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931.
数据挖掘在现代农业物流管理决策中的应用研究 总被引:4,自引:1,他引:3
现代农业物流的信息化、网络化和智能化发展为数据挖掘技术的应用提出了要求.分析了数据挖掘用于现代农业物流管理的重要意义,以数据仓库技术、数据挖掘技术为重点,分析了数据挖掘在现代农业物流管理决策中的挖掘过程及实现技术,指出了数据挖掘技术将为现代农业物流管理决策提供越来越强大的支持功能. 相似文献
932.
基于小波变换和支持向量机的音频分类 总被引:1,自引:0,他引:1
音频特征提取是音频分类的基础,而音频分类又是基于内容的音频检索的关键。使用小波变换和支持向量机的方法对音频进行分类。研究了小波变换域的音频特征提取,分析了这些特征在小波变换域中的意义。把得到的特征向量作为支持向量机的输入,把音频分成纯语音、带背景音乐的语音、音乐、环境音4种类型。实验结果表明,基于小波域的特征计算简单、能够较好地区分不同的音频类型,得到较高的分类精度。 相似文献
933.
基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
李晓东 《河北理工大学学报(自然科学版)》2008,30(4):76-80,103
研究我国粮食生产系统的变动规律,做好粮食产量科学预测不仅是制定农业政策的重要依据,而且对于保证我国的粮食安全具有重要意义。鉴于粮食生产系统的复杂性和信息不完全性,在对粮食生产系统灰色关联分析的基础上,确定出影响粮食产量的主要因子,然后根据支持向量机回归原理,建立了基于灰色关联支持向量机的预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为粮食产量预测提供了一条新的途径。 相似文献
934.
基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率. 相似文献
935.
针对常用的降维算法只能可视化高维数据某一方面或某几方面特征的不足,运用参数嵌入算法在低维空间可视化其所有的特征。首先假设数据的类别在嵌入空间服从高斯分布,通过支持向量机分类算法获得训练数据在高维空间类别属性的后验概率,然后运用参数嵌入算法得到测试数据在嵌入空间的坐标和类别属性,从而实现高维数据分类的可视化.在Usps,YaleB,Mini Newsgroups数据集上的实验结果表明,该方法不仅能在低维空间表示高维数据与所属类别的联系,而且能正确揭示出数据集内部和类别集内部的关系,有利于深入研究高维数据分类的性质,参数嵌入算法的可视化效果优于直接应用PCA,ISOMAP等算法得到的低维图形,并且计算复杂度仅是数据类别和相应个数的乘积,非常适合于数据量大,类别数较少的数据分类可视化。 相似文献
936.
基于支持向量机的并行学习方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于决策论中信息源合并规则,提出了基于支持向量机的并行学习方法(B-SVMs).在训练阶段,B-SVMs将一个大规模问题随机分解成若干规模较小的子问题,针对每个子问题同时训练支持向量机.在测试阶段,各个支持向量机并行给出测试结果,B-SVMs利用信息源合并规则将各支持向量机的输出组合而得到最终测试结果.在4个问题上与基于多数投票策略的组合支持向量机(MV-SVMs)和快速模块化支持向量机(FM-SVMs)相比,B-SVMs的泛化能力较高.与利用全部样本训练的标准支持向量机相比,B-SVMs极大地减少了训练时间和测试时间,而且具有与其相当的泛化能力. 相似文献
937.
使用加标记的核磁共振技术研究心肌形变是当今研究心肌运动的主要方法之一。如何由稀疏的标记线交点建立准确、连续的心肌位移场是研究工作的难点之一。本文提出了采用支持向量机的心肌质点连续位移场拟合的方法,实验表明该方法具有物理意义明确、算法简单、精度高的特点。 相似文献
938.
在最大支持启发函数的基础上提出了一种新的基于粗糙集的启发函数,称为参数加权平均支持启发函数.该方法的优点是考虑了可能性规则集的整体质量,它所选出的特征在决策类上能形成具有高加权平均支持度的规则,并且能够利用阈值调整下近似的水平.计算实例表明该方法是有效的. 相似文献
939.
步态识别是生物识别领域的研究热点之一,文章首先提取步态序列图像的不变矩,并利用主成分分析法(PcA)进行特征处理,最后使用支持向量机(SVM)进行分类。通过在步态数据库上进行实验,达到了较高的识别率。 相似文献
940.
为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性. 相似文献