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支持向量机 被引量:82 2002年 This paper gives a introduction of the basic ideas, basic theory, key techniques, and application of the sup-port vector machine (SVM), and indicates the similarities and differences between support vector machines and neuralnetworks. 张浩然 韩正之 李昌刚关键词:支持向量机 人工智能 多层感知器 人工神经网络 粒度支持向量机 研究综述 2024年 粒度支持向量机 (granular support vector machine,GSVM)是一种基于粒度计算和统计学习理论的新型机 器学习模型,它既能解决传统支持向量机 (support vector machine,SVM)存在的学习效率低下的问题,又能获得令人满意的泛化性能。目前,随着信息技术的不断发展,领域内已经出现了很多基于粒度计算的SVM算法,文中以发展历程为主线,对GSVM方法进行了分类与分析。首先,简要介绍了SVM、粒度计算、GSVM早期相关原型以及GSVM的基本理论。其次,根据模型结构将现有算法分为二分类方法和多分类方法,对一些代表性算法进行分析介绍。然后,对算法的常用数据集以及性能评价指标进行了总结。此外,总结并分析了GSVM在不同领域的具体应用情况,将应用按照分类应用和预测应用进行了简单的介绍。最后,对该技术的未来发展趋势进行了展望。希望通过对GSVM进行综述,为未来科研的相关人员提供方向指引和有价值的参考。 贾川邈 肖迎元 姜涛关键词:支持向量机 一种基于支持向量机 的矿压预测方法 本发明提供了一种基于支持向量机 的矿压预测方法,属于矿压预测技术领域;所要解决的技术问题为:提供一种基于支持向量机 的矿压预测方法的改进;根据液压支架采集的历史矿压时序数据进行预处理,以目标液压支架及相邻液压支架的压力传感器... 何磊 刘治国 张鑫 王碧荣 孟庆远 马利东 柳玉娟基于优化模型的支持向量机 算法研究 支持向量机 是机 器学习领域的一个重要分支,是由Vapnik等人在20世纪90年代初提出的一种强大的监督学习计算工具.支持向量机 因其坚实的统计学习理论基础、优秀的泛化能力和独特的数学模型而被广泛接受,应用于图像分割、手写识别... 雷东凡关键词:损失函数 稀疏性 KKT条件 一种基于支持向量机 的海雾识别方法 本发明提出一种基于支持向量机 的海雾识别方法,包括以下步骤:步骤S1:在一段时间内,获取卫星通道圆盘投影数据和船舶观测原始数据;步骤S2:进行解码,获取卫星通道格点数据x和能见度观测数据y及对应时次的船舶位置信息;步骤S3... 葛红星 彭雄伟 陈建军 刘佑达 张扬 储晓彬基于改进支持向量机 的电梯故障诊断 2024年 为了提升电梯故障诊断精度,本文提出了一种基于改进支持向量机 (Support Vector Machine,SVM)的电梯故障诊断方法。该方法是将电梯11种运行参数作为输入量,5种电梯故障类型作为输出量,采用萤火虫群优化算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)搜索出SVM的最优参数和核参数,构建了基于GSO-SVM的电梯故障诊断模型。采用500组电梯运行数据进行仿真分析,并将诊断结果与其他几种模型进行对比,仿真分析结果表明,本文所提及的GSO-SVM模型,能够显著提升电梯故障诊断精度,在电梯故障诊断方面的效果更好。 钟海祥关键词:电梯故障 支持向量机 基于支持向量机 的PSA制氧机 气控阀故障诊断 被引量:1 2024年 目的提出一种故障诊断方法,以有效诊断变压吸附(Pressure Swing Adsorption,PSA)制氧机 气控阀故障类别,防止因气控阀故障造成PSA制氧机 无法工作。方法运用时域和频域分析方法分析气控阀动力信号,选取表征典型故障的特征值,并运用选出的特征值对支持向量机 (Support Vector Machine,SVM)训练,获得准确的SVM模型。使用该SVM模型对待测气控阀压力信号进行故障标签分类。结果选取10个维修返厂气控阀进行无标签验证,每个气控阀采集200组数据,放入该SVM模型中进行故障诊断。实验结果与SVM模型预测结果完全相同,实验验证准确率为100%。结论提出一种基于时域、频域特征与SVM模型相结合的制氧机 气控阀故障诊断方法,通过此方法可高效地诊断气控阀的故障类别,实现准确更换或修复气控阀内元件,为后续气控阀故障诊断提供思路和方法。 刘健民 黄鑫 贾申 秦昊 陈曦泽 王长龙关键词:故障诊断 信号分析 支持向量机 基于支持向量机 的岩爆预测研究与应用 2024年 随着采矿、水利、交通等领域向着深部发展,工程中岩爆问题频发,严重危害人员安全,因此建立准确有效的岩爆预测模型至关重要。结合多种优化算法得到模型最优参数,构建了3种基于支持向量机 (SVR)理论的岩爆预测模型。依托157组国内外实测岩爆案例,以模型预测准确率为识别框架,综合新的模型预测结果评价指标(平均偏差)分析预测模型性能,使用数值模拟和工程应用两种方式,验证模型有效性。结果表明:随着输入参数类别的增加,模型预测准确率也随着增加,遗传算法(GA)是、粒子群算法(PSO)和麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机 有一定优化效果,麻雀搜索算法优化效果最佳,故基于优化的SVR岩爆预测模型是可靠有效的。 吴菡关键词:岩爆 支持向量机 多核支持向量机 预测电网系统可靠性 2024年 为了改善电网系统可靠性预测性能,构建多个目标函数并采用多核支持向量机 算法对配电网进行可靠性预测;从电网样本特征中筛选供电可用率、户均停电时间、户均停电次数3个关键指标,建立可靠性评价目标函数,且采用多核支持向量机 训练可靠性指标特征;将高斯核函数、多项式核函数和Sigmoid核函数进行多核组合,采用多核支持向量机 求解不同目标函数,获得电网系统可靠性预测结果,进而确定更佳的可靠性预测核函数组合。结果表明,合理选择核函数组合和电网可靠性指标,多核支持向量机 对供电可用率、户均停电时间和户均停电次数指标预测准确率较高,且稳定性好,高斯核函数-Sigmoid核函数组合的可靠性预测准确性最佳,高斯核函数-多项式核函数-Sigmoid核函数组合的预测稳定性最好。 何井龙 张福泉 阳晟 周智成关键词:支持向量机 目标函数 一种基于支持向量机 的皮带空载检测方法 本发明涉及一种基于支持向量机 的皮带空载检测方法,包括步骤1)获取皮带图像,进行预处理;2)对预处理后的图像进行特征选取,并获取图像数据;3)对获取的皮带图像空载标注为0,有料标注为1,将特征值获取结束以及标注结束的数据集... 孙家丽 徐少川 赵渤宇 马铭浩 刘朝相 张彩霞
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王士同 作品数:655 被引量:2,720 H指数:21 供职机构:江南大学数字媒体学院 研究主题:支持向量机 模糊系统 模糊聚类 聚类 神经网络 阳春华 作品数:1,486 被引量:2,476 H指数:22 供职机构:中南大学 研究主题:泡沫图像 故障诊断 字典学习 软测量 湿法炼锌 陆文聪 作品数:358 被引量:2,139 H指数:24 供职机构:上海大学 研究主题:支持向量机算法 支持向量机 模式识别 数据挖掘 描述符 桂卫华 作品数:1,730 被引量:4,912 H指数:29 供职机构:中南大学 研究主题:神经网络 故障诊断 泡沫图像 软测量 线性矩阵不等式 王文剑 作品数:236 被引量:849 H指数:13 供职机构:山西大学计算机与信息技术学院 研究主题:支持向量机 SVM 标签 神经网络 粒度