期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法
被引量：
7
1
作者
齐芳
冯昕
徐其江
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第3期294-296,共3页
提出基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法。该算法使直推式学习思想的优势得到充分的展现,在部分UCI标准数据集和20-Newgroups文本实验数据集上的对比实验表明,该算法较经典支持向量机算法和基于蚁群算法的直推式支持向量机算...
提出基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法。该算法使直推式学习思想的优势得到充分的展现,在部分UCI标准数据集和20-Newgroups文本实验数据集上的对比实验表明,该算法较经典支持向量机算法和基于蚁群算法的直推式支持向量机算法具有更高的分类性能。
展开更多
关键词
直推式学习
支持向量机
人工鱼群算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于AJAFSA-SVM温度补偿算法的SF6泄漏检测方法研究
被引量：
11
2
作者
何怡刚
苏蓓蕾
+2 位作者
李兵
陈张辉
张超群
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第8期42-49,共8页
针对现有六氟化硫（SF6）气体泄漏在线检测方法检测精度低的问题,提出了一种基于差分吸收激光雷达（DIAL）检测方法及系统。该系统通过测量SF6气体浓度达到泄漏检测的目的。实验研究表明,检测系统在不同温度下测量误差值超过允许范围,...
针对现有六氟化硫（SF6）气体泄漏在线检测方法检测精度低的问题,提出了一种基于差分吸收激光雷达（DIAL）检测方法及系统。该系统通过测量SF6气体浓度达到泄漏检测的目的。实验研究表明,检测系统在不同温度下测量误差值超过允许范围,需要进行温度补偿,因此提出了一种基于改进人工鱼群算法（AJAFSA）的支持向量机（SVM）温度补偿算法。针对SVM中惩罚因子C和高斯核函数σ的传统选择方法精度低,搜索时间长且难以获得最佳值的问题,该算法自适应获取人工鱼群（AFSA）算法的视野和步长并加入全局信息,对SVM算法中参数C和σ寻优。研究表明,与AFSA优化的SVM算法相比,该算法训练时间减小了35.300 s,测试时间减小0.657 s,测试极差值减少到49,为之前的60.49%,算法性能更优。
展开更多
关键词
SF6气体泄漏
改进人工鱼群算法
支持向量机
差分吸收激光雷达
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法
被引量：
7
1
作者
齐芳
冯昕
徐其江
机构
天津体育学院体育文化传媒系计算机教研室
天津音乐学院网管中心
山东信息职业技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第3期294-296,共3页
文摘
提出基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法。该算法使直推式学习思想的优势得到充分的展现,在部分UCI标准数据集和20-Newgroups文本实验数据集上的对比实验表明,该算法较经典支持向量机算法和基于蚁群算法的直推式支持向量机算法具有更高的分类性能。
关键词
直推式学习
支持向量机
人工鱼群算法
Keywords
transductive learning support vector machine artificial fish school algorithm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于AJAFSA-SVM温度补偿算法的SF6泄漏检测方法研究
被引量：
11
2
作者
何怡刚
苏蓓蕾
李兵
陈张辉
张超群
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第8期42-49,共8页
基金
国家自然科学基金(51577046)
国家自然科学基金重点项目(51637004)
国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目(2016YFF0102200)资助
文摘
针对现有六氟化硫（SF6）气体泄漏在线检测方法检测精度低的问题,提出了一种基于差分吸收激光雷达（DIAL）检测方法及系统。该系统通过测量SF6气体浓度达到泄漏检测的目的。实验研究表明,检测系统在不同温度下测量误差值超过允许范围,需要进行温度补偿,因此提出了一种基于改进人工鱼群算法（AJAFSA）的支持向量机（SVM）温度补偿算法。针对SVM中惩罚因子C和高斯核函数σ的传统选择方法精度低,搜索时间长且难以获得最佳值的问题,该算法自适应获取人工鱼群（AFSA）算法的视野和步长并加入全局信息,对SVM算法中参数C和σ寻优。研究表明,与AFSA优化的SVM算法相比,该算法训练时间减小了35.300 s,测试时间减小0.657 s,测试极差值减少到49,为之前的60.49%,算法性能更优。
关键词
SF6气体泄漏
改进人工鱼群算法
支持向量机
差分吸收激光雷达
Keywords
SF6gas leak
improved
artificial
fish
school
algorithm
support
vector
machine
s
differential absorption lidar
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]
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
基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法
齐芳
冯昕
徐其江
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于AJAFSA-SVM温度补偿算法的SF6泄漏检测方法研究
何怡刚
苏蓓蕾
李兵
陈张辉
张超群
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
