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一种基于贝叶斯支持矢量机的储层孔隙度预测方法和装置
本发明提供了一种基于贝叶斯支持矢量机的储层孔隙度预测方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法一方面利用工区内储层段的纵横波速度以及密度测井数据计算出各种弹性参数，然后分别利用这些弹性参数和孔隙度进行交汇分析，获得...
郑四连刘百红
基于神经网络和支持矢量机的多机动车车牌在线检测方法被引量：5
2021年
针对道路交通多车牌识别问题,提出了一种快速鲁棒的多车牌检测识别方法,包括多车牌检测和车牌字符识别两部分:构造BP (Back-Propagation)神经网络模型用于颜色识别,结合图像形态学运算方法,筛选候选车牌目标,基于支持矢量机从候选车牌目标中判别真正的车牌目标;通过轮廓尺寸判断,并结合车牌尺寸特征,依次分割提取城市代码字符块、省份代码字符块及5位机动车编码字符块,最后基于BP神经网络识别字符块内容.基于上述原理,开发了鲁棒的多机动车车牌自动检测识别系统,并在真实场景中进行了实验测试,结果表明:1)车辆在正常速度行驶条件下,系统依然可以保证90%以上的车牌检测识别正确率;2)系统可实现同时多车牌检测识别;3)文中实验硬件配置下,系统单幅图像检测识别平均时间低于130 ms,处理频率约8 Hz.
刘进博朱新新伍越杨凯陈卫
关键词：支持矢量机字符分割
一种基于支持矢量机算法的地震相分析方法
本发明提供了一种支持矢量机算法进行地震波形分类的方法。该方法首先从目的层的叠后地震数据体中选择待分类的N道地震数据；然后获取已知的能够表征目的层一段区域内地震信号横向变化的K个类别的样本数据；其中K≤N；然后利用已知的样...
郑四连刘百红朱海伟杨子兴
文献传递
基于小波降噪-支持矢量机的锂离子电池剩余使用寿命预测模型被引量：8
2020年
针对锂电池充放电数据中夹杂噪声从而影响剩余使用寿命预测的问题,首先基于多分辨率的小波降噪方法,提出了锂电池充放电曲线降噪方法。然后采用支持矢量机回归方法建立了基于降噪数据的支持矢量机预测模型。最后用实验的方法采集锂电池容量保持率-充放电次数数据,对数据进行降噪并应用支持矢量机回归方法对其进行了寿命预测。结果显示基于降噪数据建立的支持矢量机回归模型预测性能优于基于原始数据建立的支持矢量机回归模型的预测性能,该方法预测结果与实际实验数据相对偏差在2.1%以内。
曲杰赵小涵甘伟
关键词：小波降噪支持矢量机锂电池
基于多层支持矢量机的金属氧化物避雷器在线监测系统被引量：17
2020年
研究了基于多层矢量机(MLSVM)的金属氧化物避雷器在线状态监测系统,并对新投运的表面清洁的避雷器、紫外辐射老化避雷器、表面染污避雷器及压敏电阻老化避雷器进行试验研究,再提取特征量ir1/it1、it3/it5和ir3/ir5。其中比值ir1/it1可表征金属氧化物避雷器外部染污故障;比值it3/it5可表征金属氧化物避雷器压敏电阻老化故障;比值ir3/ir5作为避雷器紫外辐射老化故障衡量指标。将60%的测试数据用于训练MLSVM分类器,在分类器经训练后,将其余测试样本输入到MLSVM中,对样本进行分类。将分类结果与实际故障情况进行比对可知,MLSVM分类器具有良好的性能,可区分避雷器的不同故障状态,准确诊断避雷器的运行状况。
张昊王睿于灏
关键词：金属氧化物避雷器
基于支持矢量机的齿轮传动误差预测研究被引量：1
2018年
传动误差是齿轮振动噪声重要的激励源,对齿轮传动的动力学负载和齿轮失效有重要的影响。考虑齿面弹流润滑影响,构建含有齿面摩擦以及时变啮合刚度的斜齿轮传动误差动力学模型,该数学算法与控制科学算法支持矢量机结合预测斜齿轮传动误差。研究表明,该算法可以有效的预测斜齿轮传动误差的变化趋势,预测精度与计算精度吻合度较好,在较少样本的情况下采用支持矢量机可以有效地对机械及齿轮传动做预测,适合工程上齿轮传动误差的定性及定量分析,对工程设计及齿轮传动预测有重要的指导意义。
李文良常山
关键词：斜齿轮传动误差支持矢量机振动噪声
基于金字塔采样和支持矢量机的极化SAR图像分类方法
本发明公开一种基于金字塔采样和SVM的极化SAR图像分类方法，主要解决现有技术的分类精度不高的问题。其实现步骤为：首先，对极化SAR图像进行滤波；其次，提取极化SAR图像基于金字塔采样的采样散射特征；最后，提取极化SAR...
焦李成刘芳熊莎琴杨淑媛侯彪马文萍王爽刘红英熊涛
文献传递
基于金字塔采样和支持矢量机的极化SAR图像分类方法
本发明公开一种基于金字塔采样和SVM的极化SAR图像分类方法，主要解决现有技术的分类精度不高的问题。其实现步骤为：首先，对极化SAR图像进行滤波；其次，提取极化SAR图像基于金字塔采样的采样散射特征；最后，提取极化SAR...
焦李成刘芳熊莎琴杨淑媛侯彪马文萍王爽刘红英熊涛
基于支持矢量机的疲劳应力集中系数预测模型研究被引量：10
2012年
疲劳应力集中系数作为材料疲劳抗力指标的疲劳极限,不仅反映了疲劳应力集中的程度,还反映了材料对缺口的敏感程度,将近年来飞速发展的支持矢量机(Support vector machine,SVM)应用于疲劳应力集中系数的研究。介绍支持矢量机的基本原理,利用LIBSVM,选择高斯型径向基函数(Radial basis function,RBF)作为核函数,建立以材料的抗拉强度、屈服强度、光棒疲劳强度、理论应力集中系数、缺口根部半径、试样尺寸及缺口疲劳极限作为输入值,疲劳应力集中系数为输出值的模型,从而对疲劳应力集中系数进行分析和预测。同时,SVM模型与经验公式Neuber式和Peterson式的计算值进行比较。结果表明,在小样本条件下,应用SVM技术构建的数学模型,模型的拟合相对误差小于7.4%,从而证明该SVM模型的准确性和适用性。
侯哲哲杜彦良赵维刚
关键词：支持矢量机力学性能
基于聚类支持矢量机的汉语方言辨识
2012年
该文提出了一种新的汉语方言辨识方法,来解决在总多辨识系统中存在的较弱辨识能力的问题,这种新方法运用高斯混合模型和N元语言模型,来产生一个全局的语言特征,然后使用聚类支持矢量机来做最后的分类。实验结果表明该方法不仅可以提高正确的辨识率,而且可以提高系统的鲁棒性。
夏玉果顾明亮
关键词：方言辨识支持矢量机高斯混合模型
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付强
作品数：330被引量：1,285H指数：17
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