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题名古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题的数学模型
被引量：1
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作者
杨磊
魏彤
宗毅恒
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机构
大连财经学院公共教学部
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出处
《北京印刷学院学报》
2023年第9期61-66,共6页
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基金
2021年度辽宁省教育科学“十四五”规划项目(JG21DB024)
2022年度辽宁省教育厅高校基本科研项目(LJKMR20221952)研究成果。
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文摘
古代玻璃极易受埋藏环境的影响而风化,考古工作者依据古代玻璃文物样品的化学成分和其他检测手段将其分为高钾玻璃和铅钡玻璃两种类型。采用卡方检验的方法,对玻璃文物的表面风化与其类型和颜色的关系进行差异性分析,通过训练集数据来建立支持向量机回归(SVR)模型,预测风化前玻璃文物的化学成分含量。运用层次聚类算法对该两种玻璃类型的相关数据进行聚类,根据每个类别所对应的化学成分含量在风化前后的变化情况进一步进行亚类划分,然后对分类结果给出灵敏度分析。
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关键词
卡方检验
差异性分析
支持向量机回归(svr)模型
层次聚类算法
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Keywords
Chi-square test
difference analysis
support vector machine regression(svr)model
hierarchical clustering algorithm
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分类号
TS93
[轻工技术与工程]
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题名基于小波_SVR模型的浮体极短期运动预报方法
被引量：3
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作者
盖晓娜
杨建民
田新亮
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机构
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2018年第11期66-70,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51509152)
工信部“第七代超深水钻井平台(船)”和“深水半潜式支持平台研发专项”经费资助项目.
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文摘
针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的逼近信号和整合后的细节信号进行预测,最后把2个预测结果进行叠加,得到最终的运动预测。仿真结果表明,复合的小波-SVR组合方法应用于浮体运动极短期预报可行,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义。
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关键词
极短期预报
非线性非平稳运动
支持向量机回归(svr)模型
小波分解
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Keywords
short-term prediction
nonlinear and non-stationary motion
support vector regression (svr)model
wavelet decomposition
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分类号
U6613
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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