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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
基于支持向量机与开口波导法的电磁参数提取方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文在考虑了同轴波导转换连接的基础上建立了开口波导的有限元数值计算模型,利用建立的模型计算得到被测材料的散射参数;利用计算到的散射参数训练支持向量机,利用训练过的支持向量机对试验数据进行了预测验证。仿真结果表明,采用支持向量机预测的数据达到令人满意的结果。  相似文献   

2.
利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。  相似文献   

3.
为提高支持向量机在机械故障诊断测试中的分类正确率,将模拟退火算法与支持向量机相结合,用模拟退火算法优化支持向量机核函数及其参数,再将故障特征输入支持向量机进行故障识别.诊断实例表明,该方法与传统支持向量机方法相比能得到较高的诊断精度.  相似文献   

4.
基于2DLDA与FSVM的人耳识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
吕秀丽 《科学技术与工程》2012,12(12):2852-2855
针对人耳图像特征提取和识别方面存在的问题,提出一种将二维线性鉴别分析(2DLDA)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的人耳图像识别方法.利用2DLDA将人耳图像直接投影,提取的人耳特征,可以保留人耳图像样本的大量类内和类间信息.同时,FSVM在支持向量机(SVM)的基础上引入隶属度参数,更加适合多类问题.实验结果表明,该方法与2DLDA相比具有更高的识别率.  相似文献   

5.
基于LS-SVM的深基坑工程位移反分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
张庆 《科学技术与工程》2012,12(33):8943-8946,8955
由于传统的位移反分析方法计算复杂,精度不高,不易迅速掌握等,则基于最小二乘支持向量机的反分析技术孕育而生。将探索该方法在深基坑工程位移反分析中的应用。首先结合相关规范和地区经验,通过正交设计方法获得多组参数组合,用来做数值模型的参数输入。再通过有限差分软件FLAC3D进行数值分析获得各组参数对应的位移信息,从中提取支持向量机的训练样本和测试样本,获得支持向量机模型。最后再以实际监测位移值带入模型获得反演计算的土层参数,并且通过数值模拟进行验证,取得了很好的效果。获得了与实际非常相似的数值模型。反演和验证结果反映了最小二乘支持向量机在基坑工程参数反演分析中的应用是可行的和可靠的。  相似文献   

6.
人脸识别身份验证技术是目前一个非常活跃的研究课题.文章针对人脸识别系统涉及到的人脸特征提取、识别验证等环节,利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,并提出用支持向量机与遗传算法相结合的新型算法进行分类识别,利用遗传算法自动选择最优的核函数参数,将以上方法相结合的新型人脸识别方法的实验结果表明,该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率,其整体性能优良.  相似文献   

7.
支持向量机(SVM)的学习性能主要取决于参数选择.论文基于育种算法提出了混合算法的支持向量机参数优化模型,即将种子或者粒子所对应的适应度取作交叉验证方法中的测试样本集数据的识别率,构成基于混合算法的支持向量机,并通过数值试验验证了该方法的可行性。  相似文献   

8.
基于灰色关联支持向量机的地表沉降预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于隧道地表沉降是一个非常复杂的系统工程,受到多种高维非线性、随机性和有限样本等因素的影响,提出隧道地表沉降预测的灰色关联支持向量机分析方法.该方法基于灰色关联分析确定影响沉降量的主要因子,利用学习样本构建数值模型,并通过支持向量机学习建立沉降与随机变量之间的非线性映射关系.为避免人为选择参数的盲目性,采用模拟退火算法搜索支持向量机核函数和参数,进而对未来的变形进行预测.通过对工程实例样本进行学习和预测,并将误差结果与单一的支持向量机模型进行对比.研究结果表明:该方法科学可靠;可用于含有大量随机变量的隧道沉降分析.  相似文献   

9.
基于模糊信息粒化软测量建模方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;利用提取的特征作为支持向量机的输入进行建模.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,该模型具有很好的预测精度和泛化性能,是一种有效的数据建模方法.  相似文献   

10.
不透水面丰度的提取在城市环境监测和规划研究中具有重要价值.基于2006年7月30日合肥市TM影像数据,运用支持向量机(SVM)监督分类与线性光谱混合模型(LSMM)相结合的方法提取研究区不透水面丰度值,并与单一运用线性光谱混合模型提取结果进行比较.研究结果表明:支持向量机监督分类和线性光谱混合模型相结合的方法RMSE为12.8%,提取精度高于线性光谱混合模型,该方法提高了城市不透水面丰度提取的精度.  相似文献   

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