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基于量子遗传算法与多输出混合核相关向量机的堆石坝材料参数自适应反演研究 被引量:11
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作者 马春辉 杨杰 +2 位作者 程琳 李婷 李雅琦 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期2397-2406,共10页
为进一步提高堆石坝材料参数反演模型的计算精度与适用性,建立了基于量子遗传算法(QGA)与多输出混合核相关向量机(MMRVM)的自适应反演模型。通过引入混合核函数,使所构建的MMRVM能够高精度地模拟材料参数与大坝沉降间的复杂非线性关系,... 为进一步提高堆石坝材料参数反演模型的计算精度与适用性,建立了基于量子遗传算法(QGA)与多输出混合核相关向量机(MMRVM)的自适应反演模型。通过引入混合核函数,使所构建的MMRVM能够高精度地模拟材料参数与大坝沉降间的复杂非线性关系,从而代替耗时较长的有限元(FEM)计算。通过利用参数较固化的QGA优化确定MMRVM核参数,使反演模型具有自适应性。以实测沉降数据为依据,充分发挥QGA的全局搜索能力反演筑坝材料本构模型参数。在分析模型所需测点个数与信噪比对计算结果影响的基础上,通过公伯峡堆石坝应用实例证明:QGA-MMRVM可快速、精确地反演堆石坝筑坝材料本构模型参数,模型凭借其自适应性在实际工程中具有良好的应用前景和推广价值。 展开更多
关键词 堆石坝 参数反演 多输出混合核相关向量机 量子遗传算法 自适应
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一种组合核相关向量机的短时交通流局域预测方法 被引量:26
2
作者 邴其春 龚勃文 +2 位作者 杨兆升 林赐云 商强 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期144-149,共6页
为有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法.首先利用C-C方法实现相空间重构,然后根据Hannan-Quinn准则确定邻近点个数,进而构建基于粒子群优化的组合核相关向量机模型,最后采用上海市... 为有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法.首先利用C-C方法实现相空间重构,然后根据Hannan-Quinn准则确定邻近点个数,进而构建基于粒子群优化的组合核相关向量机模型,最后采用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明:基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法的预测误差和均等系数均优于对比方法,其中,平均绝对百分比误差比GKF-RVM模型、GKF-SVM模型和加权一阶局域预测模型分别降低了29.2%、47.5%和59.5%,能够进一步提高短时交通流预测的精度. 展开更多
关键词 交通工程 相空间重构 C-C方法 组合 相关向量模型 短时交通流预测
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基于相关向量机的高光谱影像混合像元分解 被引量:17
3
作者 杨国鹏 周欣 +1 位作者 余旭初 陈伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2751-2756,共6页
提出了一种利用相关向量机后验概率进行高光谱影像混合像元分解的方法.基于支持向量机后验概率输出的高光谱影像混合像元分解方法中,类别后验概率需要通过带参数的S形函数近似,而且模型需要通过交叉验证获取较好的规则化系数.相关向量... 提出了一种利用相关向量机后验概率进行高光谱影像混合像元分解的方法.基于支持向量机后验概率输出的高光谱影像混合像元分解方法中,类别后验概率需要通过带参数的S形函数近似,而且模型需要通过交叉验证获取较好的规则化系数.相关向量机是在贝叶斯框架下提出的更加稀疏的学习机器,它没有规则化系数,核函数不需要满足Mercer条件.本文从分析支持向量机用于高光谱影像混合像元分解存在的不足出发,介绍了稀疏贝叶斯分类模型和模型参数推断,采用了快速序列稀疏贝叶斯学习算法.通过PHI影像的混合像元分解实验分析,表明了基于相关向量机的高光谱影像混合像元分解方法的优势. 展开更多
关键词 高光谱影像 混合像元分解 稀疏贝叶斯模型 相关向量
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基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类 被引量:19
4
作者 赵春晖 张燚 王玉磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1905-1910,共6页
相关向量机(RVM)高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法,然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题,该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到... 相关向量机(RVM)高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法,然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题,该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到主成分分析中,然后应用小波核函数代替传统核函数,利用小波核函数的多分辨率分析特点,进一步提高核主成分分析(KPCA)非线性映射能力,最终将新型核主成分分析算法与相关向量机相结合,对高光谱图像进行分类。仿真实验结果表明,将所提出的方法应用于AVIRIS美国印第安纳州实验田高光谱数据预处理后,类内类间距离比降低20%,方差整体增幅较大,最终将处理后的数据应用于相关向量机的高光谱图像分类中,分类精度提升3%~5%。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 相关向量 函数主成分分析 小波函数
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基于自优化的多属性高斯核函数相关向量机方法 被引量:9
5
作者 许玉格 刘莉 罗飞 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期88-94,共7页
在相关向量机的预测模型中,核函数的选择和核参数的取值对模型预测性能影响很大.针对这一问题,文中采用多属性高斯核函数建立相关向量机预测模型,提出了一种自优化的核参数学习方法进行参数优化,并将该模型用于二维标准函数预测和污水... 在相关向量机的预测模型中,核函数的选择和核参数的取值对模型预测性能影响很大.针对这一问题,文中采用多属性高斯核函数建立相关向量机预测模型,提出了一种自优化的核参数学习方法进行参数优化,并将该模型用于二维标准函数预测和污水处理系统出水水质预测,与不同核函数下的相关向量机模型以及不同参数优化方法下获得的预测模型进行了对比实验.结果表明,基于自优化的多属性高斯核相关向量机模型对低维数据的参数敏感度较低,对高维数据有良好的输出精度和稀疏性,在污水出水水质预测中获得比较满意的结果. 展开更多
关键词 相关向量 多属性 高斯函数 自优化方法 污水处理
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一种混合核函数支持向量机算法 被引量:21
6
作者 颜根廷 马广富 肖余之 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1704-1706,共3页
提出一种基于混合核函数的支持向量机算法.首先证明了常用核函数的非负线性组合也是满足Mercer条件的核函数.然后通过最小化衡量二次损失函数支持向量机泛化能力的RM界来进行各子核函数参数、混合核函数组合系数以及惩罚系数的选取.仿... 提出一种基于混合核函数的支持向量机算法.首先证明了常用核函数的非负线性组合也是满足Mercer条件的核函数.然后通过最小化衡量二次损失函数支持向量机泛化能力的RM界来进行各子核函数参数、混合核函数组合系数以及惩罚系数的选取.仿真实验表明,基于混合核函数的支持向量机的泛化性能优于基于单一核函数的支持向量机. 展开更多
关键词 支持向量 Mercer条件 混合函数 RM界
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混合核函数对支持向量机分类性能的改进 被引量:3
7
作者 朱树先 张仁杰 郑刚 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期173-176,共4页
通过对核矩阵的计算和研究,从理论上对常用的核函数进行了评估.在此基础上,通过实验仿真证实了通过优选后的核函数所组成的混合核函数对支持向量机分类性能的改善,为核函数的选择提供了参考.
关键词 支持向量 函数 模型选择 矩阵 混合函数
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采用多核相关向量机的人体步态识别 被引量:8
8
作者 刘磊 杨鹏 刘作军 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期562-571,共10页
为进一步提升人体步态识别的准确率,参考人体步态特点,选择下肢表面肌电信号(SEMG)、髋关节角度、膝关节角度作为步态识别信息源,提出一种基于多核相关向量机(MKRVM)的人体步态识别方法.该方法以多源信息特征值作为多核相关向量机的输入... 为进一步提升人体步态识别的准确率,参考人体步态特点,选择下肢表面肌电信号(SEMG)、髋关节角度、膝关节角度作为步态识别信息源,提出一种基于多核相关向量机(MKRVM)的人体步态识别方法.该方法以多源信息特征值作为多核相关向量机的输入,通过实验对不同信号选取合适的核函数,利用萤火虫优化(GSO)算法确定核函数参数,输出为不同步态的概率.利用训练好的模型直接对新样本进行分类,将概率最高的步态模式作为识别结果.实验结果表明,该方法对于平地行走、上楼、下楼、上坡、下坡等步态的平均识别率为94.64%,优于单核支持向量机(SVM)等方法. 展开更多
关键词 下肢表面肌电信号(SEMG) 关节角度 学习(MKL) 相关向量(MKRVM) 步态识别 萤火虫优化(GSO)算法
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一种基于PSO的混合核支持向量机算法 被引量:3
9
作者 谌璐 贺兴时 +1 位作者 王芳妮 刘平丽 《西安工程大学学报》 CAS 2012年第6期815-819,共5页
支持向量机算法作为一种新的机器学习方法,在处理小样本分类问题上具有明显优势,但核函数和参数的选取的好坏直接影响支持向量机算法的性能.针对该问题,通过组合全局核函数和局部核函数的混合核函数方法,建立了基于粒子群算法的混合核... 支持向量机算法作为一种新的机器学习方法,在处理小样本分类问题上具有明显优势,但核函数和参数的选取的好坏直接影响支持向量机算法的性能.针对该问题,通过组合全局核函数和局部核函数的混合核函数方法,建立了基于粒子群算法的混合核支持向量机算法,并经过Matlab仿真实验,表明该改进算法较支持向量机算法具有更高的分类准确率和更好的学习及泛化能力. 展开更多
关键词 支持向量 全局函数 局部函数 混合函数 粒子群优化算法
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基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型 被引量:3
10
作者 吴建宁 林秋婷 伍滨 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期641-649,共9页
针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向... 针对小样本人体动作数据分类泛化性能差等问题,提出一种基于核主成分分析的相关向量机人体动作分类新型模型。该模型有效利用核函数,融合核主成分分析与相关向量机,在高维特征空间挖掘更多蕴含人体动作差异信息的非线性特征,提升相关向量机准确表征人体动作差异稀疏分布的学习性能,提高小样本人体动作数据分类泛化性能。选用美国加利福尼亚州大学公开的可穿戴人体动作数据库UCI-HAR中所有30名受试者,共6类动作模式、10299个样本数据,采用十次交叉验证训练测试方法,评价所提出模型的有效性。结果表明,仅需约10个相关向量,分类准确率可达96%,分别高于基于核主成分分析的支持向量机和CNN-LSTM深度学习模型的分类准确率约5.4%和3.6%,有效提高小样本动作数据分类泛化性能,为准确鉴别人体动作变化提供一个新的思路和方法。 展开更多
关键词 人体动作分类 主成分分析 相关向量
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混合核函数支持向量机在系统建模中的应用 被引量:5
11
作者 陆荣秀 《华东交通大学学报》 2010年第2期63-67,共5页
混合核函数兼具了局部核函数和全局核函数的优点,并可通过权重因子调节它们对混合核函数的作用,取得较好的综合辨识效果。针对稀土萃取过程组分含量实时在线检测的难题,将基于混合核函数的支持向量机(SVM)算法用于稀土萃取过程组分含量... 混合核函数兼具了局部核函数和全局核函数的优点,并可通过权重因子调节它们对混合核函数的作用,取得较好的综合辨识效果。针对稀土萃取过程组分含量实时在线检测的难题,将基于混合核函数的支持向量机(SVM)算法用于稀土萃取过程组分含量建模。应用结果表明:基于混合核函数的组分含量软测量模型具有较好的模型拟合精度和满意的预测效果,能满足稀土萃取过程组分含量在线预估的要求。 展开更多
关键词 稀土萃取 混合函数 支持向量 建模
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多核相关向量机优化模型的锂电池剩余寿命预测方法 被引量:41
12
作者 刘月峰 赵光权 彭喜元 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1285-1292,共8页
基于相关向量机的剩余寿命预测方法,核函数是影响相关向量机模型预测性能的重要因素.目前的相关向量机预测模型以单核为主,且核函数的选择存在较大主观性,导致所构建的预测模型性能有限.本文提出一种融合多个核函数构建相关向量机预测... 基于相关向量机的剩余寿命预测方法,核函数是影响相关向量机模型预测性能的重要因素.目前的相关向量机预测模型以单核为主,且核函数的选择存在较大主观性,导致所构建的预测模型性能有限.本文提出一种融合多个核函数构建相关向量机预测模型的方法,通过果蝇算法优化多个核函数优化组合的线性方程系数,提高了模型的预测性能,并将该方法应用于预测锂离子电池的循环剩余寿命.分别采用美国NASA和马里兰大学的电池退化数据集,对本文的方法进行了实验验证.实验结果表明:多核相关向量机预测方法的平均绝对误差和均方根误差都小于最优的单核相关向量机预测方法. 展开更多
关键词 相关向量 果蝇优化算法 锂离子电池 剩余寿命预测
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基于不同核函数的某重力拱坝相关向量机模型精度比较 被引量:2
13
作者 顾微 包腾飞 +1 位作者 王慧 唐琪 《水电能源科学》 北大核心 2015年第6期68-71,共4页
鉴于相关向量机的模型精度受核函数的影响较大,建立了基于修正高斯核函数、多项式核函数及其混合核函数的某重力拱坝相关向量机模型,并利用自适应粒子群算法对核函数的参数进行寻优。实例应用结果表明,混合核函数的性能最优,可提高大坝... 鉴于相关向量机的模型精度受核函数的影响较大,建立了基于修正高斯核函数、多项式核函数及其混合核函数的某重力拱坝相关向量机模型,并利用自适应粒子群算法对核函数的参数进行寻优。实例应用结果表明,混合核函数的性能最优,可提高大坝安全预测精度。 展开更多
关键词 相关向量 函数 精度 自适应粒子群算法
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基于异构核相关向量机的激光陀螺惯导温度补偿方法 被引量:2
14
作者 梁浩 何婕 +3 位作者 陈善秋 郭毓 赵兴法 陆煜明 《中国测试》 CAS 北大核心 2022年第12期45-51,59,共8页
温度是影响激光陀螺惯性导航系统测量精度的重要因素。为降低温度对惯导系统的性能影响,提高精度和启动速度,根据惯导系统的数学模型,对惯导系统的激光陀螺和加速度计建立温度补偿模型。采用异构核相关向量机对模型中标度因子和零偏进... 温度是影响激光陀螺惯性导航系统测量精度的重要因素。为降低温度对惯导系统的性能影响,提高精度和启动速度,根据惯导系统的数学模型,对惯导系统的激光陀螺和加速度计建立温度补偿模型。采用异构核相关向量机对模型中标度因子和零偏进行温度拟合回归建模,并采用蚁狮优化算法对相关向量机的参数进行寻优,以提高相关向量机的性能。为验证算法的有效性,通过惯导实物温度试验对所提方法进行验证。试验结果表明,所提算法能够有效地实现温度补偿,可以将其他温度下的脉冲输出补偿目标温度脉冲输出,使陀螺和加速度计的输出稳定性较补偿前提高一个数量级,具有较强的工程实用价值。 展开更多
关键词 相关向量 函数 蚁狮优化 激光陀螺 加速度计 零偏 标度因子 温度补偿
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基于最小二乘支持向量机的混合动力地下铲运机电机输出转矩预测 被引量:2
15
作者 王永军 靳添絮 刘立 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S2期619-625,共7页
针对电机转矩传感器体积较大,在当前的大部分工程机械和汽车中无法安装,造成无法直接实时采集电机的输出转矩的问题。在分析电气系统组成的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法的电机输出转矩预测模型。模型以混合动力地... 针对电机转矩传感器体积较大,在当前的大部分工程机械和汽车中无法安装,造成无法直接实时采集电机的输出转矩的问题。在分析电气系统组成的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法的电机输出转矩预测模型。模型以混合动力地下铲运机分别在地下试验巷道和眼前山地下矿山巷道工作时采集的载荷谱作为训练和测试样本,以混合动力地下铲运机电机的实际转速、电机直流端电流、电机直流端电压、电机控制器温度和电机绕组温度作为训练模型的输入,以电机的输出转矩作为输出,从而使基于最小二乘支持向量机的模型能够更加全面的体现影响电机输出转矩的影响因素。研究结果表明该模型具有良好的预测精度和适用能力。 展开更多
关键词 混合动力地下铲运 输出转矩 预测 最小二乘支持向量
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改进鲸鱼算法优化混合核支持向量机在径流预测中的应用 被引量:8
16
作者 周有荣 王凯 《中国农村水利水电》 北大核心 2020年第7期50-53,共4页
构建基于多项式核与高斯核相融合的混合核支持向量机(MSVM),利用拉普拉斯交叉算子(LX)改进的鲸鱼优化算法(LXWOA)优化MSVM关键参数和混合权重系数,提出LXWOA-MSVM径流预测模型,并构建高斯核LXWOA-GSVM、多项式核LXWOA-PSVM及LXWOA-BP作... 构建基于多项式核与高斯核相融合的混合核支持向量机(MSVM),利用拉普拉斯交叉算子(LX)改进的鲸鱼优化算法(LXWOA)优化MSVM关键参数和混合权重系数,提出LXWOA-MSVM径流预测模型,并构建高斯核LXWOA-GSVM、多项式核LXWOA-PSVM及LXWOA-BP作对比预测模型,以云南省清水江水文站枯水期1-4月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前24年和后10年资料对各模型进行训练和预测。结果表明,LXWOA-MSVM模型对实例1-4月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为4.09%、3.32%、3.51%和5.64%,预测精度均高于LXWOA-GSVM等3种模型,具有较好的预测精度和泛化能力,可为相关径流预测研究提供参考。 展开更多
关键词 径流预测 鲸鱼优化算法 拉普拉斯交叉算子 混合函数 支持向量 参数优化
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基于混合核函数的支持向量机的图像边缘检测方法 被引量:1
17
作者 薛亮 赖惠成 《电子技术应用》 北大核心 2007年第10期72-74,122,共4页
研究了基于混合核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行了曲面拟合,通过混合核函数推导出了图像的梯度算子和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位。
关键词 边缘检测 最小二乘支持向量 混合函数 边缘检测性能
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采用混合核支持向量机的DOA估计 被引量:2
18
作者 孙菲艳 田雨波 任作琳 《电讯技术》 北大核心 2016年第3期302-307,共6页
人工神经网络(ANN)进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机(SVM)进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的理论支撑尚不完整。为了解决这些问题,提出了一种基于混... 人工神经网络(ANN)进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机(SVM)进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的理论支撑尚不完整。为了解决这些问题,提出了一种基于混合核函数的支持向量机来改善来波到达角(DOA)的估计性能,并结合二进制粒子群算法(PSO)来对混合核函数进行参数寻优。该混合核函数由全局核函数和局部核函数构成,提高了SVM的泛化能力和学习能力。首先通过拟合多项式函数,验证了该混合核SVM的有效性。将该方法用于DOA估计建模,在不同信噪比和快拍数下,通过与径向基函数(RBF)神经网络、基于各单一核函数的SVM和MUSIC算法预测结果对比,混合核SVM均方差有所降低,提高了DOA估计的精度且有更好的稳定性。 展开更多
关键词 波达角估计 支持向量 混合函数 粒子群算法
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基于混合核函数的支持向量机在人脸识别中的应用研究 被引量:1
19
作者 房菲 赵犁丰 《电子设计工程》 2013年第11期4-6,共3页
针对支持向量机中的核函数选择和参数优化问题进行研究,结合局部性函数和全局性核函数的特点,形成由高斯核函数和多项式核函数构成的混合核函数,并运用于人脸识别,仿真实验结果证明了混合核函数的具有较高的识别率。
关键词 支持向量 混合函数 人脸识别 参数优化
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基于混合核函数支持向量机的顶板砂岩富水性研究 被引量:6
20
作者 张良良 石永奎 李俊勇 《矿业安全与环保》 北大核心 2018年第2期72-76,共5页
为了寻求一种能够较好地预测煤层顶板砂岩富水性等级的方法,以桑树坪煤矿为例,分别采用BP神经网络、K最近邻分类法、决策树和支持向量机算法对其顶板砂岩富水性进行预测。比较发现,基于支持向量机的预测模型准确率最高为87.5%,节点错误... 为了寻求一种能够较好地预测煤层顶板砂岩富水性等级的方法,以桑树坪煤矿为例,分别采用BP神经网络、K最近邻分类法、决策树和支持向量机算法对其顶板砂岩富水性进行预测。比较发现,基于支持向量机的预测模型准确率最高为87.5%,节点错误率最低,优于其他3种模型。为了进一步提高模型预测准确率,建立了煤层顶板砂岩富水性的混合核函数支持向量机预测模型,当λ_1=0.05与λ_2=0.95时预测准确率达到100%。研究结果表明,以条件属性作为输入、决策属性作为输出的混合核函数支持向量机预测模型能较好地预测煤层顶板砂岩富水性等级,效果较好。 展开更多
关键词 砂岩富水性 BP神经网络 朴素贝叶斯分类器 支持向量 混合函数
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