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基于小波包变换和支持向量机的故障选线方法 认领
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作者 高金峰 秦瑜瑞 殷红德 《郑州大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2020年第1期63-69,共7页
配电网发生单相接地故障时,故障线路与正常线路的零序电流非工频分量差异明显。针对在高阻接地时以模极大值的极性为判据导致选线成功率不高的问题,给出了一种零序电流非工频分量和支持向量机相结合的选线方法。该方法通过小波包变换分... 配电网发生单相接地故障时,故障线路与正常线路的零序电流非工频分量差异明显。针对在高阻接地时以模极大值的极性为判据导致选线成功率不高的问题,给出了一种零序电流非工频分量和支持向量机相结合的选线方法。该方法通过小波包变换分解各线路零序电流,按能量最大原则选取特征频带,将不同线路在特征频带上的能量与模极大值作为特征向量,以故障线路标号为分类目标,把故障选线转化为多分类问题,使用支持向量机预测故障线路;通过大量仿真得到训练样本,利用K折交叉验证和网格搜索对支持向量机进行参数寻优。测试集上的结果表明,该方法准确、可靠。在不同接地距离、接地电阻、故障初始相角下均能正确选线。 展开更多
关键词 故障选线 小波包变换 多分类 支持向量机
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基于BP神经网络和支持向量机的荨麻疹证候分类探讨 认领
2
作者 刘丽蓉 詹秀菊 《广州中医药大学学报》 CAS 2020年第3期573-577,共5页
从知网、万方、维普等数据库中收集临床中医治疗荨麻疹有效的案例资料,基于BP神经网络和支持向量机模型探讨构建荨麻疹证候分类模型,并比较分析两种证候分类模型的精确度。结果显示,BP神经网络证候分类模型测试的准确率为83.13%,支持向... 从知网、万方、维普等数据库中收集临床中医治疗荨麻疹有效的案例资料,基于BP神经网络和支持向量机模型探讨构建荨麻疹证候分类模型,并比较分析两种证候分类模型的精确度。结果显示,BP神经网络证候分类模型测试的准确率为83.13%,支持向量机证候分类模型测试准确率为92.3%,支持向量机证候分类模型的精确度高于BP神经网络证候分类模型。提示利用BP神经网络与支持向量机分类器进行荨麻疹证候分类均可取得较好的结果。但因本研究尚处在理论模型探讨阶段,故其准确度仍需更大的样本量及智能优化算法等以进一步提高。 展开更多
关键词 BP神经网络 支持向量机 荨麻疹 证候分类
基于电机电流的负荷开关操作机构状态诊断研究 认领
3
作者 赵莉华 金浩文 +1 位作者 黄小龙 王仲 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期302-308,共7页
为了实现负荷开关弹簧操作机构的故障诊断,建立了储能电机的动态仿真模型对储能电机电流和操作机构力矩关系进行了验证,同时进行了故障模拟试验,测量并分析了负荷开关操作机构分合闸弹簧卡涩、传动齿轮卡涩的储能电机电流的变化规律,并... 为了实现负荷开关弹簧操作机构的故障诊断,建立了储能电机的动态仿真模型对储能电机电流和操作机构力矩关系进行了验证,同时进行了故障模拟试验,测量并分析了负荷开关操作机构分合闸弹簧卡涩、传动齿轮卡涩的储能电机电流的变化规律,并与正常情况下的结果进行了对比,研究了储能电机电流的特征量对操作机构状态的影响,并采用皮尔森相关系数法对特征量进行降维处理;针对负荷开关操作机构出现的主要故障问题,采用基于决策树的支持向量机实现对负荷开关正常状态、传动齿轮卡涩、储能弹簧卡涩的3种状态进行辨识。在电机电流的大量试验数据库的支撑下通过实验分析对上述负荷开关的故障诊断方法进行了验证,研究结果表明该方法能有效提取操作机构的故障特征,完成了对负荷开关储能操作机构相关部件的故障诊断。 展开更多
关键词 负荷开关 弹簧操作机构 电机电流 力矩 支持向量机 故障诊断
基于残差扩展网络的性别识别方法研究 认领
4
作者 黄丽雯 黄俊木 +3 位作者 宋涛 陈兵 王勃 黄铮 《激光杂志》 北大核心 2020年第8期77-82,共6页
针对利用面部静态图像实现的性别识别方法在远距离情况下失效的问题,提出了一种基于步态分析的性别识别方法。首先以步态剪影的高宽比特性确定步态周期并生成步态能量图作为神经网络输入,其次,提出残差扩展模块以构建残差扩展网络,对步... 针对利用面部静态图像实现的性别识别方法在远距离情况下失效的问题,提出了一种基于步态分析的性别识别方法。首先以步态剪影的高宽比特性确定步态周期并生成步态能量图作为神经网络输入,其次,提出残差扩展模块以构建残差扩展网络,对步态能量图进行深度训练提取步态深度特征,最后用SVM代替神经网络全连接层作为分类器进行性别识别。CASIA-B数据集实验表明该算法具有较高的性别识别率,并对视角、背包协变量具有较强鲁棒性。 展开更多
关键词 性别识别 残差扩展模块 残差扩展网络 支持向量机(SVM) 深度特征
基于频带能量特征提取的10 kV固体绝缘柜表面放电音频信号识别 认领
5
作者 侯春光 孙小涵 +1 位作者 赵长权 曹云东 《电器与能效管理技术》 2020年第3期38-42,共5页
为准确监测10 kV固体柜的绝缘状况,提出了一种基于小波包频带能量特征识别的绝缘状态识别的方法。使用音频捕获设备获取固体绝缘柜表面放电及工作环境的音频信号;建立小波包基,通过正交分解得到高频信息和低频信息;通过分析音频信号的... 为准确监测10 kV固体柜的绝缘状况,提出了一种基于小波包频带能量特征识别的绝缘状态识别的方法。使用音频捕获设备获取固体绝缘柜表面放电及工作环境的音频信号;建立小波包基,通过正交分解得到高频信息和低频信息;通过分析音频信号的频谱特征来进行适当的分割,计算每个频率段的能量;最后,将每个频率段的能量归一化来建立特征向量,作为状态识别的依据。将表面放电声音和环境噪声的特征向量输入到支持向量机中,进行绝缘状态的分类和识别。通过试验数据分析,验证了小波包分析和支持向量机结合可以准确地确定固体绝缘开关设备的表面放电。 展开更多
关键词 沿面放电 音频信号 小波包分析 支持向量机
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基于支持向量机与BP神经网络的裂缝识别算法研究 认领
6
作者 孔燕 袁辉 +3 位作者 柯敏勇 范宇鑫 赵启林 潘大荣 《山西建筑》 2020年第8期129-131,共3页
为了研究训练样本数量对裂缝识别算法效果的影响,在少样本和多样本的训练条件下建立了基于支持向量机和BP神经网络两种裂缝识别算法。两种算法的对比测试结果表明:在少样本情况下基于支持向量机的算法识别效果明显优越于基于BP神经网络... 为了研究训练样本数量对裂缝识别算法效果的影响,在少样本和多样本的训练条件下建立了基于支持向量机和BP神经网络两种裂缝识别算法。两种算法的对比测试结果表明:在少样本情况下基于支持向量机的算法识别效果明显优越于基于BP神经网络的算法,适合工程使用初期、裂缝样本较少的情况;在多样本情况下两种算法的识别效果基本一致,均可以用于工程上。 展开更多
关键词 裂缝识别 混凝土 支持向量机 BP神经网络
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一种微型昆虫图像智能识别方法 认领
7
作者 罗桂兰 王熙 +2 位作者 郝鸿俊 张梅 潘小雄 《大理大学学报》 CAS 2020年第6期7-13,共7页
因洱海湿地昆虫具有形态微小、不易识别的特点,为提高昆虫数据智能化处理和分类效率,设计了一种微小昆虫智能识别方法。该方法通过SVM-AdaBoost机器学习模型实现了昆虫图像的分类学习,并基于IOS移动平台,采用MVC(Model View Controller... 因洱海湿地昆虫具有形态微小、不易识别的特点,为提高昆虫数据智能化处理和分类效率,设计了一种微小昆虫智能识别方法。该方法通过SVM-AdaBoost机器学习模型实现了昆虫图像的分类学习,并基于IOS移动平台,采用MVC(Model View Controller)设计模式,使用Swift语言编写了昆虫图片的获取、显示、识别等功能。通过真机实时性能测试表明该方法具有良好的可靠性,满足了智能化的实时性要求。通过昆虫图像识别效果评估,结果表明该方法能够智能识别湿地微型昆虫,其识别精确度和回调率达到了92%,准确率达到了91%。 展开更多
关键词 昆虫图像处理 智能分类识别 支持向量机 ADABOOST算法 准确率
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基于时间序列和支持向量机的变压器故障预测 认领
8
作者 黄新波 蒋卫涛 +1 位作者 朱永灿 田毅 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期2530-2538,共9页
电力变压器故障预测可实现对变压器故障的早期预警,对保证电力系统的正常运行具有重要意义。该文提出了一种基于时间序列和支持向量机(SVM)的变压器故障预测模型。该模型以时间序列分析中的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)为基础,采用遗... 电力变压器故障预测可实现对变压器故障的早期预警,对保证电力系统的正常运行具有重要意义。该文提出了一种基于时间序列和支持向量机(SVM)的变压器故障预测模型。该模型以时间序列分析中的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)为基础,采用遗传算法(GA)对ARIMA模型参数p和q进行定阶,并利用定阶后的时间序列模型对变压器油中溶解气体进行预测,然后利用基于网格搜索算法(GS)优化后的SVM模型对预测出的油中溶解气体进行诊断。运行结果表明,该模型的预测准确率可达89.66%,而利用GM–SVM、ARIMA–SVM和GA–ARIMA–ANN得到的预测准确率分别为58.62%、79.31%、75.86%。因此,所提出模型有更高的预测准确率。 展开更多
关键词 变压器 故障预测 时间序列 支持向量机 ARIMA 遗传算法 油中溶解气体
基于人工智能的光纤非线性均衡算法研究概述 认领
9
作者 李亚杰 赵永利 +1 位作者 刘守东 张杰 《电信科学》 2020年第3期61-70,共10页
概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性,阐述了经典的非线性均衡算法原理,指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状,详细介绍了4种基于人工智能的非线性均衡算法,包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类... 概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性,阐述了经典的非线性均衡算法原理,指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状,详细介绍了4种基于人工智能的非线性均衡算法,包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类和深度神经网络,并从性能、复杂度、实时性、应用灵活性等方面进行了对比,最后展望分析了基于人工智能的非线性均衡未来的发展趋势。 展开更多
关键词 非线性均衡 人工神经网络 支持向量机 聚类 深度神经网络
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复杂下垫面风电场风速垂直外推方法研究 认领
10
作者 刘霄 赖旭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期61-68,共8页
以复杂下垫面风电场风速垂直外推方法为研究对象,分析复杂下垫面风电场风廓线受影响的成因,认为大气稳定度、地形以及粗糙度对风廓线存在显著影响,然后选取风向与大气稳定度分类参数对各影响因素进行量化。在此基础上以支持向量回归为工... 以复杂下垫面风电场风速垂直外推方法为研究对象,分析复杂下垫面风电场风廓线受影响的成因,认为大气稳定度、地形以及粗糙度对风廓线存在显著影响,然后选取风向与大气稳定度分类参数对各影响因素进行量化。在此基础上以支持向量回归为工具,提出考虑各影响因素的风速垂直外推方法,并以中国中部复杂山区风电场为例验证所提出的方法。将外推结果与传统方法进行对比,结果表明所提出的方法各评价参数均优于规范推荐的风切变指数方法,其计算出的风速偏差、绝对风速偏差、均方根误差以及发电量偏差分别降低79%、11.7%、20.2%以及81.6%,相关系数提高0.4%,说明该方法能有效提高风速垂直外推准确性、降低风电项目建设风险。 展开更多
关键词 风力发电 陆上风电场 支持向量机 风速垂直外推 大气稳定度 下垫面
单沟泥石流危险性评价模型相关问题研究 认领
11
作者 周爱红 宁志杰 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第8期1385-1393,共9页
基于云南地区、黄河积石峡水库区、四川省的北川县和都江堰龙池地区等地的泥石流数据,以具有代表性的灰色关联分析(Grey Relation Analysis,GRA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)泥石流评价模型为例,探讨了单沟泥石流危险性评... 基于云南地区、黄河积石峡水库区、四川省的北川县和都江堰龙池地区等地的泥石流数据,以具有代表性的灰色关联分析(Grey Relation Analysis,GRA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)泥石流评价模型为例,探讨了单沟泥石流危险性评价模型在参数选取、样本数据的不均衡、泛化能力和泥石流系统的空间变异性等方面存在的问题。结果表明:寻优算法能够提高模型参数选取的效率和预测精度;样本扩充在一定程度上能够处理样本数据不均衡问题;泛化能力为模型固有属性,难以通过样本扩充得到提升;空间变异性通过控制指标的重要程度进而影响模型的精度。研究过程为单沟泥石流危险性评价模型相关问题的研究提供了新的思路,所得结论将为今后各类泥石流危险性评价模型运用提供指导。 展开更多
关键词 灰色关联分析 支持向量机 泥石流 危险性评价
特征与分类算法在基于肌音信号的头部运动分类中的对比研究 认领
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作者 章悦 夏春明 +1 位作者 谢佳智 刘爽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第4期711-719,共9页
提取颈部肌肉的肌音(Mechanomyography,MMG)信号时域、时⁃频域和非线性动力学的15个常见特征,按照其性质分为5个特征集,并选择其中一部分构建高维特征矢量后进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维处理,应用于头部动作... 提取颈部肌肉的肌音(Mechanomyography,MMG)信号时域、时⁃频域和非线性动力学的15个常见特征,按照其性质分为5个特征集,并选择其中一部分构建高维特征矢量后进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维处理,应用于头部动作的模式识别研究中。分别采用支持向量机(Support vector machine,SVM)、K近邻(K⁃nearest neighbor,KNN)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)3种分类器,对6种头部动作(低头、抬头、左摆头、右摆头、左转头和右转头)的MMG信号进行分类。实验结果表明,选用时域、时⁃频域和非线性动力学特征组合的方式,以及使用SVM作为分类器,可使各类动作的分类精度均达到80%以上,从而获得相对较高的准确率。 展开更多
关键词 肌音信号 支持向量机 模式识别 特征组合
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基于支持向量机的水力压裂返排率优化 认领
13
作者 刘可 聂帅帅 +3 位作者 高海军 郭永伟 徐康泰 杨博 《承德石油高等专科学校学报》 CAS 2020年第3期25-31,共7页
水力压裂返排率的确定一直缺乏有效的方法,而数据挖掘为此提供了一种新的研究手段。首先,结合相关性分析和主成分分析降低变量维度;其次,建立压后产量与其影响因素的支持向量机模型,并以十折交叉验证优选最佳模型参数;最后,以M油藏为案... 水力压裂返排率的确定一直缺乏有效的方法,而数据挖掘为此提供了一种新的研究手段。首先,结合相关性分析和主成分分析降低变量维度;其次,建立压后产量与其影响因素的支持向量机模型,并以十折交叉验证优选最佳模型参数;最后,以M油藏为案例,确定了油井压裂的最优返排率。结果表明,压后产量随返排率先增大后减小,存在着一个最优返排率。当返排率较低时,储层易发生水敏、水锁伤害;当返排率过高时,易产生固相微粒堵塞。模型预测3#井以最优返排率77%生产时,产油13.59 t/d,准确率93.8%。因此,数据挖掘水力压裂最优返排率是可行的,且成本低、准确度高,具有可推广性。 展开更多
关键词 水力压裂 数据挖掘 返排率 优化 支持向量机 R语言
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主成分分析法和遗传算法优化的支持向量机模型在地震伤亡人数预测中的应用 认领
14
作者 王晨晖 刘立申 +3 位作者 任佳 袁颖 王利兵 陈凯男 《地震》 CSCD 北大核心 2020年第3期142-152,共11页
为有效解决地震伤亡人数预测所需影响因子多、运算量大、模型训练烦琐等问题,构建了主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型,采用PCA对地震伤亡人数影响因子进行降维以去除贡献率较低的主成分,将贡献率较大的主成分... 为有效解决地震伤亡人数预测所需影响因子多、运算量大、模型训练烦琐等问题,构建了主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型,采用PCA对地震伤亡人数影响因子进行降维以去除贡献率较低的主成分,将贡献率较大的主成分作为支持向量机的输入变量,以地震伤亡人数作为输出变量,利用GA对SVM模型性能参数进行优化,建立基于PCA-GA-SVM的地震伤亡人数预测模型,并对测试样本进行预测,结果表明:与SVM模型、GA-SVM模型和PCA-GA-BP模型相比,PCA-GA-SVM模型的预测准确率和运行效率分别提高4.73%、1.14%、9.99%和47.05%、36.76%、44.55%。结果显示,PCA-GA-SVM模型预测精度高,泛化能力强,能够科学合理地对地震伤亡人数作出预测。 展开更多
关键词 地震伤亡人数预测 主成分分析法 遗传算法 支持向量机
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基于RDPSO-SVM的粮食产后储藏环节损耗智能评估方法 认领
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作者 郑沫利 赵艳轲 +2 位作者 闫敏 孙俊 刘雍容 《计算机与现代化》 2020年第3期72-76,共5页
粮食产后储藏损耗是困扰粮食储藏企业的一大难题,也是影响企业经济效益的重要因素,因此对粮食储藏环节中损耗的评估,对于粮食产后减损具有重要的意义。本文通过调查问卷,对粮食储藏中影响损耗的因素进行调查,将获得的数据通过支持向量机... 粮食产后储藏损耗是困扰粮食储藏企业的一大难题,也是影响企业经济效益的重要因素,因此对粮食储藏环节中损耗的评估,对于粮食产后减损具有重要的意义。本文通过调查问卷,对粮食储藏中影响损耗的因素进行调查,将获得的数据通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型进行建模,对储藏环节中的粮食损耗进行智能评估。同时,为了提高模型的精度,采用随机漂移粒子群优化(Random Drift Particle Swarm Optimization,RDPSO)算法对SVM的参数进行训练,充分利用RDPSO算法的全局搜索能力找到模型参数的最优解。实验结果表明运用RDPSO算法优化的SVM模型,能够得到比基本的SVM模型和线性回归模型更准确的粮食损耗预测。 展开更多
关键词 储藏环节 粮食损耗 支持向量机 随机漂移粒子群
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基于心理声学及支持向量机的扬声器异常音检测算法 认领
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作者 郭庆 何劼恺 +1 位作者 苏海涛 王兴建 《东华大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2020年第2期275-281,共7页
目前扬声器异常音检测中,主要使用人工听音和工程师依据经验设置门限法,受主观因素影响大,且不能实现扬声器异常音的分类。为此,提出了一种新的扬声器质量评价方法,即基于心理声学模型和粒子群优化的支持向量机扬声器异常音检测方法。... 目前扬声器异常音检测中,主要使用人工听音和工程师依据经验设置门限法,受主观因素影响大,且不能实现扬声器异常音的分类。为此,提出了一种新的扬声器质量评价方法,即基于心理声学模型和粒子群优化的支持向量机扬声器异常音检测方法。提取并标记扬声器声音响应信号,将其输入心理声学模型,得出心理声学能量均值并输入支持向量机;利用粒子群算法进行调优,最终得到具有最优参数的支持向量机。经试验验证,该模型的检测准确率达到98%。与音色特征法相比,其检测准确率得到较大的提高并实现了异常音分类。 展开更多
关键词 扬声器 异常音检测 心理声学模型 支持向量机
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基于混合核函数支持向量机的风电机组发电机温度预警方法 认领
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作者 曹力 潘巧波 +1 位作者 王明宇 马东 《华电技术》 CAS 2020年第5期43-49,共7页
发电机是风电机组的关键部件,其可靠性直接影响机组的运行状态。将混合核函数支持向量机用于发电机正常工作情况下的温度模型训练及预测。首先筛选合适的样本数据,利用相关性计算选择与发电机驱动端轴承温度关联度最高的几个参数,建立... 发电机是风电机组的关键部件,其可靠性直接影响机组的运行状态。将混合核函数支持向量机用于发电机正常工作情况下的温度模型训练及预测。首先筛选合适的样本数据,利用相关性计算选择与发电机驱动端轴承温度关联度最高的几个参数,建立发电机正常工作的温度区间。当发电机运行发生异常时,其动态特性偏离正常工作状态,导致混合核函数支持向量机预测的温度值与实际值残差发生变化,通过动态计算滑动窗口内残差的分布特性,设定合理的报警逻辑及阈值,实现机组异常状态的预警。研究结果表明,该方法对于风电机组的故障预警、远程诊断具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 风电机组 支持向量机 混合核函数 风力发电机 温度预警
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基于支持向量机的葫芦河流域径流变化的多因素贡献率分析 认领
18
作者 白岗岗 侯精明 +4 位作者 史玉品 韩浩 郭凯华 李丙尧 付德宇 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期112-117,共6页
为了定量研究气候变化及人类活动对流域径流量变化的影响,以渭河上游葫芦河流域为研究区域,利用1965—2015年降水和径流资料,采用累积距平法、双累积曲线法、支持向量机回归方法,定量分析了降水和人类活动对葫芦河流域径流量的贡献率。... 为了定量研究气候变化及人类活动对流域径流量变化的影响,以渭河上游葫芦河流域为研究区域,利用1965—2015年降水和径流资料,采用累积距平法、双累积曲线法、支持向量机回归方法,定量分析了降水和人类活动对葫芦河流域径流量的贡献率。结果表明:与传统回归方法进行比较,支持向量机回归模型的判定系数较好,故采用向量机回归模型建立了回归方程。分析了在不考虑蒸散发的影响条件下,以1965—1971年为基准期,研究期1972—1985年、1986—1991年、1992—2015年内人类活动对径流的贡献率分别为80.44%,76.12%,86.98%。最后建立了流域水土保持措施和径流的关系,揭示了退耕还林工程措施是影响该流域径流减少的主要人类活动方式。通过本研究可为该流域水资源合理开发提供参考依据,也为未来时期水土保持工程提供优化方案。 展开更多
关键词 葫芦河流域 支持向量机 径流 人类活动 贡献率
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基于情感感知的面料图像数据库系统的设计与实现 认领
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作者 张海波 李晓玲 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2020年第6期29-33,共5页
在面料图像数据库系统中,为了让计算机对面料图像的情感语义进行自动感知,帮助用户用情感语义浏览或挑选所需的面料,并对其描述进行数值标注,文章针对面料图像本身表述的情感语义进行研究,进而实现基于情感语义的图像检索。在利用支持... 在面料图像数据库系统中,为了让计算机对面料图像的情感语义进行自动感知,帮助用户用情感语义浏览或挑选所需的面料,并对其描述进行数值标注,文章针对面料图像本身表述的情感语义进行研究,进而实现基于情感语义的图像检索。在利用支持向量机等技术通过VC++编程实现面料图像情感语义识别的基础上,通过动态链接库技术将情感识别功能应用到采用NET编程开发的面料图像数据库系统中,在面料数据库系统中实现了计算机对面料图像情感语义的自动感知和识别,并进行情感语义的标注,从而实现了基于情感语义的面料图像检索。经过测试,该系统达到了较好的识别和分类效果。 展开更多
关键词 面料图像 情感感知 情感语义标注 支持向量机 动态链接库
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基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究 认领
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作者 郑霞 胡东滨 李权 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2962-2969,共8页
针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM2.5和O3-8 h的浓度预测.结果表明:①在其他参... 针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM2.5和O3-8 h的浓度预测.结果表明:①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、一致性水平(IA)和相关系数(R)指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O3-8 h浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考. 展开更多
关键词 污染物 小波分解 支持向量机 灰色关联分析 长沙
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