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题名非航海用DDM向航海应用转换的方法
被引量：1
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作者
曹鸿博
张立华
黄文骞
贾帅东
刘现鹏
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机构
海军大连舰艇学院海洋测绘系
海军大连舰艇学院海洋测绘工程军队重点实验室
海军出版社
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018年第1期83-87,共5页
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基金
国家自然科学基金(41471380)
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文摘
针对非航海用数字水深模型(DDM)不能直接应用于航海上的这一问题,提出了一种基于水深不确定度拟合面的非航海用DDM向航海应用转换的方法。采用不确定度合成方法计算原始水深不确定度对非航海用DDM建模点的传递不确定度;利用测试点检验法估算非航海用DDM网格的地形描述不确定度,进而合成建模点的综合不确定度;基于模型网格双线性法构建非航海用DDM的水深不确定度拟合面,并推估模型内任一点的水深不确定度,以提高转换后非航海用DDM的深度保证率。试验证明:所提方法切实可行,能够较大程度地提高转换后非航海用DDM的深度保证率,以满足舰船的安全航海需求。
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关键词
数字水深模型
不确定度合成方法
地形描述不确定度
网格双线性法
深度保证率
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Keywords
digital depth model
terrain representation uncertainty
uncertainty synthetic method
grid bilinear method
probability of an adequate depth
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分类号
P23
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于RBF核的SVM学习算法的优化计算
被引量：43
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作者
李琳
张晓龙
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第29期190-192,204,共4页
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基金
教育部留学回国人员科研启动基金资助
湖北省教育厅重点项目(编号:2004D006)
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文摘
在SVM学习中,对SVM的核函数及其参数的选择还没有形成一个统一的模式。论文对基于RBF核的SVM分类器中参数(C,")的选定做了深入研究。分别探讨了网格搜索法和双线性搜索法以RBF为核的搜索特征,并对它们进行了改进。通过结合双线性搜索法和网格搜索法,提出了一种双线性网格搜索法。实验表明,双线性网格搜索法能有效地结合双线性搜索法训练量小和网格搜索法学习精度高的优点,提高学习精度和学习性能。
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关键词
支持向量机
RBF核
双线性网格搜索法
模型选择
参数优化
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Keywords
Support Vector Machine,RBF kernel,bilinear grid search,model selection,parameters optimization
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于SVM和GA的药物与人血清白蛋白结合的预测
被引量：8
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作者
白茹
滕奇志
杨晓敏
杨胜勇
向明礼
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机构
四川大学电子信息学院图像信息研究所
四川大学华西医院生物治疗国家重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第12期226-228,248,共4页
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文摘
为降低新药在临床实验的失败率,提高新药的ADME特性,在制药初期需考虑预测药物与HSA(人血清白蛋白)的结合能力,以提高预测正确率为目标并因此选取合适的制药成分。首先采用遗传算法对分子描述符进行筛选,然后利用支持向量机(SVM)模型预测药物与HSA的结合能力。针对支持向量机的分类精度和泛化能力取决于核函数参数选取的特点,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的SVM核参数优化选择法。通过PSO自动获取SVM最佳核参数,并将结果同双线性网格搜索法比较,结果表明,建立的模型对药物与HSA之间的结合能力有较高的预测性,正确率达到86%。
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关键词
支持向量机(SVM)
人血清白蛋白(HSA)
遗传算法(GA)
粒子群优化算法(PSO)
双线性网格搜索法(BGSM)
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Keywords
Support Vector Machine（SVM）
Human Serum Albumin（HSA）
Genetic Algorithm（GA）
Particle Swarm Optimization （PSO）
Bilinear （,rid Search Method（ BGSM ）
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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