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搜索资源列表

  1. 支持向量机刀具磨损预测模型及MATLAB仿真

  2. 针对刀具使用时加工参数多变的实际情况，提出使用最小二乘支持向量机(is—s、rIⅥ)建立模型并对刀具磨损进行预测：首先引入最小二乘支持向量机建立刀具磨损模型，然后针对具体实验数据，采用交叉验证的办法，选取优化的核参数。实验和仿真结果表明：该模型可以有效地学习刀具磨损中的非线性关系，刀具磨损的预测精度较高。因此该模型可以用作对实际加工中的刀具磨损进行有效预测，并为切削参数的实际选择提供依据。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-08-19
    • 文件大小：299008
    • 提供者：egarle

  1. 基于支持向量机和蚁群算法的空间目标分类

  2. ： 研究了基于支持向量机的空间 目标分类中核参数和误差惩罚 因子的选择问题。将蚁群算 法与支持向量机相结合 ， 提出了一种 自动优选支持向量机模型参数的方法， 克服 了以往反复试验以 确定其参数的缺点。采用所提 出的方法， 分类正确率达 9 0 ％左右， 验证了该方法的有效性。 关键词： 空间目标； 支持向量机； 蚁群算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-28
    • 文件大小：227328
    • 提供者：wenwu51

  1. 支持向量机线性可分matlab程序

  2. 采用matlab自带的quadprog（）函数对支持向量机模型进行求解。整个文件夹包含测试用数据集，可运行。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-02
    • 文件大小：5120
    • 提供者：u011622208

  1. 支持向量机模型

  2. 支持向量机(英语：Support Vector Machine，常简称为SVM)是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yuanfang_1_2

  1. 基于最小二乘支持向量机的矿用胶带机滚动轴承故障识别

  2. 提出利用最小二乘支持向量机方法进行矿用胶带机滚动轴承故障识别方法,利用小波包的分解方法提取检测信号的故障信息,并将其作为最小二乘支持向量机的输入量,将样本的常见故障类型作为输出量,对样本的输入量和输出量进行不断的训练学习,得到最小二乘支持向量机模型,利用该模型进行胶带机滚动轴承故障识别。研究结果表明:基于最小二乘支持向量机模型的计算结果与测试样本拟合精度较高,可以用于进行矿用胶带机滚动轴承故障识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38604951

  1. 最小二乘支持向量机在深基坑变形预测中的应用

  2. 为分析深基坑在开挖过程中的变形规律,为安全生产提供有效信息,采用最小二乘支持向量机理论,利用粒子群算法对支持向量机的核参数进行优化,建立深基坑水平位移预测模型,并将预测结果与实际监测结果进行对比.研究结果表明:优化后的最小二乘支持向量机模型收敛速度快,泛化能力强,预测结果与实际监测数据有很好的一致性,精度高于传统的预测模型,对深基坑安全监控有一定的实用价值.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：233472
    • 提供者：weixin_38550812

  1. 急倾斜煤层顶煤可放性识别的支持向量机模型

  2. 分析了急倾斜煤层巷道放顶煤开采顶煤可放性的主要影响因素,在巷道放顶煤工业性试验及开采实践经验数据分析的基础上,将基于结构风险最小化原理的支持向量方法用于急倾斜煤层顶煤可放性识别问题中,建立了基于径向基核函数的可放性识别支持向量机模型,并将该模型用于工程实例检测。研究表明,该模型能通过有限经验数据的学习,建立顶煤可放性与影响因素之间的非线性关系。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：173056
    • 提供者：weixin_38617436

  1. 岩石力学性态预测的支持向量机模型及应用

  2. 岩石力学性态预测的支持向量机模型及应用，董陇军，李夕兵，常规固体力学方法很难描述岩石的各种地质因素与岩石力学性态之间的复杂非线性关系。鉴于此，引入支持向量机（SVM）方法，提出了岩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-06
    • 文件大小：542720
    • 提供者：weixin_38519082

  1. 基于支持向量机模型爆破块度预测

  2. 基于支持向量机模型爆破块度预测，曹兰柱，，针对爆破块度分布评价过程中诸多模糊因素，应用支持向量机理论并结合现场爆破实践，提出支持向量机理论基础上的岩体爆破块度分布

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：547840
    • 提供者：weixin_38743737

  1. 单桩竖向极限承载力预测的支持向量机模型

  2. 单桩竖向极限承载力预测的支持向量机模型，赵月平，王威，在综合分析了各种单桩竖向极限承载力分析方法的基础上，提出了基于支持向量机的单桩竖向极限承载力预测方法，并在MATLAB 中编制了�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-20
    • 文件大小：596992
    • 提供者：weixin_38733733

  1. 基于深度学习与特征后处理的支持向量机铣刀磨损预测模型_戴稳.caj

  2. 为了提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度，建立一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型。该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域三方面提取的特征向量进行降维处理，然后利用特征后处理确保降维向量单调不递减及平滑趋势，最后采用自适应步长布谷鸟算法优化参数的最小二乘支持向量机模型预测铣刀磨损量。通过试验测试比较提出方法与其他预测方法，显示提出模型能更有效表征铣刀磨损量，大幅降低预测误差。

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cy15625010944

  1. 人工冻土温度场的支持向量机法预测研究

  2. 在冻结法凿井施工中,及时掌握人工冻土温度场发展,对于优化冻结方案、处理紧急情况有重要的意义。针对新建矿井实测样本较少的特点,利用基于结构风险最小化原理和小样本学习方法——支持向量机算法,建立了人工冻土温度场发展的支持向量机计算模型。采用不同的核函数的支持向量机对人工冻土温度场发展进行对比分析,确定了适合于人工冻土温度场发展计算的核函数。人工冻土温度场支持向量机模型计算结果表明,该方法是一种有效的方法,为人工冻土温度场的计算提供了一条新途径。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-26
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_38612568

  1. 基于粒子群与支持向量机的煤矿材料成本预测数学模型研究

  2. 针对煤矿材料成本预测缺少定量分析和预测误差大等问题,提出了基于粒子群优化支持向量机的煤矿材料成本预测数学模型。并将传统的线性回归模型、支持向量机模型与提出的新数学模型对比,发现粒子群优化支持向量机模型预测精度高、误差小、结果可靠,能够为成本管理决策提供定量数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：228352
    • 提供者：weixin_38689113

  1. 基于最小二乘支持向量机的动力配煤着火特性预测模型

  2. 将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解过程的计算速度。采用微粒群算法(PSO)对模型参数进行优化,模型留一验证得到预测均方误差为8.60,相关系数为0.93,对65个样本进行预测分析,得到较高的预测精度。因此采用最小二乘支持向量机方法可以实现较精确的配煤着火温度预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38676058

  1. 小波分析及支持向量机应用于大气污染预测

  2. 针对大气污染物浓度时间序列有一定的年变化趋势,提出了大气污染物浓度的小波分析及支持向量机时间序列预测模型。应用小波分解和重构对大气污染物浓度进行年变化趋势分析,在此基础上将大气污染物浓度序列划分为若干时段。各时段分别独立应用支持向量机进行大气污染物浓度预测,各时段均使用ν-支持向量回归机(ν-SVR)算法和径向基函数。预测结果表明,所提出的预测方法应用于大气污染物浓度时间序列预测有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的支持向量机模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：422912
    • 提供者：weixin_38607908

  1. 基于粗集—支持向量机模型工程项目风险评价研究

  2. 工程项目的风险管理水平已成为决定工程项目成功与否的关键因素,风险分析与评价是目前风险管理研究中的热点领域。依据工程项目风险因素的性质,将工程项目风险因素指标分为社会风险、经济风险、技术风险、自然风险及管理风险等五大类。将工程风险因素按层次关系分组形成递阶层次结构,构建了工程项目风险的评价指标体系。再运用粗集理论在不影响其评价的基础上对指标进行约简,而后再利用支持向量机模型对其进行评价,从而构成了工程项目风险评价模型,为工程项目风险评价提供了新思路。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：379904
    • 提供者：weixin_38704786

  1. 矿井涌水水源分析的支持向量机模型

  2. 为了更有效地分析矿井涌水水源,基于水文地球化学方法,利用支持向量机(SVM)分析了矿井涌水情况.首先,建立了两类水源识别的SVM模型、多水源识别的H-SVMs模型;然后,利用SVM分析了两类水源混和的情况,并尝试使用判决函数值预测异常的水文地质现象.实验结果表明:SVM理论基础严密,判决函数结构简单,泛化能力强,并且,判决函数中的法向量W可以反映各水源识别因子的权重,判决函数值的大小还可以预测水文地质异常.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：942080
    • 提供者：weixin_38628310

  1. 基于密度的P2P流量分类的自适应小波核支持向量机模型

  2. 基于密度的P2P流量分类的自适应小波核支持向量机模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：320512
    • 提供者：weixin_38730129

  1. 神经网络比较研究：自动化的面部表情识别系统具有许多应用。 随着深度学习技术的成功，FER系统变得越来越好。 该项目对深度面部表情识别系统进行了全面的调查。 使用各种卷积神经网络和支持向量机模型进行了比较研究。 结果表明，结合CNN和SVM的

  2. 神经网络的比较研究 自动化的面部表情识别系统具有许多应用。 随着深度学习技术的成功，FER系统变得越来越好。 该项目对深度面部表情识别系统进行了全面的调查。 使用各种卷积神经网络和支持向量机模型进行了比较研究。 结果表明，结合CNN和SVM的功能可提供更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109925

  1. 基于主成分分析-支持向量机模型的激光钎焊接头质量诊断

  2. 基于主成分分析-支持向量机（PCA-SVM）模型，提出一种利用近红外辐射信号预测接头形貌的方法，研究了信号的变化规律与焊缝形貌之间的相关性，实现了工艺参数的优化。提取信号的6种时域特征参数并进行主成分分析，获得了接头形貌综合评定指标。根据信号的输入特征，利用支持向量机进行了分类预测。结果表明，近红外辐射信号能够反映焊接过程中焊缝状态的变化，不同缺陷的特征变化具有较大差异，且存在清晰的识别度。该预测模型能够准确识别焊缝成形形貌，准确率高达96.6%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38708945
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