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基于相空间重构的光纤周界信号识别算法研究被引量：8: 1; 作者王建平郝钊朱程辉《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期643-648,共6页; 文章将相空间重构和复小波包变换引入入侵信号类型的识别,对原始信号进行相空间重构,以便更深地反映光纤入侵振动数据混沌特性的内在动力性属性。以相空间重构嵌入维数作为复小波包变换数据输入长度,避免输入信号长度的随意性。采用复... 展开更多; 关键词光纤周界安防系统相空间重构复小波包主成分分析网格参数寻优算法支持向量机(SVM); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支持向量机模型的地表下沉系数计算参数寻优: 2; 作者熊睿《采矿技术》 2021年第6期108-111,共4页; 为准确快速地对地表下沉系数进行预测分析,提出基于支持向量机(SVM)的地表下沉系数的SVM预测模型,结合我国典型的地表移动观测站实际案例,分别采用网格参数寻优算法、遗产算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM模型进行参数寻优,并采用考虑交... 展开更多; 关键词地表下沉系数支持向量机网格参数寻优算法遗传算法粒子群寻优算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVM的语音特征提取及识别模型研究被引量：3: 3; 作者吴皓莹程晶范凯《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2014年第2期316-319,共4页; 针对非特定文本的说话人识别,研究了特征提取方法及SVM核函数和参数选取对识别结果的影响,分析了现有的语音特征提取算法及各自的优缺点,以及不同核函数、核参数及惩罚参数对识别性能的影响.采用改进的网格寻优方法,进一步提高语音信息... 展开更多; 关键词支持向量机(SVM) 特征参数核函数识别模型网格寻优算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

不同模态分解方法结合LSTM模型对日径流预报的影响被引量：3: 4; 作者谭永杰王现勋 +2 位作者段茗续刘亚茹姚华明《人民珠江》 2023年第12期64-72,79,共10页; 针对日径流序列不平稳性与波动性的特点,尝试将模态分解和深度学习组合预测方法引入至日径流预报。首先,采用完整集合经验模态分解方法对日径流时间序列进行分解,得到不同频率成分的模态分量;其次,为不同的模态分量构建长短期记忆神经... 展开更多; 关键词日径流预报长短期记忆网络完整集合经验模态分解网格搜索参数寻优算法宜昌水文站; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于相空间重构的光纤周界信号识别算法研究被引量：8: 1; 作者王建平郝钊朱程辉; 机构合肥工业大学电气与自动化工程学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期643-648,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51177034); 文摘文章将相空间重构和复小波包变换引入入侵信号类型的识别,对原始信号进行相空间重构,以便更深地反映光纤入侵振动数据混沌特性的内在动力性属性。以相空间重构嵌入维数作为复小波包变换数据输入长度,避免输入信号长度的随意性。采用复小波包提取重构信号的能量分布特征构成入侵信号识别的特征集,以主成分分析对原始特征集降维,通过网格参数寻优算法得到支持向量机(support vector machine,SVM)回归模型的最优参数,以最优参数进行SVM入侵类型识别。实验结果表明,该方法能正确监测入侵事件且误报率与漏报率低。; 关键词光纤周界安防系统相空间重构复小波包主成分分析网格参数寻优算法支持向量机(SVM); Keywords optical fiber perimeter security system phase space reconstruction complex wavelet packet principal components analysis（PCA） grid parameter optimization algorithm~ support vector machine（SVM）; 分类号 TH744 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支持向量机模型的地表下沉系数计算参数寻优: 2; 作者熊睿; 机构江西铜业集团东同矿业有限责任公司; 出处《采矿技术》 2021年第6期108-111,共4页; 文摘为准确快速地对地表下沉系数进行预测分析,提出基于支持向量机(SVM)的地表下沉系数的SVM预测模型,结合我国典型的地表移动观测站实际案例,分别采用网格参数寻优算法、遗产算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM模型进行参数寻优,并采用考虑交叉概率的改进GA算法对地表下沉系数进行预测。结果表明,改进的GA算法预测回归系数可达到0.95271,适合地表下沉系数预测分析,预测准确率最高。; 关键词地表下沉系数支持向量机网格参数寻优算法遗传算法粒子群寻优算法; 分类号 TD325.2 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVM的语音特征提取及识别模型研究被引量：3: 3; 作者吴皓莹程晶范凯; 机构武汉理工大学信息工程学院湖北工业大学信息技术中心; 出处《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2014年第2期316-319,共4页; 基金国家自然科学基金项目资助(批准号:51211130307); 文摘针对非特定文本的说话人识别,研究了特征提取方法及SVM核函数和参数选取对识别结果的影响,分析了现有的语音特征提取算法及各自的优缺点,以及不同核函数、核参数及惩罚参数对识别性能的影响.采用改进的网格寻优方法,进一步提高语音信息的识别时间.; 关键词支持向量机(SVM) 特征参数核函数识别模型网格寻优算法; Keywords support vector machine （SVM） feature Extraction kernel function recognition model grid search method; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不同模态分解方法结合LSTM模型对日径流预报的影响被引量：3: 4; 作者谭永杰王现勋段茗续刘亚茹姚华明; 机构长江大学资源与环境学院油气地球化学与环境湖北省重点实验室中国长江电力股份有限公司智慧长江与水电科学湖北省重点实验室; 出处《人民珠江》 2023年第12期64-72,79,共10页; 基金国家自然科学基金面上项目(51979198,91647204)。; 文摘针对日径流序列不平稳性与波动性的特点,尝试将模态分解和深度学习组合预测方法引入至日径流预报。首先,采用完整集合经验模态分解方法对日径流时间序列进行分解,得到不同频率成分的模态分量;其次,为不同的模态分量构建长短期记忆神经网络日径流预测模型,并采用网格搜索参数寻优算法优化预报模型的超参数;最后将各模型预报结果进行模态重组获得日径流预报结果。以宜昌水文站日径流预报为研究实例,所构建的组合模型较单一长短期记忆神经网络的和分别降低了65.02%、58.35%与2.88%,且运用完整集合经验模态分解方法的分解效果优于传统的模态分解方法,为短时间尺度下的非线性和非平稳的日径流预报提供了新的方法和参考。; 关键词日径流预报长短期记忆网络完整集合经验模态分解网格搜索参数寻优算法宜昌水文站; Keywords daily runoff forecasting long short-term memory neural network complete ensemble empirical mode decomposition grid search parametric optimization algorithm Yichang hydrological station; 分类号 TV21 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于相空间重构的光纤周界信号识别算法研究	王建平郝钊朱程辉	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于支持向量机模型的地表下沉系数计算参数寻优	熊睿	《采矿技术》	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于SVM的语音特征提取及识别模型研究	吴皓莹程晶范凯	《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	不同模态分解方法结合LSTM模型对日径流预报的影响	谭永杰王现勋段茗续刘亚茹姚华明	《人民珠江》	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料