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搜索资源列表

  1. pls，rbf，与ls——svm的程序

  2. rbf神经网络的程序，还有就是PLS的程序，以及LS的程序，其中RBF亲测可用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-27
    • 文件大小：2048
    • 提供者：d348424886

  1. 基于非线性PLS小波基神经网络的动态过程监测_赵众

  2. 基于非线性PLS小波基神经网络的动态过程监测_赵众

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-07
    • 文件大小：353280
    • 提供者：p58026

  1. 极限学习机与偏最小二乘法

  2. 由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-11-17
    • 文件大小：16384
    • 提供者：zhenxin7281247

  1. 机器学习各种优化算法

  2. 常见的数据处理算法如GM，PLS，ES，Markov，Bayes，神经网络算法，群智能算法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u011008523

  1. Study on the Determination of Three Components in Potato Using Near Infrared Spectroscopy Based on Partial least squares

  2. PLS-GRNN法近红外光谱快速检测马铃薯的三种组分，秦华俊，刘波平，研究了偏最小二乘（partial least squares ，PLS）与广义回归神经网络（generalized regression neural networks, GRNN）联用在近红外光谱多组分定量分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-10
    • 文件大小：777216
    • 提供者：weixin_38596093

  1. 基于偏最小二乘回归的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

  2. 针对回采工作面瓦斯涌出量回归建模过程中自变量间出现多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归(PLS)对瓦斯涌出量进行预测的建模思路。选取地质及采矿2个方面共12个参数指标作为回归因子,利用15个瓦斯涌出实例为建模样本,建立了回采工作面瓦斯涌出量的偏最小二乘回归模型。建立的模型对训练样本拟合效果良好,最大误差为6.09%,平均误差仅为2.06%;对其余几个案例进行预测,精度优于主成分分析和BP神经网络,与最小二乘-支持向量机模型相当。研究表明,基于偏最小二乘回归进行工作面瓦斯涌出量预测是一种有效可行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：497664
    • 提供者：weixin_38703794

  1. 基于PLS-BP神经网络模型的导水裂缝带高度预测

  2. 针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：656384
    • 提供者：weixin_38703955

  1. 基于LabVIEW-化学计量学的化学分析系统

  2. 设计了一种基于LabVIEW软件平台及BP神经网络算法、支持向量机（SVR）、偏最小二乘（PLS）等分析算法的化学分析系统。系统以LabVIEW软件为基础，以调用MATLAB作为数据分析核心，以达到自动快速的分析目的。该系统还可将各种回归分析后的数据进行对比，并做出拟合曲线，效果直观、清晰。此系统作为虚拟仪器测量系统的数据分析模块，具有一定应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38719635

  1. 基于Pls和Ga的Elman神经网络可靠的小样本分类算法。

  2. 如果仅使用传统的Elman神经网络来处理小样本，则针对具有高维数和少量特征的小样本将引起严重的问题。 这些问题包括学习能力差，冗余结构和培训不完整； 这些缺陷将导致较低的工作效率和较差的识别精度。 本文结合偏最小二乘理论和遗传算法，结合Elman神经网络的本质，提出了一种基于PLS和GA的优化Elman神经网络分类算法（PLS-GA-Elman ） 成立。 新算法通过PLS减小了小样本的特征维，获得了相对理想的低维数据，目的是减少神经网络的输入并简化其结构。 利用遗传算法优化连接权重，阈值和隐藏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：741376
    • 提供者：weixin_38689113

  1. 基于PLS和HCA的BP神经网络优化分类算法。

  2. 基于PLS和HCA的BP神经网络优化分类算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38631329

  1. 高光谱技术在无损检测火龙果可溶性固形物中的应用

  2. 利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法.以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC 模型预测精度的影响.实验结果表明：采用平滑去噪(MAS) 效果最优,PLS 模型的交叉验证相关系数(Rcv) 为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度；

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38632916

  1. 基于多尺度小波变换和灰色神经网络的稻种发芽率红外热预测模型的研究

  2. 基于老化不同时间的稻种的生理学和物理学特性，提出一种基于多尺度小波变换和灰色神经网络的稻种发芽率红外热预测模型，实现稻种发芽率的快速、无损检测，解决传统发芽实验法实验周期长、操作复杂等问题。从不同发芽率稻种的胚芽部位提取144组数据，通过多尺度小波变换，分析逼近信号和细节信号，得出第3层细节信号(d3) 贡献最大。以第3层细节信号作为模型的输入，随机分为校正集和预测集，校正集96组，预测集48组。分析和比较老化不同时间的稻种的红外热差异，通过偏最小二乘算法(PLS)、BP神经网络、径向基神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38745859

  1. 基于高光谱成像技术结合PCA-GRNN 的糙米发芽率检测方法研究

  2. 水稻是人类的主要粮食作物，其发芽率是评定水稻质量的重要指标之一。以南粳46 为研究对象，利用高光谱成像技术预测剥壳后的稻种(以下简称糙米)发芽率。在400~1000 nm 波长范围内，采集960 粒饱满、无霉变糙米的高光谱图像，提取感兴趣区域的平均光谱曲线，利用主成分分析(PCA)提取特征波长，再结合偏最小二乘法(PLS)、反向传播神经网络(BPNN)、径向基神经网络(RBFNN)和广义回归网络(GRNN)4 种建模方法分别对糙米5 个区域特征波长的光谱数据建立预测模型并加以比较。4 种建模方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38607554

  1. 基于PLS的Elman神经网络算法研究

  2. 基于PLS的Elman神经网络算法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：667648
    • 提供者：weixin_38587130

  1. 高光谱成像技术检测鸡肉中挥发性盐基氮含量

  2. 挥发性盐基氮（TVB-N）含量是评价肉制品新鲜度的重要指标。尝试采用遗传联合区间偏最小二乘（GA-Si-PLS）从高光谱数据之光谱信息中筛选出最优波长。再提取各波长所对应的灰度图像的纹理特征，纹理特征变量经主成分优化后，作为输入层，运用反向传播神经网络（BP-ANN）构建鸡肉的TVB-N含量的定量模型。实验表明，模型对训练集和预测集的均方根误差分别6.61和9.84，相关系数分别为0.9054和0.8030。研究表明可以利用高光谱中的图像信息对鸡肉TVB-N含量进行快速无损检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38657848

  1. 一种用于可见-近红外光谱特征波长选择的新方法

  2. 提出了一种基于模拟退火(SA)算法和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)选择可见-近红外光谱特征波长的新方法(SA-LS-SVM)。该方法用LS-SVM作为识别器, 用识别率作为SA的目标函数, 提取合适的特征波长数以及对应的特征波长。3种不同品牌的润滑油可见-近红外光谱的特征波长分别用SA-LS-SVM, 主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)进行处理, 提取特征波长或主成分, 然后结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)对各种处理方法进行识别预测。结果发现, SA-LS-SVM只需

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：987136
    • 提供者：weixin_38641150

  1. 基于近红外光谱技术检测除草剂胁迫下油菜叶片中脯氨酸含量的方法

  2. 应用近红外光谱技术实现除草剂胁迫下油菜叶片中脯氨酸含量的检测。对248个经过除草剂丙酯草醚处理后的油菜叶片,经过烘干、磨碎后进行光谱扫描。经过Savitzky-Golay平滑、变量标准化(SNV)、二阶求导预处理后,应用偏最小二乘法(PLS)建立脯氨酸含量的预测模型,同时提取有效特征变量作为神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入值,并建立相应的模型。用186个样本建模,62个样本预测。结果表明,最小二乘支持向量机能够获得最优的预测效果,预测的相关系数(r)、预测标准差(R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38565003

  1. 可见-近红外反射光谱用于疾病快速筛查

  2. 为了探讨基于舌诊的疾病快速筛查，运用可见和近红外光谱仪，采集149名志愿者舌尖的反射光谱并且进行反射率归一化处理。根据临床诊断结果将样本分为4组：健康组、高粘血症倾向组、脂肪肝患者组和冠心病患者组。运用主成分分析(PCA)结合人工神经网络(ANN)方法、偏最小二乘(PLS)方法和间隔偏最小二乘(iPLS)方法3种方法建立分类预测模型。预测准确率分别为75%，75%和85%。实验结果表明，在3种建模方法中，iPLS预测效果最好，与可见光波段相比，近红外波段含有更多与疾病分类相关的光谱信息。实验的结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38531210

  1. 鸡蛋新鲜度的可见近红外透射光谱快速识别

  2. 哈夫单位、蛋黄指数和失重率是评价鸡蛋新鲜度的重要指标。通过采集反映鸡蛋内部品质的近红外（550~985 nm）透射光谱对其进行了无损、快速定量分析。通过Savitzky-Golay光谱平滑方法和一阶微分对光谱进行预处理，采用联合区间偏最小二乘法（SI-PLS）选取合适的光谱或波长区间进行建模；并将选取的特征变量通过主成分分析，获取光谱的有效信息作为反向传播人工神经网络（BP-ANN）的输入变量进行非线性建模。比较两种模型的预测效果发现SI-PLS模型的性能优于BP-ANN模型。实验结果表明：应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38557515

  1. 面向原油总氢物性预测的数据扩增预处理方法

  2. 针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积神经网络特征提取,并加入数据冗余改进该结构以进一步提高数据特征提取的完整性;搭建实现原油总氢物性回归预测的卷积神经网络(Regression forecasting convolutional neural network,RF-CNN).实验结果表明,对于总氢物性的回归预测,该数据扩增预处理方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38706531
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