最小二乘支持向量回归(the least squares support vector regression,LS-SVR)算法因其回归拟合度高广泛应用于各领域中.以目标物在不同光源下采集的图像呈现出不同的颜色值,从而导致图像与目标物出现视觉上的偏差为研究对象,并以潘通...最小二乘支持向量回归(the least squares support vector regression,LS-SVR)算法因其回归拟合度高广泛应用于各领域中.以目标物在不同光源下采集的图像呈现出不同的颜色值,从而导致图像与目标物出现视觉上的偏差为研究对象,并以潘通色卡为参照,利用LSSVR算法,结合将RGB颜色空间到sRGB颜色空间的转换模型,对测试图像进行矫正处理.实验结果表明:与多项式回归相比,LS-SVR算法能取得更小的色差,且矫正后的图像更接近于目标图像.展开更多
飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指...飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数(National Aeronautics and Space Administration task lood index,NASA-TLX)量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机(Particle swarm optimization-support vector regression,PSO-SVR)模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机(Support vector regression,SVR)模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。展开更多
文摘最小二乘支持向量回归(the least squares support vector regression,LS-SVR)算法因其回归拟合度高广泛应用于各领域中.以目标物在不同光源下采集的图像呈现出不同的颜色值,从而导致图像与目标物出现视觉上的偏差为研究对象,并以潘通色卡为参照,利用LSSVR算法,结合将RGB颜色空间到sRGB颜色空间的转换模型,对测试图像进行矫正处理.实验结果表明:与多项式回归相比,LS-SVR算法能取得更小的色差,且矫正后的图像更接近于目标图像.
文摘飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数(National Aeronautics and Space Administration task lood index,NASA-TLX)量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机(Particle swarm optimization-support vector regression,PSO-SVR)模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机(Support vector regression,SVR)模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。
