波 窦性心律过缓检测 支持向量机
下载PDF
基于奇异值特征向量的支持向量机人脸识别技术 被引量：2
9
作者 王耀明 《上海电机学院学报》 2007年第2期119-122,共4页
支持向量机的人脸识别的方法,是利用专门的小样本统计理论来解决典型小样本问题的人脸识别技术。该文作者采用对图像灰度变化有良好稳定性等特性的图像矩阵的奇异值(SVD)特征向量来表征人脸。实验取得了较高的识别率,不仅验证了方法的... 支持向量机的人脸识别的方法,是利用专门的小样本统计理论来解决典型小样本问题的人脸识别技术。该文作者采用对图像灰度变化有良好稳定性等特性的图像矩阵的奇异值(SVD)特征向量来表征人脸。实验取得了较高的识别率,不仅验证了方法的有效性,也说明了支持向量机在人脸识别领域的实用性。 展开更多
关键词 人脸识别 奇异值分解 支持向量机
下载PDF
干扰识别的量子粒子群和支持向量机算法 被引量：2
10
作者 张光辉 程昱 《中国电子科学研究院学报》 2011年第5期490-493,共4页
根据支持向量机结构风险最小化原则和量子粒子群快速全局优化的特点,提出了干扰样式识别的QPSO-SVM算法。采用量子粒子群算法优化支持向量机参数,建立了干扰样式特征组分识别的模型,经过仿真试验,表明该算法具有识别率高,计算时间短的... 根据支持向量机结构风险最小化原则和量子粒子群快速全局优化的特点,提出了干扰样式识别的QPSO-SVM算法。采用量子粒子群算法优化支持向量机参数,建立了干扰样式特征组分识别的模型,经过仿真试验,表明该算法具有识别率高,计算时间短的优点。 展开更多
关键词 干扰识别 量子粒子群 支持向量机
下载PDF
基于信息熵和α稳定分布的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2
11
作者 彭锐涛 罗秀强 +2 位作者 罗越 刘翠雅 赵林峰 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期92-98,共7页
为了更快、更准确的对滚动轴承的故障状态进行诊断,提出了一种结合信息熵(information entropy, IE)和α稳定分布(alpha stable distribution, ASD)参数的特征融合方法IE-ASD,基于振动信号对滚动轴承进行故障诊断。首先提取振动信号的... 为了更快、更准确的对滚动轴承的故障状态进行诊断,提出了一种结合信息熵(information entropy, IE)和α稳定分布(alpha stable distribution, ASD)参数的特征融合方法IE-ASD,基于振动信号对滚动轴承进行故障诊断。首先提取振动信号的时域、频域和时-频域的四种IE(奇异谱熵、功率谱熵、小波空间特征谱熵和小波能谱熵)和估计ASD的四个参数,构建特征向量;然后,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)对支持向量机(support vectors machine, SVM)参数寻优,并用所构建的特征向量对其训练和故障诊断;最后,利用凯斯西储大学轴承数据库的数据验证该方法的有效性,并与由IE、ASD各自构建特征向量的诊断结果进行对比。结果表明:所提出的方法能精确的判断滚动轴承的故障位置,且比未进行特征融合的方法有更高的准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 信息熵 Α稳定分布 粒子群优化 支持向量机
原文传递
密闭鼓风炉锌产量的支持向量机实时预报模型
12
作者 胡志坤 彭小奇 桂卫华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第12期16-18,共3页
为优化密闭鼓风炉的操作参数,建立了锌产量的实时预报模型。该模型采用分类SMO方法训练支持向量机回归模型,并根据若干步的误差来在线校正模型参数,对锌产量进行多步预报,以及时调整操作参数,并能在线学习预报模型。该预报模型的工业仿... 为优化密闭鼓风炉的操作参数,建立了锌产量的实时预报模型。该模型采用分类SMO方法训练支持向量机回归模型,并根据若干步的误差来在线校正模型参数,对锌产量进行多步预报,以及时调整操作参数,并能在线学习预报模型。该预报模型的工业仿真表明在只有较少的样本数的情况下,在有效误差范围内能达到90%,且具有很好的实时性。该模型已应用于密闭鼓风炉操作优化与故障诊断系统,能较好地指导生产。 展开更多
关键词 支持向量机 回归 神经网络 密闭鼓风炉 锌产量
下载PDF
基于点积-平移支持向量机的客运需求预测 被引量：1
13
作者 沈瑞光 裴玉龙 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期99-102,共4页
提出一种适用于多影响因素回归拟合的全社会客运量预测的点积-平移型支持向量机算法.该算法能够全面、系统地分析影响客运量需求变化的关联因素,通过关联元素去冗处理,确定作为支持向量机算法输入变量的核心关联元素.考虑到客运量预测... 提出一种适用于多影响因素回归拟合的全社会客运量预测的点积-平移型支持向量机算法.该算法能够全面、系统地分析影响客运量需求变化的关联因素,通过关联元素去冗处理,确定作为支持向量机算法输入变量的核心关联元素.考虑到客运量预测是一个基于时序变化的外推过程,并且受社会经济发展中多项影响因素的制约,数据变化存在着阶段性特征,提出利用点积-平移型核函数来拟合需求变化过程.对历史数据集的测试结果表明,该算法性能评价满足要求,可为远景客运量预测提供理论依据. 展开更多
关键词 支持向量机 去冗处理 点积-平移核函数 客运量预测
原文传递
多类支持向量机在玉米品种识别中的应用 被引量：8
14
作者 韩仲志 杨锦忠 《农机化研究》 北大核心 2010年第11期159-163,共5页
为了验证采用机器视觉以及图像处理方法对玉米品种进行自动识别的可行性,研究了一种基于玉米外观特征和多变量支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别方法。采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒... 为了验证采用机器视觉以及图像处理方法对玉米品种进行自动识别的可行性,研究了一种基于玉米外观特征和多变量支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别方法。采用数码相机获得了11个品种每个品种50粒共550幅图像,然后对各品种对应的籽粒群体图像提取每个籽粒的形态特征8个、颜色特征12个、纹理特征13个,共33个特征参数,并分别定义11个玉米品种的二进制编码作为网络的输出,建立特征参数与玉米品种之间的SVM识别模型。试验结果表明,该方法对11个品种550个籽粒的品种检出率为100%。在同样的情况下比较了基于BP神经网络(ANN)的识别性能,较ANN94.3%的识别率,采用SVM的识别效果有了较大的提高,得到了较好的识别效果。 展开更多
关键词 玉米 品种识别 外观特征 支持向量机(SVM) 人工神经网络(ANN)
下载PDF
基于中间分类超平面的SVM入侵检测 被引量：3
15
作者 牟琦 毕孝儒 +1 位作者 龚尚福 厍向阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期117-119,共3页
在网络入侵检测中,大规模数据集会导致支持向量机(SVM)方法训练时间长、检测速度慢。针对该问题,提出一种基于中间分类超平面的SVM入侵检测方法。通过对正常和攻击样本的聚类分析,定义聚类簇中心的边界面接近度因子,实现对标准SVM二次... 在网络入侵检测中,大规模数据集会导致支持向量机(SVM)方法训练时间长、检测速度慢。针对该问题,提出一种基于中间分类超平面的SVM入侵检测方法。通过对正常和攻击样本的聚类分析,定义聚类簇中心的边界面接近度因子,实现对标准SVM二次式的改进;用簇中心对其训练,获取一个接近最优超平面的中间分类超平面;确定距离阈值,以选取潜在支持向量,实现训练样本的缩减。在KDDCUP1999数据集上进行实验,结果表明,与聚类支持向量机方法相比,该方法能简化训练样本,提高SVM的训练和检测速度。 展开更多
关键词 中间分类超平面 样本缩减 潜在支持向量 支持向量机 入侵检测
下载PDF
一种新的联机签名鉴别方法 被引量：2
16
作者 王欢良 张修勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第13期84-86,共3页
联机签名技术是基于人体特征的身份鉴别领域的重要技术之一。该文采用改进的方向链码方法对签名特征作了十分有效的提取,并应用支持向量机(SVM)模型进行身份鉴别。实验结果显示,在只有少量真样本进行训练的情况下,对于非专业模仿签名取... 联机签名技术是基于人体特征的身份鉴别领域的重要技术之一。该文采用改进的方向链码方法对签名特征作了十分有效的提取,并应用支持向量机(SVM)模型进行身份鉴别。实验结果显示,在只有少量真样本进行训练的情况下,对于非专业模仿签名取得了错误拒绝率(FFR)2.22%,错误接受率(FAR)1.91%的较好鉴别效果。这充分表明这种方法具有很好的使用和推广价值。 展开更多
关键词 联机签名鉴别 方向链码 支持向量机
下载PDF
关于统计学习理论与支持向量机 被引量：2264
17
作者 张学工 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期32-42,共11页
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样... 模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法——支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的基本思想、特点和研究发展现状。 展开更多
关键词 统计学理论 支持向量机 机器学习 模式识别
下载PDF
支持向量机及其应用研究综述 被引量：185
18
作者 祁亨年 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第10期6-9,共4页
在分析支持向量机原理的基础上，分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述，并讨论了SVM的优点和不足，展望了其应用研究的前景。
关键词 支持向量机 机器学习 统计学习理论
下载PDF
高光谱遥感影像分类研究进展 被引量：241
19
作者 杜培军 夏俊士 +3 位作者 薛朝辉 谭琨 苏红军 鲍蕊 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期236-256,共21页
随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘... 随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。 展开更多
关键词 高光谱遥感 分类 支持向量机 特征挖掘 多分类器集成
原文传递
支持向量机训练算法综述 被引量：97
20
作者 刘江华 程君实 陈佳品 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第1期45-50,共6页
本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法 ,主要有三大类 :以 SVM-light为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法 ,比较了各自的优缺点 ,并介绍了其它几种算法及多类分类算法 .最后指出了支持向量机具体实现的... 本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法 ,主要有三大类 :以 SVM-light为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法 ,比较了各自的优缺点 ,并介绍了其它几种算法及多类分类算法 .最后指出了支持向量机具体实现的方向及其在模式识别、数据挖掘。 展开更多
关键词 支持向量机 训练算法 统计学习理论 神经网络 模式识别
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 250 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部