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基于邻域粗糙集与支持向量机的射频识别系统识别率预测
被引量：
9
1
作者
王宏刚
王姗姗
+2 位作者
姚佳
潘若禹
庞胜利
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期3170-3180,共11页
为了优化射频识别系统硬件部署,提高部署效率,提出一种基于邻域粗糙集与支持向量机理论的射频识别系统识别率预测模型。首先利用邻域粗糙集理论对影响射频识别系统识别率的初始因子以最小相关和最大依赖度为准则进行属性约简,筛选出核...
为了优化射频识别系统硬件部署,提高部署效率,提出一种基于邻域粗糙集与支持向量机理论的射频识别系统识别率预测模型。首先利用邻域粗糙集理论对影响射频识别系统识别率的初始因子以最小相关和最大依赖度为准则进行属性约简,筛选出核因子集。基于该核因子集建立了支持向量机预测模型,并使用交叉验证与网格搜索法自适应寻优模型参数,构造动态射频识别系统识别率预测模型,并对射频识别实验平台进行测试。结果表明,该模型预测分类准确率可达92.89%,均方根误差值为0.36,相比较基于K最近邻—朴素贝叶斯等其他分类预测模型,预测时间更短,运算速度更快。最后,通过智慧图书管理平台的应用实例,验证了所提模型的有效性。
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关键词
射频识别
邻域粗糙集理论
支持向量机
参数优化
预测
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职称材料
煤与瓦斯突出预测的NN-SVM模型
被引量：
16
2
作者
谢国民
谢鸿
+1 位作者
付华
闫孝姮
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期733-738,共6页
为提高煤与瓦斯突出预测的精度和速度,通过基于邻域粗糙集(NRS)理论对特征向量降维,提取出影响煤与瓦斯突出的核心致突因素,采用改进的支持向量机(NN-SVM)理论来构建煤与瓦斯突出风险与由各种致突因素组成的特征向量之间的非线性关系。...
为提高煤与瓦斯突出预测的精度和速度,通过基于邻域粗糙集(NRS)理论对特征向量降维,提取出影响煤与瓦斯突出的核心致突因素,采用改进的支持向量机(NN-SVM)理论来构建煤与瓦斯突出风险与由各种致突因素组成的特征向量之间的非线性关系。从而建立了基于邻域粗糙集(NRS)与改进的支持向量机(NN-SVM)相结合的煤与瓦斯突出预测模型。实验结果表明,该预测模型预测精度高,运算速度更快,同时还具有很好的泛化能力。
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关键词
煤与瓦斯突出
预测模型
邻域粗糙集理论
改进的支持向量机
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职称材料
基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型研究
被引量：
6
3
作者
黄思岚
杨杰
屈旭东
《人民长江》
北大核心
2021年第2期111-116,共6页
针对目前混凝土坝安全监测模型在精准度、稳定性及泛化性等方面的不足,结合邻域粗糙集(NRS)理论在对数据进行属性约简、消除冗余信息,和随机森林(RF)方法在分析非线性强、高度共线性和含噪声数据方面的优势,构建了基于NRS-RF的混凝土坝...
针对目前混凝土坝安全监测模型在精准度、稳定性及泛化性等方面的不足,结合邻域粗糙集(NRS)理论在对数据进行属性约简、消除冗余信息,和随机森林(RF)方法在分析非线性强、高度共线性和含噪声数据方面的优势,构建了基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型。以周宁水电站大坝监测数据为例,通过邻域粗糙集将10个初始影响因素约简为5个核心影响因素,采用约简后的属性作为随机森林的输入变量,建立基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型并进行预测分析,将其分析结果与基于传统最小二乘法的混凝土坝变形监测模型(OLS)分析结果进行对比。结果表明:NRS-RF模型的拟合和预测精度均较高,稳定性较好,为大坝变形监测提供了新的方法。
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关键词
混凝土坝
变形监测
邻域粗糙集理论
随机森林算法
周宁水电站
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职称材料
题名
基于邻域粗糙集与支持向量机的射频识别系统识别率预测
被引量：
9
1
作者
王宏刚
王姗姗
姚佳
潘若禹
庞胜利
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期3170-3180,共11页
基金
2017年工信部智能制造重大专项资助项目(Z135060009002)
陕西省重点研发计划资助项目(2018ZDXM-GY-041,2018GY-150)
+2 种基金
陕西省教育厅科学研究计划资助项目(18JK0704)
西安市科技计划资助项目(201805040YD18CG24-3)
陕西省工业科技攻关资助项目(2014K05-09)~~
文摘
为了优化射频识别系统硬件部署,提高部署效率,提出一种基于邻域粗糙集与支持向量机理论的射频识别系统识别率预测模型。首先利用邻域粗糙集理论对影响射频识别系统识别率的初始因子以最小相关和最大依赖度为准则进行属性约简,筛选出核因子集。基于该核因子集建立了支持向量机预测模型,并使用交叉验证与网格搜索法自适应寻优模型参数,构造动态射频识别系统识别率预测模型,并对射频识别实验平台进行测试。结果表明,该模型预测分类准确率可达92.89%,均方根误差值为0.36,相比较基于K最近邻—朴素贝叶斯等其他分类预测模型,预测时间更短,运算速度更快。最后,通过智慧图书管理平台的应用实例,验证了所提模型的有效性。
关键词
射频识别
邻域粗糙集理论
支持向量机
参数优化
预测
Keywords
radio frequency identification
neighborhood rough set
support vector machines
parameter optimization
prediction
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
煤与瓦斯突出预测的NN-SVM模型
被引量：
16
2
作者
谢国民
谢鸿
付华
闫孝姮
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期733-738,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51274118)
辽宁省教育厅基金项目(UPRP20140464)
文摘
为提高煤与瓦斯突出预测的精度和速度,通过基于邻域粗糙集(NRS)理论对特征向量降维,提取出影响煤与瓦斯突出的核心致突因素,采用改进的支持向量机(NN-SVM)理论来构建煤与瓦斯突出风险与由各种致突因素组成的特征向量之间的非线性关系。从而建立了基于邻域粗糙集(NRS)与改进的支持向量机(NN-SVM)相结合的煤与瓦斯突出预测模型。实验结果表明,该预测模型预测精度高,运算速度更快,同时还具有很好的泛化能力。
关键词
煤与瓦斯突出
预测模型
邻域粗糙集理论
改进的支持向量机
Keywords
coal and gas outburst
prediction model
neighborhood rough sets（NRS）theory
improved support vector machine（NN-SVM）
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型研究
被引量：
6
3
作者
黄思岚
杨杰
屈旭东
机构
西安理工大学水利水电学院
西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地
出处
《人民长江》
北大核心
2021年第2期111-116,共6页
基金
陕西省自然科学基础研究计划重点项目(2018JZ5010)。
文摘
针对目前混凝土坝安全监测模型在精准度、稳定性及泛化性等方面的不足,结合邻域粗糙集(NRS)理论在对数据进行属性约简、消除冗余信息,和随机森林(RF)方法在分析非线性强、高度共线性和含噪声数据方面的优势,构建了基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型。以周宁水电站大坝监测数据为例,通过邻域粗糙集将10个初始影响因素约简为5个核心影响因素,采用约简后的属性作为随机森林的输入变量,建立基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型并进行预测分析,将其分析结果与基于传统最小二乘法的混凝土坝变形监测模型(OLS)分析结果进行对比。结果表明:NRS-RF模型的拟合和预测精度均较高,稳定性较好,为大坝变形监测提供了新的方法。
关键词
混凝土坝
变形监测
邻域粗糙集理论
随机森林算法
周宁水电站
Keywords
concrete dam
deformation prediction
neighborhood rough set
random forest algorithm
Zhouning Hydropower Station
分类号
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域粗糙集与支持向量机的射频识别系统识别率预测
王宏刚
王姗姗
姚佳
潘若禹
庞胜利
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
煤与瓦斯突出预测的NN-SVM模型
谢国民
谢鸿
付华
闫孝姮
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型研究
黄思岚
杨杰
屈旭东
《人民长江》
北大核心
2021
6
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职称材料
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