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一种改进的CPSO-LSSVM软测量模型及其应用 被引量:21
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作者 乔宗良 张蕾 +2 位作者 周建新 司风琪 徐治皋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期234-240,共7页
针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS... 针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS-SVM的稀疏性,进而利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群优化算法(CPSO)对LS-SVM建模过程中的模型参数进行优化选择,以提高模型的拟合精度和泛化能力。将提出的改进算法用于湿法脱硫系统浆液pH值的软测量建模,给出了应用该方法的具体步骤,研究结果表明,该算法取得了较高的建模精度和泛化能力,为pH值的在线实时监测提供了一个有效手段。 展开更多
关键词 混沌粒子群优化 马氏距离 最小二乘支持向量机 稀疏性 pH值 软测量
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近红外光谱法结合C-SVM及ν-SVM方法快速无损鉴别淀粉种类 被引量:10
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作者 邹婷婷 窦英 +3 位作者 王莹 刘野 段紫怡 张秋晨 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2013年第17期317-319,共3页
不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品,利用近红外光谱技术对淀粉种类进行识别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机(C-SVM)、ν-支持向量机(ν-SVM)建立淀粉种类鉴别的近红外光谱模型;并对比多元散射矫正、平滑、... 不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品,利用近红外光谱技术对淀粉种类进行识别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机(C-SVM)、ν-支持向量机(ν-SVM)建立淀粉种类鉴别的近红外光谱模型;并对比多元散射矫正、平滑、一阶微分、二阶微分等多种预处理方法后的建模结果。结果表明:同时使用平滑、多元散射矫正、微分三种预处理方法后,C-SVM和ν-SVM分类模型的效果最佳;训练集交叉验证正确率均为98.72%,测试集正确率均达到100%。实验结果表明,该模型快速准确无损的鉴别淀粉种类是可行的。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 淀粉 马氏距离判别 支持向量机(svm) 定性分析
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基于核函数的IVEC-SVM说话人识别系统研究 被引量:9
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作者 栗志意 张卫强 +1 位作者 何亮 刘加 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期780-784,共5页
在说话人识别研究中,基于身份认证向量(Identity vector,IVEC)的说话人建模方法可以有效地提取说话人信息,是目前处于国际前沿的建模方法.本文对身份认证向量后接支持向量机(Identity vector followed by support vector machine,IVEC-S... 在说话人识别研究中,基于身份认证向量(Identity vector,IVEC)的说话人建模方法可以有效地提取说话人信息,是目前处于国际前沿的建模方法.本文对身份认证向量后接支持向量机(Identity vector followed by support vector machine,IVEC-SVM)的说话人识别系统进行了研究,对比了该系统在十种不同核函数下的识别性能,并与文献中身份认证向量后接余弦距离打分(Identity vector followed by cosine distance scoring,IVEC-CDS)系统进行了比较.在美国国家标准技术局(American National Institute of Standards and Technology,NIST)组织的2010年电话信道—电话信道说话人识别核心评测数据库上的实验结果显示,基于核函数的IVEC-SVM系统性能明显优于IVEC-CDS的系统性能.此外,实验结果表明基于Spline核的IVEC-SVM系统可取得最好的识别性能,与IVEC-CDS系统相比,其等错点(Equal error rate,EER)在分数归一化前后分别降低了10%和3%. 展开更多
关键词 身份认证向量后接余弦距离打分 身份认证向量后接支持向量机 Spline核 说话人识别
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基于SVM-BN的天然气长输管道燃气轮机故障预警方法研究 被引量:14
4
作者 王明达 韦永健 +3 位作者 王建军 陈子新 许志倩 闫春颖 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期112-118,共7页
燃气轮机是天然气长输管道的核心动力设备,由于其结构复杂、零部件众多、工作负荷大,在运行过程中常发生故障并触发自保护停机,影响了主管线输气的稳定性。为此,针对天然气干线管道燃气轮机及其附属设备的关键部件、关键故障,利用SCADA... 燃气轮机是天然气长输管道的核心动力设备,由于其结构复杂、零部件众多、工作负荷大,在运行过程中常发生故障并触发自保护停机,影响了主管线输气的稳定性。为此,针对天然气干线管道燃气轮机及其附属设备的关键部件、关键故障,利用SCADA系统的在线数据,对故障数据进行分析,建立基于支持向量机的在线异常预测模型和基于贝叶斯网络的故障诊断模型;然后通过引入偏离度建立了上述两种模型相结合的故障预警模型,并在天然气干线管道燃气轮机机组上进行了验证。结果表明:(1)所建立的基于支持向量机的预测模型具有较强的泛化能力,能对压力状态做出较为准确的预测,但是随着预测时间的变长,预测精度也会不断降低;(2)通过关注故障诊断模型中各底事件的发生概率,能够为现场维护人员提供优先检查的依据,进而减少设备非计划外停机事故的发生;(3)在燃气轮机润滑油系统实际发生的故障场景进行的应用与验证结果表明,该模型可以准确地对系统故障提前预测并定位,方法可行、有效,有较高的应用价值。 展开更多
关键词 天然气 长输管道 燃气轮机 支持向量机 贝叶斯网络 故障树 故障预警与定位
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短波近红外光谱结合ν-SVM法快速无损鉴别淀粉种类 被引量:2
5
作者 邹婷婷 窦英 +4 位作者 王莹 宋焕禄 庞小一 陶菲菲 张秋晨 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期176-178,共3页
选用不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品,利用短波近红外光谱技术对淀粉种类进行鉴别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机(C-SVM)、ν-支持向量机(ν-SVM)建立淀粉种类鉴别的短波近红外光谱模型;并对比多元散射... 选用不同厂家的红薯淀粉、马铃薯淀粉和玉米淀粉共112个样品,利用短波近红外光谱技术对淀粉种类进行鉴别。分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机(C-SVM)、ν-支持向量机(ν-SVM)建立淀粉种类鉴别的短波近红外光谱模型;并对比多元散射矫正、平滑、一阶微分、二阶微分等多种预处理方法后的建模结果。结果表明:同时使用平滑、多元散射矫正、一阶微分3种预处理方法后,ν-SVM分类模型的效果最佳;训练集交叉验证正确率为100%,测试集正确率也达到100%。该模型快速准确无损的鉴别淀粉种类是可行的。 展开更多
关键词 短波近红外光谱技术 淀粉 马氏距离判别 ν-支持向量机(ν-svm) 定性分析
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基于球结构SVM的多标签分类 被引量:6
6
作者 蒋华 戚玉顺 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期294-297,共4页
现有多标签分类问题普遍被转换成多类分类问题,计算量较大,运行时间较长,且面对新类别加入时,拓展性较差。为此,提出一种基于球结构支持向量机的多标签分类方法。每一类别标签对应一个球域结构,提取球重叠区域的样本,依据距离差值度量... 现有多标签分类问题普遍被转换成多类分类问题,计算量较大,运行时间较长,且面对新类别加入时,拓展性较差。为此,提出一种基于球结构支持向量机的多标签分类方法。每一类别标签对应一个球域结构,提取球重叠区域的样本,依据距离差值度量样本类别相似度,确定样本所属类别。实验结果表明,该方法可以节省210 ms的训练时间,使平均查全率提高3.2%,适合大量样本分类。 展开更多
关键词 支持向量机 距离差 多标签分类 多类分类 主动学习 K折交叉验证
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基于自适应质心距投影HSVMs的网络故障识别 被引量:2
7
作者 张立 孟相如 温祥西 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第11期4282-4284,4298,共4页
为了处理有限样本条件下的多类网络故障识别问题,提出了一种自适应质心距投影层次支持向量机。针对层次支持向量机固有的误差积累现象,该方法通过定义特征空间样本质心距投影度量类别离散程度,依据类别可分性优化偏态层次树结构;并设计... 为了处理有限样本条件下的多类网络故障识别问题,提出了一种自适应质心距投影层次支持向量机。针对层次支持向量机固有的误差积累现象,该方法通过定义特征空间样本质心距投影度量类别离散程度,依据类别可分性优化偏态层次树结构;并设计基于自适应惩罚因子的补偿算法,修正由不平衡数据引起的分类超平面倾斜。实验结果表明,该方法具有较好的识别效果和效率,能够有效地抑制误差积累。 展开更多
关键词 网络故障识别 支持向量机 投影距离 不平衡数据
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结合OCSVM的模拟电路故障诊断方法 被引量:2
8
作者 王俭臣 单甘霖 +1 位作者 段修生 张岐龙 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期170-173,共4页
基于支持向量机的传统模拟电路故障诊断方法对新故障无检测能力,且可扩展性较差。针对该问题,提出结合一类支持向量机(OCSVM)和多类支持向量机(MCSVM)的故障诊断方法。该方法采用OCSVM对故障数据进行检测和初步分类,采用MCSVM提高分类性... 基于支持向量机的传统模拟电路故障诊断方法对新故障无检测能力,且可扩展性较差。针对该问题,提出结合一类支持向量机(OCSVM)和多类支持向量机(MCSVM)的故障诊断方法。该方法采用OCSVM对故障数据进行检测和初步分类,采用MCSVM提高分类性能,以弥补OCSVM分类能力的不足。对OCSVM算法进行改进,以提高其检测和分类性能。通过模拟电路故障诊断实验验证OCSVM改进算法和联合故障诊断方法的有效性。 展开更多
关键词 模拟电路故障诊断 支持向量机 一类支持向量机 决策函数 正负类间隔 参数选择
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马田系统与SVM相集成的模式识别技术研究 被引量:4
9
作者 曾江辉 曾凤章 陈嵩辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期245-248,共4页
为了解决现有马田系统阈值确定方法的不足,基于超球面支持向量机算法,构建了单类及二类超椭球面支持向量机算法,并理论上证明了此算法可转换为二次规划模型。推导了基于超椭球面支持向量机的马田系统阈值确定公式。将所提出的方法应用... 为了解决现有马田系统阈值确定方法的不足,基于超球面支持向量机算法,构建了单类及二类超椭球面支持向量机算法,并理论上证明了此算法可转换为二次规划模型。推导了基于超椭球面支持向量机的马田系统阈值确定公式。将所提出的方法应用于故障诊断,得到了较高的判别正确率。 展开更多
关键词 马田系统(MTS) 支持向量机(svm) 马氏距离 阈值 故障诊断
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自适应的SVM增量算法 被引量:6
10
作者 何丽 韩克平 刘颖 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第4期647-656,共10页
支持向量机(support vector machine,SVM)算法因其在小样本训练集上的优势和较好的鲁棒性,被广泛应用于处理分类问题。但是对于增量数据和大规模数据,传统的SVM分类算法不能满足需求,增量学习是解决这些问题的有效方法之一。基于数据分... 支持向量机(support vector machine,SVM)算法因其在小样本训练集上的优势和较好的鲁棒性,被广泛应用于处理分类问题。但是对于增量数据和大规模数据,传统的SVM分类算法不能满足需求,增量学习是解决这些问题的有效方法之一。基于数据分布的结构化描述,提出了一种自适应SVM增量学习算法。该算法根据原样本和新增样本与当前分类超平面之间的几何距离,建立了自适应的增量样本选择模型,该模型能够有效地筛选出参与增量训练的边界样本。为了平衡增量学习的速度和性能,模型分别为新增样本和原模型样本设置了基于空间分布相似性的调整系数。实验结果表明,该算法在加快分类速度的同时提高了模型性能。 展开更多
关键词 支持向量机(svm) 增量学习 数据分布 超平面距离
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基于MLP-ANN和SVM方法的多氯代二苯并呋喃光解半衰期QSPR比较研究 被引量:1
11
作者 于海英 李美萍 郝俊生 《生态毒理学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期240-247,共8页
多氯代二苯并呋喃(PCDFs)是全球性污染物之一,光化学降解是其主要的环境降解途径。基于分子二维拓扑结构提出的用于表征化合物结构参数的分子电性距离矢量描述子(MEDV),应用多层感知器神经网络(MLP-ANN)和支持向量机(SVM)对PCDFs在云杉... 多氯代二苯并呋喃(PCDFs)是全球性污染物之一,光化学降解是其主要的环境降解途径。基于分子二维拓扑结构提出的用于表征化合物结构参数的分子电性距离矢量描述子(MEDV),应用多层感知器神经网络(MLP-ANN)和支持向量机(SVM)对PCDFs在云杉针叶和飞灰表面的光解半衰期(t1/2)进行定量结构-性质相关(QSPR)分析,并用交互检验和外部样本对所建模型的稳定性进行了检验。旨在为PCDFs光解机理的QSPR研究提供新思路。结果表明,所建模型均具有良好的稳定性和预测能力,尤以MLP-ANN模型为佳,其建模相关系数(Rcum)、留一法交互检验相关系数(Q LOO)以及外部样本检验相关系数(Q ext)分别为0.850、0.816、0.954(云杉针叶表面)和0.892、0.753、0.897(飞灰表面)。 展开更多
关键词 多氯代二苯并呋喃(PCDFs) 分子电性距离矢量(MEDV) 光解半衰期 QSPR 多层感知器神经网络(MLP-ANN) 支持向量机(svm)
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用路径跟踪法和核距离矩阵优化大规模SVM
12
作者 覃华 徐燕子 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期160-162,169,共4页
支持向量机在大规模训练集上学习时,存在学习时间长、泛化能力下降的问题。路径跟踪算法具有O(n L)的时间复杂度,能够在多项式时间内求解大规模QP问题。分析了影响SVM分类超平面的主要因素,使用路径跟踪内点算法和核距离矩阵快速约简训... 支持向量机在大规模训练集上学习时,存在学习时间长、泛化能力下降的问题。路径跟踪算法具有O(n L)的时间复杂度,能够在多项式时间内求解大规模QP问题。分析了影响SVM分类超平面的主要因素,使用路径跟踪内点算法和核距离矩阵快速约简训练集,再用约简后的训练集重新训练SVM。实验结果表明,重新训练后的SVM模型得到了简化,模型的泛化能力也得到提高。 展开更多
关键词 支持向量机 路径跟踪算法 核距离矩阵 泛化能力
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基于多分类SVM和Hd的目标跟踪算法 被引量:4
13
作者 苗超维 秦品乐 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第11期3118-3123,共6页
针对传统基于支持向量机的目标跟踪算法中计算复杂度高,目标由于严重遮挡或者出离场景导致的目标跟踪漂移,提出一种基于结构化多分类SVM和Hausdorff距离的目标跟踪算法。通过提取相邻帧之间的canny特征算子,计算目标轮廓特征点的Hausdo... 针对传统基于支持向量机的目标跟踪算法中计算复杂度高,目标由于严重遮挡或者出离场景导致的目标跟踪漂移,提出一种基于结构化多分类SVM和Hausdorff距离的目标跟踪算法。通过提取相邻帧之间的canny特征算子,计算目标轮廓特征点的Hausdorff距离,整合相邻帧的图像跟踪序列,对样本学习的采集进行预判,避免传统算法中不必要的样本在线学习;采用结构化多分类SVM目标输出预测函数增加目标变换种类,增强目标跟踪的鲁棒性和准确性。实验结果表明,该算法延续了支持向量机良好的泛化能力,可以有效跟踪目标的各种变换,较传统方法有更好的鲁棒性和计算效率。 展开更多
关键词 多分类svm HAUSDORFF距离 目标跟踪 支持向量机 canny特征算子
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改进MDSMOTE与PSO-SVM在汽车组合仪表分类预测中的应用 被引量:2
14
作者 肖圳 何彦 +3 位作者 李育锋 吴鹏程 刘德高 杜江 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期20-27,共8页
汽车组合仪表生产过程中质检项目多且检测时间长,这在一定程度上制约了其生产效率的进一步提升。为此,提出一种基于改进最远点合成少数类过采样技术(max distance synthetic minority over-sampling technique,MDSMOTE)的支持向量机(sup... 汽车组合仪表生产过程中质检项目多且检测时间长,这在一定程度上制约了其生产效率的进一步提升。为此,提出一种基于改进最远点合成少数类过采样技术(max distance synthetic minority over-sampling technique,MDSMOTE)的支持向量机(support vector machine,SVM)分类预测方法。首先,结合专家经验对汽车组合仪表的原始生产数据进行特征筛选,并在MDSMOTE中引入类不平衡率IR,以对所筛选的特征数据进行扩充;然后,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对SVM的误差惩罚因子C和核函数参数γ进行优化;最后,建立优化的SVM分类预测模型,并对汽车组合仪表进行分类。通过与其他分类预测模型在不同数据集上的预测结果进行对比可知,基于改进MDSMOTE的SVM分类预测模型的准确率、F值和几何平均值等评价指标均优于其他模型。所提出方法在汽车仪表产品分类上表现出较强的泛化能力和稳定性,可为仪表制造企业生产效率的提升提供有效参考。 展开更多
关键词 汽车组合仪表 分类预测 改进最远点合成少数类过采样技术 支持向量机 粒子群优化
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基于聚类和距离比较的约简加权SVM入侵检测方法 被引量:1
15
作者 周轼 陈兵 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第2期232-237,共6页
针对入侵检测样本数据集过于庞大,学习速度过慢的问题,提出了一种将聚类和距离比较算法相结合的SVM样本数据预选取算法(US-PLN),该算法通过舍弃一些相似的点,而只保留其代表点,以达到削减样本数量,提高训练及检测速度的目的。在此基础... 针对入侵检测样本数据集过于庞大,学习速度过慢的问题,提出了一种将聚类和距离比较算法相结合的SVM样本数据预选取算法(US-PLN),该算法通过舍弃一些相似的点,而只保留其代表点,以达到削减样本数量,提高训练及检测速度的目的。在此基础上提出一种相应的约简加权单类SVM算法(RWOCSVM),该算法通过从预选取算法中所得的样本权值解决了标准加权SVM算法中相应权值无法直接确定的问题,并且通过给予代表点以相应的权值补偿从而将因舍弃部分样本数据而带来的检测性能的减弱程度降到最低。实验采用KDD99测试数据,结果表明,该方法在保持了较高检测精度的情况下,极大地提高了训练和检测效率。 展开更多
关键词 聚类 距离比较算法 约简加权 支持向量机 入侵检测
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基于信息几何去噪的改进SVM的通信信号识别 被引量:4
16
作者 程雨晴 郭沐然 王乐萍 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2023年第5期121-126,共6页
针对传统人工提取特征进行通信信号识别准确率低的问题,本文在支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种基于信息几何去噪的改进SVM的识别方法。该方法通过Choi-Williams分布(CWD)时频变换获得不同通信信号的时频图像,然后利用能够更加准确... 针对传统人工提取特征进行通信信号识别准确率低的问题,本文在支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种基于信息几何去噪的改进SVM的识别方法。该方法通过Choi-Williams分布(CWD)时频变换获得不同通信信号的时频图像,然后利用能够更加准确衡量像素点之间差异性的测地线距离实现时频图像的去噪,进而利用AlexNet卷积神经网络对时频图进行特征提取,并基于信息几何改进的SVM对通信信号进行分类,实现了有效分类识别。仿真结果表明,该方法在0 dB信噪比(SNR)下,识别率仍然能够达到97%以上,除此之外,该方法在小样本的情况下仍然有效。 展开更多
关键词 信息几何 图像去噪 通信信号 调制识别 支持向量机(svm) 测地线距离 AlexNet
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用于SVM的RCS统计特征集约减方法
17
作者 王朗宁 侯炎磐 李彦峰 《雷达科学与技术》 北大核心 2020年第5期524-530,共7页
传统的支持向量机分类算法对训练样本数目敏感且不具备增量学习的能力,而空间目标识别的工程应用需要积累样本进行大样本的增量学习。根据样本在特征空间分布,提取几何意义上边缘的样本点,成功约减了应用于支持向量机学习的基于雷达散... 传统的支持向量机分类算法对训练样本数目敏感且不具备增量学习的能力,而空间目标识别的工程应用需要积累样本进行大样本的增量学习。根据样本在特征空间分布,提取几何意义上边缘的样本点,成功约减了应用于支持向量机学习的基于雷达散射截面统计特征的训练样本集。利用中心距离比和特征空间多维高斯分布特性,分别提取两类边界样本集和单类边缘样本集;再采用直推式实验设计方法再采样,根据样本潜在结构分布信息选择最能代表样本集结构分布的高价值样本。实验结果表明:样本初选算法能够在有效约减样本集规模的同时保持支持向量机训练分类的精度。 展开更多
关键词 目标识别 RCS统计特征 支持向量机 高斯分布 中心距 直推式实验设计
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融合分割点检测的在线机动轨迹识别方法
18
作者 魏政磊 董康生 +3 位作者 段耀泽 陈蔚 岑飞 周欢 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期20-33,共14页
为提高飞机机动识别方法精准度,提升识别过程的实时性,考虑到战术机动轨迹的动态性以及时序性,融合机动轨迹分割点检测方法,提出一种基于马氏距离度量动态时间规整神经网络的在线机动轨迹识别方法。首先,为防止训练的分割识别模型过拟合... 为提高飞机机动识别方法精准度,提升识别过程的实时性,考虑到战术机动轨迹的动态性以及时序性,融合机动轨迹分割点检测方法,提出一种基于马氏距离度量动态时间规整神经网络的在线机动轨迹识别方法。首先,为防止训练的分割识别模型过拟合,通过提取机动轨迹特征,将机动轨迹飞行参数转化为机动轨迹特征参数,同时构建了包括21种机动轨迹单元的机动库;然后,为快速分割机动轨迹单元,结合支持向量机和马氏距离,提出了一种基于马氏距离支持向量机的机动轨迹分割点检测方法;其次,为提高机动轨迹单元识别精度,结合基于改进马氏距离的动态时间规整与卷积神经网络,提出一种基于马氏距离度量动态时间规整神经网络的机动轨迹单元识别方法;最后,通过融合分割点检测模型与轨迹单元识别模型,构建在线机动轨迹识别平台,并利用3种机动轨迹工况数据对该方法进行仿真分析。仿真结果表明,提出的方法能实时检测飞机机动轨迹单元分割点,且在分割检测的准确率达到97.0%;与其他机动轨迹识别方法相比较,本研究提出的方法不仅满足实时性,且具有较高的识别精度,达到90%以上,从而验证了本研究提出的在线机动识别模型的有效性与实时性。 展开更多
关键词 在线机动轨迹识别 机动轨迹单元 马氏距离度量 支持向量机 动态时间规整神经网络
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基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法 被引量:48
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作者 张燕昆 杜平 刘重庆 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期884-886,共3页
基于支持向量机 ( SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势 ,提出了一种基于主元分析 ( PCA)与 SVM的人脸识别方法 .利用 PCA方法对人脸图像进行特征提取 ,再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别 .剑桥
关键词 人脸识别 支持向量机 主元分析 最近邻距离分类器 模式识别 特征提取
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天气类型聚类的支持向量机在光伏系统输出功率预测中的应用 被引量:24
20
作者 金鑫 袁越 +1 位作者 傅质馨 张凯航 《现代电力》 北大核心 2013年第4期13-18,共6页
光伏发电具有较强的波动性和随机性的特点,大容量光伏发电接入,会对电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战。本文分析了温度、湿度等气象因素对光伏发电系统输出功率的影响,结合光伏系统的历史发电数据与气象信息,提出一种基于天气类型聚... 光伏发电具有较强的波动性和随机性的特点,大容量光伏发电接入,会对电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战。本文分析了温度、湿度等气象因素对光伏发电系统输出功率的影响,结合光伏系统的历史发电数据与气象信息,提出一种基于天气类型聚类的支持向量机预测模型。通过计算合适的权值,确定各气象因素的加权欧氏距离,选择输入样本,使样本能更好地反映预测日的天气属性;在此基础上运用支持向量机进行短期输出功率预测,并利用某地实测数据对训练好的模型进行了测试与评估。结果证明,该方法建立的模型具有较高的精度。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 天气预报 支持向量机 加权欧氏距离
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