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泉水水库溃坝洪水模拟计算 总被引：6，自引：0，他引：6
用部分溃坝的波流与堰流相交简化法模拟溃坝最大流量；用Preissmann四点偏心隐式差分对Saint-Venant方程组进行离散，Newton-Raphson方法迭代求解并推求出溃坝洪水演进过程，模拟结果大体上能反映实际情况，成果可为泉水水库及下游防洪调度提供依据。 相似文献
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模糊支持向量机的核心思想是赋予样本模糊隶属度,给每个样本以不同的权重,从而克服标准支持向量机对噪声和异常点敏感的问题.现有的模糊支持向量机算法通常以样本与类中心距离为基础,给每个样本赋予一个固定的隶属度,没有根据样本分布对隶属度做进一步修正.提出了一种新的动态方式赋予样本隶属度,利用萤火虫算法不断地更新样本中心的位置和隶属度函数,同时利用粒子群算法优化模糊支持向量机参数.在UCI数据集上的实验结果表明,该算法可以有效减少噪声和野点对超平面的影响,分类性能要优于几类常用的模糊支持向量机算法. 相似文献
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提出一种基于两步特征加权的模糊支持向量机算法.首先，利用信息增益算法获取样本的特征权重.然后，计算最大权重的特征与其他特征间的斯皮尔曼相关系数，并将二者相乘后再与原有的特征权重相加，得到新的特征权重，减少弱相关和不相关特征对分类造成的影响.最后，在设计样本模糊隶属度时，不仅考虑样本与类中心的距离，还引入了样本间的亲和度，并将二者进行融合，以此减弱样本分布不均对分类精度的影响.在UCI数据集上的实验表明，与现有流行的几种模糊支持向量机算法相比，所提算法在准确率和F1值上得到了提升. 相似文献
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