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搜索资源列表

  1. 基于RBF核函数的支持向量机参数选择

  2. 由于SVM 在各个领域中得到越来越广泛的应用，而决定SVM 性能的因素是核函数的选取． 其中，RBF核函数是应用最广泛的核函数，且有两个参数：惩罚因子c和核参数y．

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-04-08
    • 文件大小：212kb
    • 提供者：bxiaojing

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. 基于核函数的人脸检测研究

  2. 人脸识别是模式识别与计算机视觉、生物识别技术的交叉学科，而人脸检 测是人脸识别系统的关键环节。根据生物识别领域内最新研究表明，非线性样 本的处理和降维是人脸识别研究现今面临的两个主要问题。 核函数作为一种有效的处理非线性空间(可分/不可分)样本和迅速降维 的理论和方法，随着支持向量机的普及，在近年来的模式识别领域得到了广泛 的关注。将“核方法”与传统的特征提取和分类方法相结合，相继产生了许多 新颖、有效的检测识别方法。本文主要研究内容是核函数的基础理论、算法性 能改进以及在人脸检测中的应用。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取

  2. 基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取，主要介绍一种新的优化算法

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2012-11-10
    • 文件大小：301kb
    • 提供者：zyq211985

  1. SVM分类器的应用，静态编译程序

  2. 自己去年上模式识别课程的时候，对SVM分类器很感兴趣，遂使openCV的SVM分类器以及libSVM公开库提供的工具，只做了一个SVM应用程序。 程序可自由选取一副图像，自己从中采集样本点，然后一键给出分类结果。分类结果可根据用户选择由libSVM库计算得到，或有openCV的SVM代码计算得到。 支持分多类，可以保存分类器参数到txt文件，并用于以后的图像分类中。 另外，提供了对avi视频的分类器应用。 包含有较为详细的说明文档，用户基于此软件可自行体会SVM分类器的妙处，以及其中分类器参数

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-03-31
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：j56754gefge

  1. 隐空间光滑支持向量机matlab代码

  2. 导出隐空间光滑支持向量机，以粒子群算法选取参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-08
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：wood1979

  1. 实现svm的smo算法中参数的选取代码

  2. 自己写的代码，为了实现svm，调参数需要用到网格搜索法

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-12-17
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：xiaofei_dai

  1. 基于优化算法的核函数参数选择的研究

  2. 基于优化算法的核函数参数选择的研究，用于svm核参数的选取

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-08-04
    • 文件大小：403kb
    • 提供者：cwj969937068

  1. SVM案例参数优化

  2. 在案例12中我们采用SVM来做分类预测,达到了较满意的结果,但用SVM做分类预测时需要调节相关的参数(主要是惩罚参数c和核函数参数g)才能得到比较理想的预测分类准确率,那么SVM的参数该如何选取呢?有没有最佳的参数呢?采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-08
    • 文件大小：288kb
    • 提供者：czczkok

  1. 基于HCC-SVM的字符识别技术-南理

  2. 本文围绕字符识别技术，对字符识别预处理算法与支持向量机分类算法进行了深入 的研究。在字符图像预处理方面，重点研究了灰度图像滤波算法、图像的倾斜检测和字 符分割算法；在支持向量机分类方面，提出了一种新的快速的按类分级聚类(Hierarchical Clustering by Category，HCC)支持向量机算法叫CC．SVM。 采用暴力测试法，分析SVM算法的关键参数的选取，找出适用于测试数据集 的最佳参数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：tensafe

  1. 基于改进PSO-SVM的燃煤电厂烟气含氧量软测量

  2. 针对燃煤电厂烟气含氧量测量成本高、使用过程复杂且精度低等问题，应用软测量的方法来代替氧量传感器估计锅炉烟气含氧量。首先分析烟气含氧量的化学原理和锅炉工艺，初步选取合理的辅助变量，同时引入邓氏关联度分析法对燃煤电厂数据做降维处理，利用支持向量机建立辅助变量与烟气含氧量之间的软测量模型。其次，针对软测量模型参数优化问题，提出一种改进的粒子群优化算法，并对模型中的惩罚参数和核函数参数进行优化，进而利用算法得到的优化值构建改进的烟气含氧量软测量模型。最后，通过仿真验证改进的粒子群优化算法的有效性，并与传

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

  2. 针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：weixin_38635323

  1. 巷道围岩稳定性分类的GSM-SVM预测模型

  2. 为准确预测巷道围岩稳定性类别,提出了基于网格搜索法(GSM)优化支持向量机(SVM)的巷道围岩稳定性预测模型。选取22组巷道围岩数据作为学习样本,以水平地应力与巷道夹角、顶板岩性、水的影响和巷道断面积4个指标作为模型输入,巷道围岩稳定程度作为模型输出,同时为增强模型的泛化性能和预测精度,采用改进的网格搜索方法优化支持向量机参数,最终构建基于GSM-SVM的巷道围岩稳定性预测模型。然后运用该模型对8组巷道围岩数据进行预测,并同BP神经网络模型的结果进行对比。结果表明,GSM-SVM模型的预测结果与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：271kb
    • 提供者：weixin_38518722

  1. 参数优化GA-ELM模型在露天煤矿抛掷爆破的预测

  2. 为有效指导露天煤矿制定正确生产计划,提高露天煤矿抛掷爆破预测的准确率,在分析露天煤矿抛掷爆破影响因素的基础上,通过"试错法"确定模型最优隐含层节点参数,进而提出一种参数优化后遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)相结合的抛掷爆破预测模型。选取网络的输入输出相关参数,针对现有ELM输入权值矩阵和隐含层偏差,采用遗传算法对其进行优化选择;利用某露天煤矿抛掷爆破监测数据对该模型进行实例分析,并将RBF,BP,SVM,GA-BP模型预测结果与该模型进行对比分析;并引入Weibull模型,通过预测控制参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：877kb
    • 提供者：weixin_38750761

  1. 基于改进粒子群优化SVM的通风机故障诊断

  2. 针对支持向量机在故障诊断中参数的选取问题,提出一种改进的粒子群优化算法,对支持向量机的惩罚因子与核参数进行优化。为了克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷,提出一种惯性权重自适应调整的粒子群优化算法,建立基于粒子群和支持向量的通风机故障诊断模型,通过样本数据对模型进行训练与测试,实现了通风机故障的识别,结果表明该模型对通风机故障的诊断是可靠的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：300kb
    • 提供者：weixin_38651445

  1. 果蝇算法融合SVM的开采沉陷预测模型

  2. 针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：585kb
    • 提供者：weixin_38711333

  1. OpenCV机器学习——支持向量机SVM

  2. OpenCV中集成了多种机器学习算法供我们方便使用，如果我们要训练数据进行分类，不用自己写分类器，只需要调用相应的库和类即可轻松实现。本文重点不在于介绍机器学习原理及数学推导，着重介绍OpenCV中的机器学习相关函数，并且用十分简单的训练数据作为例子实现分类。 对于OpenCV的机器学习分类器，大多换汤不换药，构造方法和实现方法很类似，基本遵循原始数据—训练分类器—进行分类的步骤，某些算法可能有特殊的初始化参数，需要额外设置在实现任何分类器之前，都需要训练数据。插句题外话，训练数据的好坏是一个分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_38603936

  1. 基于混沌优化算法的支持向量机参数选取方法

  2. 支持向量机(SVM)的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.对此,将SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组合优化的目标函数,采用变尺度混沌优化算法来搜索最优目标函数值.混沌优化算法是一种全局搜索方法, 在选取SVM 参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数.仿真表明, 混沌优化算法是选取SVM 参数的有效方法,应用到函数逼近时具有优良的性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：weixin_38690402

  1. 基于快速谱相关和PSO-SVM的变工况滚动轴承状态识别

  2. 滚动轴承故障诊断进入“大数据”时代需要不断发展和完善故障智能识别技术，而已有方法在变工况下的故障识别准确率较低。针对此问题，提出了一种基于快速谱相关和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的变工况滚动轴承状态识别方法。对滚动轴承的振动信号进行快速谱相关，得到快速谱相关谱；在快速谱相关谱中选取4个循环频率，并求其能量均值，得到信号的特征能量矩阵；将它作为特征向量输入PSO-SVM进行训练和测试。试验结果表明：在运用PSO-SVM进行变工况滚动轴承状态识别的过程中，由快速谱相关谱得到的特征能量矩阵能

  3. 所属分类：其它

  1. 改进的Faster R-CNN方法及其在电缆隧道积水定位识别中的应用

  2. 针对电缆隧道内积水的问题，提出了一种改进的基于区域建议的卷积神经网络(Faster R-CNN)方法，并将其应用在电缆隧道积水定位识别中。考虑到Softmax分类方法的正则化参数选取会引起概率计算产生问题，改用支持向量机(SVM)进行图像分类，以增强分类的置信度。使用区域建议网络(RPN)提取隧道积水原图中的区域建议，然后用Fast R-CNN检测网络在建议框中进行图像识别、SVM分类和位置精修。实验结果表明，所提方法计算速度快、识别精度高，在实际工程中表现出较高的效率。

  3. 所属分类：其它

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