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  1. 支持向量机多参数自动选择优化asm-svm

  2. 支持向量机多参数自动选择优化程序 MALAB源码
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-05-05
    • 文件大小:336kb
    • 提供者:cui13579
  1. 正规表达式转化为自动向量机(DFA)

  2. 将输入的正规表达式转化为自动向量机(DFA),通过tompson构造法构造NFA,确定化NFA为DFA,然后简化DFA,便可生成最简化的DFA。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-01-09
    • 文件大小:11kb
    • 提供者:WsHunTer
  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:222kb
    • 提供者:wenwu51
  1. 使用支持向量机将二维数据三维化划分

  2. 本代码用于二维数据不能采用简单线性划分去做划分的情况,采用python,支持向量机方式实现,对数据进行二分类,并自动绘制出三维立体图像。内含数据集txt格式,可直接运行。
  3. 所属分类:机器学习

  1. 基于Hilbert变换和相关向量机的异步电机转子断条故障诊断

  2. 基于Hilbert变换和相关向量机的异步电机转子断条故障诊断,张小栋,张建文,为了准确地自动识别异步电机转子断条故障,提出了基于相关向量机(RVM)的异步电机转子断条故障诊断方法。首先利用Hilbert变换分离�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-08
    • 文件大小:359kb
    • 提供者:weixin_38645669
  1. 多类分类支持向量机在工程车辆自动变速挡位决策中的应用

  2. 多类分类支持向量机在工程车辆自动变速挡位决策中的应用,韩顺杰,赵丁选,摘要:经典的支持向量机(Support Vector Machine, 简称支持SVM)是针对二类分类的,在解决工程车辆自动变速挡位决策这种典型的多类分类问题�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-20
    • 文件大小:301kb
    • 提供者:weixin_38716423
  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:1mb
    • 提供者:cy15625010944
  1. 基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承故障诊断

  2. 针对轴承振动信号非线性、非平稳性和故障特征微弱性的特点,以及工程实际中难以获得大量故障样本的情况,提出了一种基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承故障诊断新方法。该方法首先对轴承不同运行状态下的振动信号进行多尺度排列熵特征提取,然后通过距离评估技术从原始多尺度排列熵特征中选取敏感特征,最后将敏感特征输入到采用遗传算法优化的支持向量机中,实现对轴承不同运行状态的自动识别。对实验数据分析的结果表明,该方法可以精细地获取故障信息,从大量原始特征中选择出敏感特征,有效地实现滚动轴承故障状态的诊断。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-12
    • 文件大小:320kb
    • 提供者:weixin_38647822
  1. 基于进化支持向量机的机械状态预测

  2. 为了解决在历史样本数据有限情况下,传统预测方法预测精度低以及支持向量机预测中人为选择参数的盲目性,结合遗传算法和支持向量机的优势,建立了进化支持向量机预测模型。利用该模型对某型电铲发电机组的振动趋势进行预测,研究结果表明,该方法能自动优化参数,提高了预测精度。该方法可应用到其他时间序列预测中,具有较高的应用价值。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-27
    • 文件大小:283kb
    • 提供者:weixin_38704011
  1. 基于支持向量机的机器学习研究 Research of Machine-Learning Based Support Vector Machine

  2. 【摘要】 学习是一切智能系统最根本的特征。机器学习是人工智能最具智能特征、最前沿的研究领域之一。机器学习研究的是如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。机器学习就是要使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。 与传统统计学相比,统计学习理论是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论。V.Vapnik 等人从六、七十年代开始致力于此方面研究,到九十年代中期,其理论不断发展和成熟。统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的,为解决有限样
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:578kb
    • 提供者:songzailu6482
  1. 基于小波-支持向量机的矿用通风机故障诊断

  2. 运用小波包频道能量分解技术提取了不同频带反映矿用通风机不同工作状态的特征向量,以此作为支持向量机多故障分类器的故障样本,经训练的分类器作为故障智能分类器可对通风机的工作状态进行自动识别和诊断.并以不对中故障为例,进行了实用验证.研究结果表明,支持向量机在小样本情况下仍能准确、有效地对通风机的工作状态和故障类型进行分类.
  3. 所属分类:其它

  1. 基于支持向量机的液压泵在线故障预警

  2. 为了实现液压泵自动故障预警,提出了一种基于在线单类支持向量机的新方法.与离线单类支持向量机不同,该方法可根据输入样本的变化不断地及时调整自由参数,实现持续学习.同时提出了一种在线检测奇异值的鲁棒性算法.最后,从液压泵振动信号的时域信息中提取诊断特征参数,组成最小诊断参数组合,建立了液压泵在线故障预警系统,并进行了仿真研究.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-18
    • 文件大小:300kb
    • 提供者:weixin_38735782
  1. 地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机方法

  2. 采用粒子群算法优化支持向量机参数,建立了地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和粒子群快速全局优化特点,通过对水源样本的学习,可以快速自动建立典型离子化学组分含量与其所属岩层类别之间的映射关系.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-18
    • 文件大小:995kb
    • 提供者:weixin_38644168
  1. 改进遗传算法的支持向量机特征选择解决方案介绍

  2. 支持向量机是一种在统计学习理论的基础上发展而来的机器学习方法[1],通过学习类别之间分界面附近的精确信息,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以使类与类之间的间隔最大化,因而有较好的泛化性能和较高的分类准确率。由于支持向量机具有小样本、非线性、高维数、避免局部最小点以及过学习现象等优点,所以被广泛运用于故障诊断、图像识别、回归预测等领域。但是如果缺少了对样本进行有效地特征选择,支持向量机在分类时往往会出现训练时间过长以及较低的分类准确率,这恰恰是由于支持向量机无法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-20
    • 文件大小:211kb
    • 提供者:weixin_38659955
  1. 支持向量机和Knn算法相结合的自动图像标注

  2. 支持向量机和Knn算法相结合的自动图像标注
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:470kb
    • 提供者:weixin_38725426
  1. 基于小波包分析和支持向量机的光时域反射仪光缆故障识别

  2. 针对传统故障识别方法过程复杂、用时长、准确率低等问题, 提出了一种基于小波包分析和支持向量机的光纤故障自动识别方法。对光时域反射仪采集的数据进行事件点定位, 选择最优基小波和尺度完成事件信号的分解和重构, 提取归一化的小波包能量作为事件信号的特征向量; 建立支持向量机模型, 将特征向量作为输入进行训练和测试, 最终实现故障识别。实验对机载光缆中由连接器引起的反射事件和弯折引起的非反射事件进行二分类测试, 总样本数为2500。实验结果表明, 当训练样本数为1750, 测试样本数为750时, 该方法
  3. 所属分类:其它

  1. 支持向量机的无杆抽油机示功图自动识别技术

  2. 支持向量机的无杆抽油机示功图自动识别技术
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:208kb
    • 提供者:weixin_38745003
  1. 混沌光学系统辨识的支持向量机方法

  2. 将支持向量机用于混沌光学系统的辨识,以布拉格声光双稳混沌系统为例,通过计算机仿真实验,尝试了用最小二乘支持向量机进行混沌光学系统辨识的可行性,并将其与采用反向传播算法的前向神经网络辨识方法进行了比较。采用最小二乘支持向量机辨识的优点是其训练过程遵循结构风险最小化原则,不易发生过拟合现象;它通过解一组线性方程组可得到全局唯一的最优解;最小二乘支持向量机的拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定。结果表明,本方法的辨识精度和速度均优于基于反向传播算法的前向神经网络,且对含噪混沌光学系统的辨识也同
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:906kb
    • 提供者:weixin_38557515
  1. 样本不均衡条件下基于自调整支持向量机的故障诊断

  2. 故障数据样本和正常运行数据样本量的不均衡将导致支持向量机在构建故障分类超平面时发生偏移,降低了基于支持向量机的故障诊断的诊断准确率.针对该问题,文中提出一种能够自动调整风险惩罚因子的新型支持向量机.该方法能够自举式地对有效样本进行挑选,并加大高信息量数据样本的风险惩罚因子,抑制样本不均衡导致的分类超平面偏移,进而提高故障诊断的准确性.所提方法被用于变压器故障诊断实验,实验过程中正负样本的风险损失始终相等,有效地抑制了样本不均衡现象对诊断造成的影响,验证了所提算法的有效性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:896kb
    • 提供者:weixin_38747025
  1. mnist分类:Pytorch,Scikit学习实现多种分类方法,包括逻辑回归(Logistic回归),多层感知机(MLP),支持向量机(SVM),K近邻(KNN),CNN,RNN,极简代码适合新手小白入门,附英文实验报告(ACM模板)-源

  2. mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑,代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码: :
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