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1.
多点输入下大跨度结构地震反应分析研究现状   总被引:61,自引:0,他引:61  
对大跨度结构的地震动输入及分析方法进行了综述,介绍了多点输入下大跨度结构的地震反应分析方法,侧重评述了土和结构共同作用下,多 点输入对结构地震反应的影响。最后,对需要进一步研究的问题提出了部分见解。  相似文献
2.
多Agent系统研究综述   总被引:40,自引:0,他引:40  
Agent与多Agent系统 (MAS)是分布式人工智能 (DAI)的主要研究方向之一 .介绍了MAS的主要研究领域与最新进展 ,对MAS研究的技术基础、Agent的认知模型与理论、Agent的体系结构、MAS中的规划等方面进行了阐述  相似文献
3.
基于支持向量机的机械故障诊断方法研究   总被引:37,自引:2,他引:35  
针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器。这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器,不必进行信号预处理以提取特征量,便可实现多故障的识别和诊断。测试结果表明,当数据样本中含有26%的噪声时,故障分类器仍然能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、可对故障在张分类和故障分类能力强的优点。  相似文献
4.
岩爆预测的支持向量机   总被引:35,自引:3,他引:32       下载免费PDF全文
针对岩爆预测问题,提出了基于支持向量机的预测方法,通过对影响岩爆因素的分析,然后运用支持向量机理论建立岩爆预测的支持向量机模型·结果表明,基于支持向量机的岩爆预测方法具有较高的准确率,该方法是科学可行的,具有广泛的应用前景·  相似文献
5.
基于支持向量数据描述的机械故障诊断研究   总被引:33,自引:1,他引:32  
为了解决在机械智能监测与诊断中缺少故障样本的问题,提出了一种机械故障单值分类的新方法——支持向量数据描述法。该方法只需要一类目标样本作为学习样本,而不需要其他非目标样本,就可以建立起单值分类器,从而区分了非目标样本和目标样本。将这种方法应用在机械故障诊断和状态监测中,仅仅依靠正常运行时的数据信号,而不需要故障数据,就可以监测机器的运行状态,且不需要对原始数据进行特征提取。实验结果表明,支持向量数据描述法与传统的神经网络方法相比,具有较好的分类能力和较高的计算效率。  相似文献
6.
支持向量机与最小二乘法的关系研究   总被引:32,自引:0,他引:32  
研究了支持向量机 (SVM)在二次损失函数下的优化问题解的形式 ,并与普通的最小二乘 (L S)估计问题进行了比较 ,得到了几乎完全一致的优化问题形式。由于 SVM在二次损失函数下的优化问题对应于一个欠定问题 ,该问题在最小二乘估计中有最小范数解。如果 SVM的参数选择合适 ,从理论上可以证明采用二次损失函数的 SVM函数拟合问题实际为约束最小二乘估计问题 ,并且该问题的解对应于最小范数最小二乘解。由于最小化范数解实际是 SVM在取某些参数时的一个特例 ,如果能够自动调整这些参数 ,则得到一类最小化范数解。由此提出了采用 SVM解决最小二乘法问题的思想 ,由于 SVM的优点 ,使解更加符合实际情况  相似文献
7.
交互支持向量机学习算法及其应用   总被引:31,自引:0,他引:31  
交互支持向量机学习算法能解决一些监督学习问题中学习样本较少的问题,它以支持向量机( S V M )方法为基础,将设计分类器变成一个交互的过程,即: 根据对已知样本进行的 S V M 分类器设计,主动采样选择“有用”的新样本,并进行下一步 S V M 分类器的设计。与普通 S V M 法相比,该方法所需的样本量大大降低,而且可能达到更好的推广能力。文本信息过滤问题的实例说明了该算法的有效性。  相似文献
8.
组合评价系统综合研究   总被引:30,自引:0,他引:30  
运用系统分析的思想,对组合评价系统进行多层次、多角度的探讨.首先根据综合评价方法的内在属性差异,将评价方法分为三个层次;其次,提出了同一层次上评价方法的组合以及各层次之间相应的评价组合问题;最后探讨了构建有效的组合评价的计算机系统的思路.  相似文献
9.
基于支持向量机的相关反馈图像检索算法   总被引:28,自引:0,他引:28  
相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的研究方法 ,从机器学习的角度 ,以支持向量机 (SVM)为分类器 ,提出了一种新的相关反馈方法。在每次反馈中对用户标记的正例和反例样本进行学习 ,建立 SVM分类器作为模型 ,并根据学习所得的模型进行检索。由于 SVM分类器在一定程度上勾勒出了相关图像在特征空间中的分布 ,因而对整个图像库进行检索时可以查找到更多的相关图像。使用由9918幅图像组成的图像库进行实验 ,结果表明 :该方法可以通过交互的反馈过程 ,有效地检索出更多的相关图像 ,并且在有限训练样本情况下具有良好的泛化能力  相似文献
10.
基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法   总被引:28,自引:1,他引:27  
基于支持向量机(SVM)在处理小样本,高维数及泛化性能等强方面的优势,提出了一种基于主元分析(PCA)与SVM的人脸识别方法,利用PCA方法对人脸图像进行特征提取,再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别,剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。  相似文献
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