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配电网谐波源定位的支持向量机估计算法 被引量:27
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作者 马历 刘开培 雷肖 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期111-116,共6页
使用一种简化的方法确定谐波监测点的位置。该方法基于电路网络拓扑分析,通过计算母线谐波电压相对注入谐波电流变化的敏感因子,确定谐波监测点的位置;利用谐波监测点的实时数据,建立基于支持向量机算法的谐波源定位估计器,实现谐波源... 使用一种简化的方法确定谐波监测点的位置。该方法基于电路网络拓扑分析,通过计算母线谐波电压相对注入谐波电流变化的敏感因子,确定谐波监测点的位置;利用谐波监测点的实时数据,建立基于支持向量机算法的谐波源定位估计器,实现谐波源的位置估计。谐波源定位估计器通过基于支持向量机算法进行设计。对线型估计器、基于多项式核函数以及径向基核函数的估计器进行了比较,实验结果表明,基于径向基核函数的非线性支持向量机估计器具有更高的估计精度,且能够较准确地判定谐波源的位置。 展开更多
关键词 谐波源 支持向量机 估计 径向基 定位
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基于计算机视觉的森林火灾识别算法设计 被引量:26
2
作者 刘凯 魏艳秀 +2 位作者 许京港 赵永政 蔡志勇 《森林工程》 2018年第4期89-95,共7页
为解决森林火灾监测系统中由于林火行为监测样本数据量大、维数多导致监测误报率高、实时性差等问题,提出一种基于计算机视觉的支持向量机算法进行森林火灾监测,提升识别精度,实现全天候林火自动监测预警。首先,获取图像进行预处理,并... 为解决森林火灾监测系统中由于林火行为监测样本数据量大、维数多导致监测误报率高、实时性差等问题,提出一种基于计算机视觉的支持向量机算法进行森林火灾监测,提升识别精度,实现全天候林火自动监测预警。首先,获取图像进行预处理,并初步判别图像中是否存在烟火区域;然后,进行林火特征提取,训练样本生成特征向量,采用基于径向基核函数与多项式核函数的SVM算法进行烟火识别;最后,选取多功能森林防火机动巡查灭火装备为试验平台应用该算法进行试验验证。结果表明:所提出算法具有理想的森林火灾识别效果,识别准确率高达97.82%,并且可以与多功能森林防火机动巡查灭火装备通讯进行精确扑救,为森林防火装备智能化探索提出新思路。 展开更多
关键词 计算机视觉 支持向量机 径向基函数 森林防火
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基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量:12
3
作者 陆爽 李萌 《化工机械》 CAS 2004年第3期155-158,共4页
根据滚动轴承振动信号的频域变化特征 ,采用小波包分析对其建立频域能量特征向量 ,利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障模式的识别。理论和试验证明了该方法的有效性。
关键词 滚动轴承 小波包分析 特征向量 神经网络径向基函数 模式识别
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基于数据挖掘的多联机能耗预测 被引量:13
4
作者 唐小谦 陈焕新 郭亚宾 《制冷技术》 2020年第3期8-12,23,共6页
本文提出了基于数据挖掘模型的多联机系统能耗预测方法,通过分析对比多元线性回归、支持向量机、径向基函数神经网络3种算法模型,得到了可靠的多联机运行能耗的预测模型。结果表明:3种模型都表现出较好的预测性能;径向基神经网络预测模... 本文提出了基于数据挖掘模型的多联机系统能耗预测方法,通过分析对比多元线性回归、支持向量机、径向基函数神经网络3种算法模型,得到了可靠的多联机运行能耗的预测模型。结果表明:3种模型都表现出较好的预测性能;径向基神经网络预测模型较之其他两个模型的误差小,均方根误差达到0.1734,预测准确率高,拟合效果最佳。 展开更多
关键词 能耗预测 数据挖掘 多元线性回归 支持向量机 径向基函数
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基于RBF核ε-SVR的导水裂隙带高度预测模型研究 被引量:13
5
作者 徐树媛 张永波 +1 位作者 孙灏东 胡晓兵 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期2022-2029,共8页
为了构建更多样本条件下的高精度导水裂隙带高度预测模型,利用灰色关联理论筛选出关联度较高的煤层采厚、顶板岩层强度及其组合特征、采深、工作面斜长、开采分层数及倾角等因素作为输入变量;应用支持向量机回归模型理论,建立了不同模... 为了构建更多样本条件下的高精度导水裂隙带高度预测模型,利用灰色关联理论筛选出关联度较高的煤层采厚、顶板岩层强度及其组合特征、采深、工作面斜长、开采分层数及倾角等因素作为输入变量;应用支持向量机回归模型理论,建立了不同模型类型与不同核函数组合的4种支持向量回归模型;采用PSO算法对模型参数进行优化,并对4组模型预测结果进行分析比较。结果表明,基于RBF核ε-SVR预测模型在预测精度、拟合效果与训练效率等方面优于其他3组模型。通过对PSO算法优化的RBF核ε-SVR模型与传统经验公式的预测效果进行综合比较和讨论,可得支持向量回归模型在现代化开采条件下预测准确率更高,可为矿井安全开采与资源综合开发提供依据。 展开更多
关键词 安全工程 支持向量机 回归 粒子群算法 导水裂隙带 径向基函数 预测模型
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改进的RBF神经网络在翼梢小翼优化设计中的应用 被引量:13
6
作者 白俊强 王丹 +2 位作者 何小龙 李权 郭兆电 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1865-1873,共9页
为了提高径向基函数(RBF)神经网络模型的预测精度,在其基础上提出了一种自适应RBF神经网络模型。该预测模型在RBF神经网络模型表达式中引入自适应向量(向量维数与样本点自变量维数相同),采用优化搜索方式确定自适应向量值,从而提高模型... 为了提高径向基函数(RBF)神经网络模型的预测精度,在其基础上提出了一种自适应RBF神经网络模型。该预测模型在RBF神经网络模型表达式中引入自适应向量(向量维数与样本点自变量维数相同),采用优化搜索方式确定自适应向量值,从而提高模型预测的准确度和普适性。与其他RBF神经网络模型的改进相比,本文直接从改变基函数的形式入手,使用较少的参数优化达到对网络模型的自适应构造;该方法本质上改变了基函数网络中心与宽度对网络模型预测的作用以及样本点自变量向量的各个维对因变量的影响度,其对目标问题具有自适应性。将本文的自适应RBF神经网络模型应用在基于机身+机翼+翼梢小翼模型的翼梢小翼优化设计中,在约束弯矩的情况下进行巡航减阻优化设计,设计结果验证了该预测模型的可行性,表明其具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 RBF神经网络 自适应向量 高斯基函数 翼梢小翼 优化设计
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支持向量机的混沌序列预测模型及在径流中应用 被引量:9
7
作者 于国荣 夏自强 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第S1期455-460,共6页
混沌和支持向量机理论为研究复杂多变的非线性水文时间序列开辟了新的途径。给出了应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性的预测建模的思路、特点及关键参数的选取。根据重构相空间理论对月径流过程进行相空间的重构,探讨了支持... 混沌和支持向量机理论为研究复杂多变的非线性水文时间序列开辟了新的途径。给出了应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性的预测建模的思路、特点及关键参数的选取。根据重构相空间理论对月径流过程进行相空间的重构,探讨了支持向量机混沌时间序列非线性预测模型在月径流预测中的应用,在支持向量机建模过程中引入了经向基核函数,简化了非线性问题的求解过程。实例表明,该模型能较好地处理复杂的水文数据序列,且有较好的预测精度。 展开更多
关键词 混沌 相空间重构 水文时间序列 支持向量机 径向基核函数
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基于LIBSVM的葡萄酒品质评判模型 被引量:9
8
作者 高媛媛 刘强国 《四川理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2010年第5期530-532,共3页
葡萄酒的成分复杂,是划分葡萄酒品质的重要依据。文章通过对178个葡萄酒样品化学分析数据进行分析处理,其中葡萄酒属性13个,建立基于支持向量机的葡萄酒品质评判模型,利用LIBSVM工具对高维复杂葡萄酒属性数据进行分析、处理、优化和解释... 葡萄酒的成分复杂,是划分葡萄酒品质的重要依据。文章通过对178个葡萄酒样品化学分析数据进行分析处理,其中葡萄酒属性13个,建立基于支持向量机的葡萄酒品质评判模型,利用LIBSVM工具对高维复杂葡萄酒属性数据进行分析、处理、优化和解释,分类结果准确率高达98%,从而对葡萄酒品质快速有效的评判提供了理论依据。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 径向基函数 惩罚因子
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支持向量机对舰船噪声DEMON谱的分类识别 被引量:10
9
作者 戴卫国 程玉胜 王易川 《应用声学》 CSCD 北大核心 2010年第3期206-211,共6页
本文采用径向基核函数的支持向量机的分类算法,实现了对舰船目标的分类识别。对两类不同类型的舰船的辐射噪声的DENOM谱建立了支持向量机模型,并进行了分类识别试验。试验结果表明,在结构风险最小的准则下,采用网格搜索法确定,径向基核... 本文采用径向基核函数的支持向量机的分类算法,实现了对舰船目标的分类识别。对两类不同类型的舰船的辐射噪声的DENOM谱建立了支持向量机模型,并进行了分类识别试验。试验结果表明,在结构风险最小的准则下,采用网格搜索法确定,径向基核函数的参数σ取值0.23、惩罚系数C值取13为最优的分类识别参数。并通过留一法验证,该模型具备良好的推广能力,总体正确识别率为91.2%。 展开更多
关键词 舰船辐射噪声 支持向量机 径向基核函数 分类
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基于数据挖掘的冷水机组能耗预测 被引量:8
10
作者 沈家沁 陈焕新 +1 位作者 郭亚宾 周生荣 《暖通空调》 2019年第2期92-95,共4页
为了充分利用能源站冷水机组实际运行数据,提高能耗预测准确率,提出了一种基于数据挖掘算法的冷水机组能耗预测模型。该模型包含3个主要步骤:数据预处理、模型建立及分析、结果表述。在模型选择上,利用支持向量机、径向基函数神经网络... 为了充分利用能源站冷水机组实际运行数据,提高能耗预测准确率,提出了一种基于数据挖掘算法的冷水机组能耗预测模型。该模型包含3个主要步骤:数据预处理、模型建立及分析、结果表述。在模型选择上,利用支持向量机、径向基函数神经网络及决策树3种算法建模并对比分析。结果表明:基于数据挖掘的能耗预测模型有较好的实用性与可靠性;相比其他2种模型,径向基函数神经网络模型的均方根误差值平均降低了0.661,相关系数达到0.999,即径向基函数神经网络的能耗预测准确率最高,建模效果最佳。 展开更多
关键词 冷水机组 能耗预测 数据挖掘 支持向量机 径向基函数 神经网络 决策树
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伞形印刷偶极子辐射单元研究 被引量:8
11
作者 王光辉 冯祖伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1997年第2期1-8,共8页
本文以面/面等效源模型建立了描述导体和介质混合结构的散射和辐射问题的电场积分方程,介绍了矩量法求解的方法,并利用此方法对伞形印刷偶极子辐射单元进行了分析。
关键词 伞形天线 振子天线 模型
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基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计 被引量:7
12
作者 吴正科 杨青真 +1 位作者 施永强 李岳锋 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期451-456,共6页
本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优... 本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合。数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高。试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化。 展开更多
关键词 双喉道气动矢量喷管 矢量优化 均匀试验设计 径向基神经网络 粒子群算法
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三维有限元中提高由已知节点电位求场强计算精度的全域节点场强法 被引量:7
13
作者 左鹏 邹军 袁建生 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1243-1249,共7页
采用节点有限元方法求解节点位函数的精度较高,但基于节点位函数值在单元内求梯度计算场强的方法误差较大。为了提高由已知节点电位求解场强的计算精度,该文提出了一种全域求解节点场强的方法。该方法基于面矢量基函数,对电位的梯度方... 采用节点有限元方法求解节点位函数的精度较高,但基于节点位函数值在单元内求梯度计算场强的方法误差较大。为了提高由已知节点电位求解场强的计算精度,该文提出了一种全域求解节点场强的方法。该方法基于面矢量基函数,对电位的梯度方程进行离散,得到以全域场强为未知量,以节点电位为已知量的有限元方程。通过求解得到全域节点上的场强,充分利用了电位的整体分布信息,比在局部计算电位梯度获得场强的方法精度要高。在形成有限元方程过程中,对梯度项进行了转换处理,避免了求解电位梯度运算,直接利用节点电位值,从而完全克服了在局部区域计算电位梯度所带来的误差,有效提高了场强求解精度。所提方法不仅适用于静电场问题,也适用于其他已知场的标量位分布,求解矢量场强分布的问题。 展开更多
关键词 矢量基函数 矩量法 有限元法 节点场强计算
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基于支持向量机的近红外光谱羊毛混纺面料的无损鉴别技术 被引量:6
14
作者 王彩虹 吴雄英 丁雪梅 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2016年第4期1-5,共5页
采用便携式近红外光谱仪分别采集了羊毛/棉、羊毛/马海毛、羊毛/氨纶、羊毛/丝、羊毛/羊绒5种羊毛混纺面料的近红外光谱,利用支持向量机算法(SVM)分别对原始光谱和经归一化预处理后的光谱建立分类模型。选用径向基函数(RBF)作为核函数,... 采用便携式近红外光谱仪分别采集了羊毛/棉、羊毛/马海毛、羊毛/氨纶、羊毛/丝、羊毛/羊绒5种羊毛混纺面料的近红外光谱,利用支持向量机算法(SVM)分别对原始光谱和经归一化预处理后的光谱建立分类模型。选用径向基函数(RBF)作为核函数,并采用网格搜索法(Grid Search)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对惩罚参数c和核函数参数γ进行参数寻优。结果表明:PSO-SVM模型分类结果最理想,模型对训练集整体分类准确率为100%,对验证集的整体分类准确率为94.87%,其中羊毛/棉、羊毛/马海毛、羊毛/氨纶3类面料的分类准确率均为100%,羊毛/羊绒的分类准确率为95%,羊毛/丝的分类准确率相对较低为85%。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 支持向量机 羊毛混纺面料 径向基函数
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基于支持向量机的多光谱显微细胞图像分割 被引量:5
15
作者 李美娟 王文伟 +1 位作者 杨定楚 王思贤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第8期37-39,43,共4页
文章根据多光谱图像数据维数高的特点,以像素各个波段的灰度值为特征,采用支持向量机(SVM)方法为核心来分割多光谱显微细胞图像。为提高计算速度,在亮度和色度分量上利用阈值分割法进行预处理;同时,对SVM分割后的图像,采用基于区域灰度... 文章根据多光谱图像数据维数高的特点,以像素各个波段的灰度值为特征,采用支持向量机(SVM)方法为核心来分割多光谱显微细胞图像。为提高计算速度,在亮度和色度分量上利用阈值分割法进行预处理;同时,对SVM分割后的图像,采用基于区域灰度差的生长准则进行后处理,获得了更好的分割效果。最后把支持向量机(SVM)方法与径向基神经网络(RBFNN)方法进行比较,实验结果表明,SVM分割效果优于RBFNN,是一种精度高、速度快的多光谱显微细胞图像分割方法。 展开更多
关键词 多光谱图像 细胞图像分割 支持向量机 径向基函数
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基于RBF核的多分类SVM围岩变形易发性评价模型研究
16
作者 左小伟 《铁道建筑技术》 2024年第8期158-162,共5页
在隧道、地铁等工程建设中,随着开挖深度逐步增加,地应力随之增加,围岩变形产生坍塌、岩爆风险显著提升,给工程建设和安全带来巨大挑战。采用支持少量样本且可以有效防止“过拟合”的支持向量机(SVM)用于隧道围岩变形易发性的多分类与... 在隧道、地铁等工程建设中,随着开挖深度逐步增加,地应力随之增加,围岩变形产生坍塌、岩爆风险显著提升,给工程建设和安全带来巨大挑战。采用支持少量样本且可以有效防止“过拟合”的支持向量机(SVM)用于隧道围岩变形易发性的多分类与评价中,用少量样本分析工程区域的围岩概况,解决易发性分类问题,不但可降低人力物力成本,而且使评价工作更加智能简便。以机场SG3标隧道施工为工程背景,结合研究区域实际情况对优化RBF函数核的SVM模型进行模型评价。结果表明:SVM模型具有高预测精度且适用于围岩变形易发性评价研究。 展开更多
关键词 围岩变形 易发性评价模型 支持向量机 径向基核函数
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Path Loss Modeling: A Machine Learning Based Approach Using Support Vector Regression and Radial Basis Function Models 被引量:3
17
作者 Stephen Ojo Arif Sari Taiwo P. Ojo 《Open Journal of Applied Sciences》 2022年第6期990-1010,共21页
Path loss prediction models are vital for accurate signal propagation in wireless channels. Empirical and deterministic models used in path loss predictions have not produced optimal results. In this paper, we introdu... Path loss prediction models are vital for accurate signal propagation in wireless channels. Empirical and deterministic models used in path loss predictions have not produced optimal results. In this paper, we introduced machine learning algorithms to path loss predictions because it offers a flexible network architecture and extensive data can be used. We introduced support vector regression (SVR) and radial basis function (RBF) models to path loss predictions in the investigated environments. The SVR model was able to process several input parameters without introducing complexity to the network architecture. The RBF on its part provides a good function approximation. Hyperparameter tuning of the machine learning models was carried out in order to achieve optimal results. The performances of the SVR and RBF models were compared and result validated using the root-mean squared error (RMSE). The two machine learning algorithms were also compared with the Cost-231, SUI, Egli, Freespace, Cost-231 W-I models. The analytical models overpredicted path loss. Overall, the machine learning models predicted path loss with greater accuracy than the empirical models. The SVR model performed best across all the indices with RMSE values of 1.378 dB, 1.4523 dB, 2.1568 dB in rural, suburban and urban settings respectively and should therefore be adopted for signal propagation in the investigated environments and beyond. 展开更多
关键词 Support vector Regression Radial basis function Machine Learning Path Loss Empirical DETERMINISTIC
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基于支持向量机模糊推理的二级倒立摆控制 被引量:4
18
作者 刘涵 周党伟 钱富才 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期330-335,共6页
本文提出了一种用于非线性系统控制的支持向量机模糊推理模型。该模型利用支持向量机回归的原理,从训练数据中提取模糊规则并进行简化;采用核函数来描述模糊推理系统,该模糊推理系统具有不必事先确定模糊规则数目、良好的泛化能力等优... 本文提出了一种用于非线性系统控制的支持向量机模糊推理模型。该模型利用支持向量机回归的原理,从训练数据中提取模糊规则并进行简化;采用核函数来描述模糊推理系统,该模糊推理系统具有不必事先确定模糊规则数目、良好的泛化能力等优点。使用该模型对直线二级倒立摆系统构造模糊控制器并进行了实验研究,研究结果表明这种新的模糊规则提取方法对于非线性系统的控制是有效的,由支持向量确定的模糊规则不会出现规则数目'爆炸'的问题,该方法在不便事先确定模糊规则的复杂非线性系统控制中有着重要的应用价值。 展开更多
关键词 非线性控制 支持向量机 模糊基函数 倒立摆
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基于径向基函数神经网络的织物疵点分类 被引量:5
19
作者 李鹏飞 杨宁 景军锋 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2012年第10期2751-2753,2759,共4页
对径向基函数神经网络在疵点分类中的应用进行了研究;提出了一种应用于模式识别的RBF训练算法,提取织物疵点的特征参数如均值、方差和熵,再利用神经网络进行疵点类别的判别,精确度高达百分之九十多,准确地反映了每一类瑕疵特征的真实分... 对径向基函数神经网络在疵点分类中的应用进行了研究;提出了一种应用于模式识别的RBF训练算法,提取织物疵点的特征参数如均值、方差和熵,再利用神经网络进行疵点类别的判别,精确度高达百分之九十多,准确地反映了每一类瑕疵特征的真实分布情况;然后分析了另一种神经网络--学习矢量量化网络LVQ对疵点分类的效果,将它们的训练速度和分类精度进行了比较;实验结果表明,采用RBF神经网络比LVQ神经网络的分类速度更快、精度更高,更有效地被应用于织物疵点分类中。 展开更多
关键词 织物疵点分类 特征提取 学习矢量量化 径向基函数 神经网络
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结合本征分解和抽样学习的快速SVM分类器 被引量:4
20
作者 武海燕 李卫平 《电子技术应用》 北大核心 2017年第9期141-145,共5页
为了提高经典支持向量机(SVM)分类器的运算效率,提出一种改进的快速SVM分类器。针对低维空间向高维空间变换时核矩阵运算效率低的问题,采用本征分解方法对核矩阵进行降维处理,得到核矩阵的近似表示;同时,对训练子集进行划分,随机抽样训... 为了提高经典支持向量机(SVM)分类器的运算效率,提出一种改进的快速SVM分类器。针对低维空间向高维空间变换时核矩阵运算效率低的问题,采用本征分解方法对核矩阵进行降维处理,得到核矩阵的近似表示;同时,对训练子集进行划分,随机抽样训练样本进行学习,进一步提高SVM分类器的运算效率。图像分类实验结果表明,改进的SVM分类器不仅分类正确率高于经典SVM、随机森林和神经网络分类器,而且训练耗时最少,平均分类耗时也低于经典SVM分类器。 展开更多
关键词 支持向量机 本征分解 核矩阵 径向基函数 图像分类
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