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- 基于双预测模型的多联机能耗数据异常诊断策略 预览
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- 《制冷技术》 2019年第3期36-41,共6页
- 异常值的存在将对能耗预测结果带来很大影响。本文提出了一种基于双模型对比的分析策略来剔除异常值。在制冷剂充注量为95.75%实验工况下采集多联机组运行数据,并进行数据预处理,建立了支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预... 展开更多
- 关键词 多联机系统 能耗预测 支持向量机 最小二乘支持向量机 数据故障诊断
- 基于S变换和SVM分类器的电能质量分析的研究
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- 《自动化与仪器仪表》 2019年第1期18-21,共4页
- 在电能质量评价中,需要结合大数据分析方法进行电能质量的特征分析和数据挖掘,采用自适应融合方法进行电能质量大数据评价,提高电能评价的信息管理能力,提出一种基于S变换和SVM分类器的电能质量分析方法。采用信息传感器进行电能质量评... 展开更多
- 关键词 S变换 支持向量机 电能质量分析 特征提取
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- 基于AP-SVM组合模型的股票价格预测 预览
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- 《武汉工程大学学报》 CAS 2019年第3期296-302,共7页
- 为了减小单支股票训练数据中的噪声对分类器性能的影响,提出了一个新的基于簇的股票价格涨跌预测方法(AP-SVM)。AP-SVM首先使用近邻传播(AP)算法挑选出与待预测股票价格变化相似度较高的其他股票,然后将待预测股票和与其价格变化相似的... 展开更多
- 关键词 股票价格预测 近邻传播 支持向量机 AP-SVM模型
- 基于SDN的DDoS攻击检测技术研究 预览
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- 《软件导刊》 2019年第7期205-208,共4页
- 为了在保证检测准确率的前提下提高检测效率,并优化SDN网络中基于流表特征的DDoS攻击检测算法,主要分析基于流表特征的DDoS攻击检测技术及其存在的不足,提出首先利用主成分分析优化流表特征,从中选出合适的特征子集,并采用支持向量机算... 展开更多
- 关键词 软件定义网络 DDOS攻击 主成分分析 支持向量机
- 一种有效的高分辨率遥感影像水体提取方法 预览
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- 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期145-151,207共8页
- 针对高分辨率遥感图像,提出一种有效的水体自动提取算法。设计基于局部二值模式和K 最近邻的算法,对遥感图像进行水陆粗分离,并采用形态学滤波抑制各分类区域内的噪声;设计基于局部二值模式和支持向量机的方法,对水陆边界区域进一步细分... 展开更多
- 关键词 高分辨率遥感图像 水体提取 局部二值模式 K 近邻 支持向量机
- 医疗人因失误因素的提取与智能辨识
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- 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2019年第1期152-158,共7页
- 针对目前人因失误因素研究在开发初期对医疗作业特征的考虑较少、提取角度以人的生理心理为主等的问题,基于实际医疗人因失误案例从作业流程角度提出了医疗人因失误因素提取方法。针对人因失误因素提取对分析者专业背景要求较高、分析... 展开更多
- 关键词 医疗 人因失误因素 作业流程 辨识技术 支持向量机
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- 河套灌区土壤水溶性盐基离子高光谱综合反演模型 预览
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- 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期344-355,共12页
- 为了提高野外高光谱反演土壤水溶性盐基离子的精度,以河套灌区永济灌域盐渍化土壤为研究对象,构建了基于光谱变换、特征波段、特征光谱指数筛选以及支持向量机(SVM)的机器学习相结合的高光谱综合反演模型。结果表明,经预处理的原始光谱... 展开更多
- 关键词 水溶性盐基离子 光谱变换 特征波段 特征光谱指数 支持向量机 综合反演模型
- 基于邻域粗糙集和支持向量机的固结系数预测
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- 《吉林大学学报:地球科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期746-754,共9页
- 采用邻域粗糙集和支持向量机建立滹沱河某地区软土固结系数的预测模型。基于自行改装的渗透固结仪,利用公式法确定不同压力下的固结系数。通过室内试验确定土体的指标参数,采用邻域粗糙集对该指标参数进行属性约简,将约简后的指标参数... 展开更多
- 关键词 固结系数 预测模型 支持向量机 邻域粗糙集 渗透固结仪
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- 基于中文微博语言特征的自杀意念检测 预览
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- 《中北大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期350-357,共8页
- 针对自杀意念检测,建立一个可迁移性强的自杀词典,并提出词性特征,以提高基于n-gram特征的自杀意念检测模型的分类准确率.采用对比实验与控制变量的方式,以n-gram特征、语言特征(词汇特征、词性特征)为输入特征,以随机森林、支持向量机... 展开更多
- 关键词 自杀意念 语言特征 支持向量机 随机森林
- 基于最小二乘支持向量机对称性的混沌时间序列预测 预览
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- 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期109-112,共4页
- 利用最小二乘支持向量机的对称性约束条件挖掘混沌时间序列的对称性,分析混沌系统固有的对称特性,提出一种对称性最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测方法。该方法将混沌系统的对称性作为先验知识嵌入预测模型,Lorenz系统的仿真结果... 展开更多
- 关键词 混沌时间序列预测 支持向量机 最小二乘法 对称性分析 混沌系统 LORENZ系统
- 基于支持向量机的地震体波震相自动识别及到时自动拾取 预览
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- 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期361-373,共13页
- 面对海量地震资料,自动准确地拾取震相并确定其到时的需求非常迫切.基于支持向量机技术,本文提出了使用两个分类器SSD和SPS自动识别地震体波震相并自动拾取其到时的方法.相比于传统的自动拾取方法,本文方法能够更准确地识别震相并区分P... 展开更多
- 关键词 地震震相识别 人工智能 支持向量机 地震目录
- 基于AFSA-SVM的滚动轴承故障诊断研究 预览
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- 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第1期115-117,共3页
- 针对滚动轴承运行过程中引发的滚动体故障、内圈故障以及外圈故障,文章第一次将人工鱼群优化支持向量机的算法用于滚动轴承故障类型的诊断识别。同时,将该算法诊断识别的结果与PSO-SVM、GA-SVM的结果进行比较。通过对比分析可知,该算法... 展开更多
- 关键词 滚动轴承 人工鱼群算法 支持向量机 故障诊断
- 一种基于XGBoost算法的月度负荷预测方法 预览
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- 《浙江电力》 2019年第5期77-82,共6页
- 为向大工业提供更为精确的月度负荷预测,提出将XGBoost(极端梯度上升)算法引入电网负荷预测,对负荷及相关影响因素指标进行异常识别填补、指标转换、独热编码等数据预处理工作;结合关联分析,对相关影响因素指标进行筛选;最后采用XGBoos... 展开更多
- 关键词 XGBoost 支持向量机 神经网络 月度负荷预测 数据预处理 关联分析
- 大沽河流域土壤养分、重金属与pH高光谱探测 预览
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- 《青岛农业大学学报:自然科学版》 2019年第2期126-130,146共6页
- 土壤养分、重金属与pH是土壤基础生产力的重要组成部分,利用高光谱技术快速获得相关元素含量和pH大小在近几年得到关注。通过大沽河流域土壤高光谱实测数据,随机分组建立训练集和验证集,利用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)建立土壤... 展开更多
- 关键词 土壤养分 重金属元素 PH 高光谱 支持向量机
- 基于网格搜索法优化支持向量机的围岩稳定性分类模型 预览
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- 《地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期608-613,共6页
- 为科学评价围岩稳定性,本次研究借助支持向量机(SVM)处理小样本、非线性问题能力强的特性,对围岩的稳定性进行了分类。选取16组围岩数据作为学习样本,以岩石质量指标、岩石单轴饱和抗压强度、完整性系数、结构面强度系数和地下水渗水量... 展开更多
- 关键词 围岩稳定性 支持向量机 网格搜索法 分类模型 BP神经网络
- 基于深度学习和支持向量机的浮选过程故障诊断方法 预览
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- 《中南大学学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第9期2504-2515,共12页
- 对浮选过程进行故障诊断有助于选矿厂减少药剂消耗,增加有效矿物的回收以及降低现场操作工人的劳动强度等。针对传统的浮选过程故障诊断方法大都是对单一的泡沫特征(如泡沫颜色,形状,大小,纹理等)进行人工提取,存在精度低,效率低等缺陷... 展开更多
- 关键词 浮选过程 卷积神经网络 支持向量机 泡沫图像 故障诊断
- 基于支持向量机模型的四川省滑坡灾害易发性区划 预览
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- 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1195-1201,共7页
- 以四川省为研究区,结合野外调查情况和主成分分析法,选择与构造线距离、高程、与河流距离、地貌类型、岩性、年均降雨量和坡度等7个滑坡致灾因子,并基于频率比模型构建滑坡致灾因子评价体系,引入支持向量机模型编制研究区滑坡易发性区... 展开更多
- 关键词 滑坡 易发性区划 支持向量机 主成分分析 频率比模型
- 基于支持向量机的网络贷款平台等级评价 预览
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- 《科技和产业》 2019年第7期108-111,共4页
- 采用有监督学习方法建立支持向量机模型,对网络贷款平台的等级评价方法进行了研究。由于学习样本少,为了提高模型的泛化能力,采用K-fold交叉验证方法进行模型学习。采用不同的核函数分别建立6种支持向量机模型,选择经过5轮交叉验证后正... 展开更多
- 关键词 支持向量机(SVM) 有监督学习 交叉验证 网络贷款平台
- 分支定界半监督SVM在油层识别中的应用 预览
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- 《重庆邮电大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2019年第4期563-570,共8页
- 为解决油层识别中存在的获得有标记数据的代价过高,有标记数据稀少的问题,提出一种新的基于分支定界的半监督支持向量机(branch and bound for semi-supervised support vector machine,BBS3VM)的油层识别方法。此方法主要将半监督学习(... 展开更多
- 关键词 油层识别 半监督学习 支持向量机 分支定界
