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最小二乘孪生参数化不敏感支持向量回归机 被引量:7
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作者 丁世飞 黄华娟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期3146-3155,共10页
孪生参数化不敏感支持向量回归机(twin parametric insensitive support vector regression,简称TPISVR)是一种新型机器学习方法.与其他回归方法相比,TPISVR在处理异方差噪声方面具有独特的优势.标准TPISVR的训练算法可以归结为在对偶... 孪生参数化不敏感支持向量回归机(twin parametric insensitive support vector regression,简称TPISVR)是一种新型机器学习方法.与其他回归方法相比,TPISVR在处理异方差噪声方面具有独特的优势.标准TPISVR的训练算法可以归结为在对偶空间求解一对具有不等式约束的二次规划问题.然而,这种求解方法的时间消耗比较大.引入最小二乘思想,将TPISVR的两个二次规划问题转化为两个线性方程组,并在原始空间上直接求解,提出了最小二乘孪生参数化不敏感支持向量回归机(least squares TPISVR,简称LSTPISVR).为了解决LSTPISVR的参数选择问题,提出了混沌布谷鸟优化算法,并用其对LSTPISVR的参数进行优化选择.在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明:LSTPISVR在保持精度不下降的情况下,具有更高的运行效率. 展开更多
关键词 孪生参数不敏感支持向量回归 异方差性 最小二乘 混沌布谷鸟优算法
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光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机 被引量:1
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作者 黄华娟 韦修喜 周永权 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2022年第2期28-34,共7页
作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转... 作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转化对偶问题的方法求解2个带有不等式约束的二次规划问题,然而这种求解二次规划问题的方法对于样本数目较大的问题将受到时间和内存的制约,这是导致TPISVR训练效率低的关键所在。针对此问题,首先,引入正号函数,将TPISVR的2个二次规划问题转化为2个不可微的无约束优化问题;其次,引入CHKS光滑函数和正则项,对TPISVR模型进行正则化,并对不可微的无约束优化问题进行光滑逼近,从而将不可微的模型转化为可微的无约束优化问题,并用收敛速度快的Newton-Armijo方法求解新模型,提出光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机(STPISVR);最后,从理论上证明了STPISVR模型是收敛的,并具有任意阶光滑性。为了验证所提算法的有效性和可行性,对机器学习常用的人工数据集和UCI数据集进行仿真实验。实验结果表明:和其他机器学习方法相比,STPISVR在保证精度不下降的前提下,获得了更高的训练效率。 展开更多
关键词 孪生参数不敏感支持向量回归 光滑技术 异方差噪声 NEWTON法 训练效率
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采用线性动态聚类的谐波责任区间估计 被引量:6
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作者 林潇 邵振国 +1 位作者 陈飞雄 许昊铂 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4284-4294,共11页
传统的谐波责任分摊方法需要采用专门设备同步测量谐波电压和多个用户的谐波电流,工程应用受到限制。该文采用谐波监测装置的非同步量测数据,提出一种基于区间型监测数据的多谐波源谐波责任分摊方法。首先,根据现有谐波监测数据构建区... 传统的谐波责任分摊方法需要采用专门设备同步测量谐波电压和多个用户的谐波电流,工程应用受到限制。该文采用谐波监测装置的非同步量测数据,提出一种基于区间型监测数据的多谐波源谐波责任分摊方法。首先,根据现有谐波监测数据构建区间监测样本,通过基于参数化回归的线性动态聚类算法划分谐波源的运行场景,以保证每一场景下的谐波阻抗与背景谐波电压的波动均维持在较小范围内;其后,构建区间型谐波责任量化方程,并利用相关性数据选择方法辨识区间参数;最后,提出一种谐波责任区间指标,定量评估谐波源的谐波责任。通过仿真与算例验证,验证了该文方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 电能质量 谐波责任分摊 参数化回归 谐波监测数据 区间线性聚类
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不同区域森林火灾对生态因子的响应及其概率模型 被引量:15
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作者 李晓炜 赵刚 +1 位作者 于秀波 于强 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1219-1229,共11页
火灾是影响森林生态系统过程的重要干扰之一,其对森林生态系统内各生态因子的响应各不相同。由于植被状况及生态环境的不同,森林火灾的时空分布特征在中国不同植被气候类型内表现不同,根据植被气候类型分类系统,将中国主要森林火灾地区... 火灾是影响森林生态系统过程的重要干扰之一,其对森林生态系统内各生态因子的响应各不相同。由于植被状况及生态环境的不同,森林火灾的时空分布特征在中国不同植被气候类型内表现不同,根据植被气候类型分类系统,将中国主要森林火灾地区划分为4个区域:东北(冷温带松林)、华北(落叶阔叶林)、东南(常绿阔叶林)和西南(热带雨林),应用遥感监测数据和地面环境数据,以时空变量、生态因子(植被生长变化指数、湿度等)为可选自变量,应用半参数化Logistic回归模型,就森林火险对不同生态影响因子的响应规律进行了分析,建立了基于生态因子的着火概率模型和大火蔓延概率模型,通过模拟及实际数据散点图、火险概率图,评估了模型应用价值。结果表明,土壤湿度及植被含水量在落叶阔叶林、常绿阔叶林、热带雨林地区对着火概率影响显著。在4个植被气候区内,土壤及凋落物湿度对大火蔓延的作用较小。在冷温带松林、落叶阔叶林、常绿阔叶林地区,植被生长的年内变化对火灾发生的影响显著,在常绿阔叶林地区,年内植被生长变化对大火蔓延的作用较小。森林火险概率与各生态因子的相关关系主要呈现出非线性。不同植被气候区内,火险概率受不同生态因子组合的影响,这与不同区域的植被状况及生态环境不同有关。在不同植被气候类型,应用时空变量、生态因子建立半参数化logistic回归模型,进行着火概率和大火蔓延概率的模拟具有可行性和实际应用能力。为进一步分析森林生态系统与火灾之间的动态关系、展开生态系统火灾干扰研究提供了理论基础。 展开更多
关键词 植被气候区 生态影响因子 归一植被指数(NDVI) 森林火险概率 参数Logistic回归模型
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Optimal control of cobalt crust seabedmining parameters based on simulated annealing genetic algorithm 被引量:2
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作者 夏毅敏 张刚强 +2 位作者 聂四军 卜英勇 张振华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第3期650-657,共8页
Under the condition of the designated collection ratio and the interfused ratio of mullock, to ensure the least energy consumption, the parameters of collecting head (the feed speed, the axes height of collecting hea... Under the condition of the designated collection ratio and the interfused ratio of mullock, to ensure the least energy consumption, the parameters of collecting head (the feed speed, the axes height of collecting head, and the rotate speed) are chosen as the optimized parameters. According to the force on the cutting pick, the collecting size of the cobalt crust and bedrock and the optimized energy consumption of the collecting head, the optimized design model of collecting head is built. Taking two hundred groups seabed microtopography for grand in the range of depth displacement from 4.5 to 5.5 era, then making use of the improved simulated annealing genetic algorithm (SAGA), the corresponding optimized result can be obtained. At the same time, in order to speed up the controlling of collecting head, the optimization results are analyzed using the regression analysis method, and the conclusion of the second parameter of the seabed microtopography is drawn. 展开更多
关键词 cobalt crust mining parameter specific energy consumption simulated annealing genetic algorithm
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