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  1. 基于K_L变换和LS—SVM的车牌字符硼Ij新方法

  2. 基于K_L变换和LS—SVM的车牌字符硼Ij新方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-26
    • 文件大小:16384
    • 提供者:luanshi210
  1. LS#SVM+的组合优化算法研究

  2. LS#SVM+的组合优化算法研究 整数规划LS#SVM+的组合优化算法研究 整数规划LS#SVM+的组合优化算法研究 整数规划
  3. 所属分类:其它

  1. LS-SVM中文使用说明

  2. 一个牛人翻译的matlab里面ls-svm工具箱的使用说明,转借过来的~找了很久才找到的~哈哈
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-02-15
    • 文件大小:678912
    • 提供者:gm8811
  1. 基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法

  2. 首先产生若干种群(特征子集),然后用PSO 算法对特征及参数进行优化。在UCI 标准数据集上进行的仿真实验表明,该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM 参数,且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法(GALS-SVM)和传统的LS-SVM 算法相比具有较好的分类效果。
  3. 所属分类:制造

    • 发布日期:2011-04-08
    • 文件大小:262144
    • 提供者:bxiaojing
  1. PSO-LS-SVM代码

  2. PSO-LS-SVM代码
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2013-04-19
    • 文件大小:14336
    • 提供者:u010364148
  1. ls svm 的编程方法

  2. ls svm 的编程方法,看看吧绝对有帮助
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-03-20
    • 文件大小:679936
    • 提供者:u014240611
  1. 适用于matlab7的最小二乘支持向量机 LS-SVM lab工具箱

  2. 适用于matlab7的最小二乘支持向量机 LS-SVM lab工具箱
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-07-18
    • 文件大小:117760
    • 提供者:wangdanjlu
  1. MATLAB LS-SVM工具箱

  2. 此工具箱为LS-SVM工具箱,相关安装方法参见http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d8dae7c0101482y.html
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-04-03
    • 文件大小:121856
    • 提供者:qq_27100917
  1. 基于GP-LVM和LS-SVM航班延误等级预测研究.pdf

  2. 基于GP-LVM和LS-SVM航班延误等级预测研究.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 结合相空间和LS-SVM的风机状态预测方法

  2. 结合相空间和LS-SVM的风机状态预测方法,王晓景,黎敏,针对风机运行过程中存在的非线性非平稳特征,提出一种相空间与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的风机状态预测方法。首先利用相空�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-10
    • 文件大小:292864
    • 提供者:weixin_38637580
  1. 基于LS-SVM的棉氨热定形效率预测

  2. 基于LS-SVM的棉氨热定形效率预测,钟丽莹,金福江,针对热定形效率预测样本少的问题,提出以基于最小二乘支持向量机LS-SVM方法建立棉氨热定形效率预测模型,该方法基于统计学习理论的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-19
    • 文件大小:198656
    • 提供者:weixin_38588592
  1. 基于LS-SVM的棉针织物染色上染率模型的研究

  2. 基于LS-SVM的棉针织物染色上染率模型的研究,刘佳,金福江,针对棉针织物染色上染率预测中存在非线性建模困难及预测精度不高等问题,结合棉针织物的染色机理,确定染色上染率模型的输入和输
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-18
    • 文件大小:308224
    • 提供者:weixin_38590784
  1. 基于小波去噪和LS-SVM的母线负荷预测

  2. 基于小波去噪和LS-SVM的母线负荷预测,刘峰,丁晓群,负荷预测是电力系统发展规划、组织调度、实施控制的基础,对电力系统安全经济运行有着重要的意义。其中,母线负荷预测对提高电力
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-11
    • 文件大小:549888
    • 提供者:weixin_38638309
  1. 基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测

  2. 基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测,韦博洋,曾国巍,风电场风速预测的准确性对于有效减轻并网发电后风电对电网的影响,提高风电市场竞争力具有重要意义。本文提出了一种基于总体平均
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-12-28
    • 文件大小:900096
    • 提供者:weixin_38587473
  1. 露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型

  2. 利用支持向量机学习原理,研究露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题。选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量和场地条件作为露天采矿爆破振动对民房破坏的影响因素,以工程实际检测数据为训练样本,建立露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型。利用32组爆破实验数据作为学习样本对支持向量机进行训练,建立相应的预测模型并通过回代估计方法进行回检,误判率为0,用另外12组现场实验数据作为检验样本进行测试,测试结果良好。结果表明,LS-SV
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-27
    • 文件大小:335872
    • 提供者:weixin_38651786
  1. 基于LS-SVM的电梯制动器故障诊断

  2. 根据电梯制动器故障的特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电梯制动器故障诊断方法。该方法通过检测制动器制动过程中闸瓦间隙信号,采用小波包分析提取的故障信号特征,同时利用LS-SVM实现电梯制动器的故障诊断。实验结果表明,该方法能准确地诊断制动系统的故障,有效地避免了事故的发生。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-25
    • 文件大小:285696
    • 提供者:weixin_38698367
  1. 基于粒子群优化算法的LS-SVM电动机断条故障诊断

  2. 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法是基于统计学习理论的一种新的学习方法,应用于故障诊断技术中,具有训练所需样本少、诊断率高等优点。最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)算法是标准支持向量机的一种扩展,能在保证精度的同时大大降低计算机的复杂性,加快求解速度。该算法的超参数对支持向量机的性能有着重要的作用。因此,采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-22
    • 文件大小:262144
    • 提供者:weixin_38706455
  1. 基于相空间重构与贝叶斯框架的LS-SVM矿井涌水量预测

  2. 提出了一种相空间重构与贝叶斯框架下的LS-SVM预测矿井涌水量的方法,矿井涌水量具有混沌特征,利用相空间重构,找出矿井涌水量时间序列隐藏的演化规律,作为输入参量,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选,运用LS-SVM将非线性问题转化为高维特征空间的线性问题进行求解。利用典型的Lorenz生成的时间序列进行仿真,选择2004年8月-2005年2月的矿井涌水量数据进行验证,结果表明该方法可行并具有较高的精度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-04
    • 文件大小:190464
    • 提供者:weixin_38709466
  1. 基于TESPAR和LS-SVM算法的滚动轴承退化趋势预测

  2. 在分析了滚动轴承退化趋势预测是实现滚动轴承预防维护关键的基础上,提出了基于时间编码信号处理与识别(TESPAR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承性能退化趋势预测新方法。将通过TESPAR提取的性能退化特征集输入到LS-SVM中完成了滚动轴承的性能退化趋势预测,最后通过实例验证了所提出方法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-16
    • 文件大小:230400
    • 提供者:weixin_38663443
  1. 基于混沌相空间重构的LS-SVM模型的动态变形数据特征预报分析

  2. 文中应用BP算法、遗传算法、混沌理论及支持向量机,建立各种模型对变形体进行预报,通过实例分析得知,对于大多数变形体的变形数据来说,基于混沌相空间重构的LS-SVM预报模型的预报能力均优于GA-BP网络预报模型和BP网络模型,且具有更高的可靠性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38575456
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