共查询到10条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递减惯性权重和综合学习粒子群算法进行结合,用于改进粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而实现对核极限学习机的参数优化。 相似文献
2.
3.
随着电气化进程的加快,对接触网的运行及故障识别等提出了更高的要求针对目前电气化铁路接触网参数较多、容易发生故障,且故障识别较慢、精确度不高等问题,提出一种基于动态协同更新机制的接触网故障智能识别方法首先,依据技术标准选取接触网中常见的几种典型参数故障数据与正常数据,并完成各类别的标签指标设计;其次,针对传统粒子群算法中存在的寻优能力不足等问题,采用动态协同更新机制进行改进;然后,构建基于动态协同更新机制改进粒子群优化极限学习机的接触网故障智能识别模型（DCUMPSO ELM）;最后,通过仿真实验分析,验证所提方法在接触网故障智能识别中的有效性,为接触网故障识别提供了一种新的智能方法与思路 相似文献
4.
5.
6.
应用GM(1,1)模型对1995～2017年黑龙江省粮食产量进行趋势的分析,并且按照发展趋势进行为期三年的预测.所应用到的GM(1,1)模型是按照参数的双向差分进行最小二乘估计,并且在初始值也进行两方面的变动,应用模型初始值加权评均法、模型初始值加权误差平方法.这样可以适当的提高模型的预测精度. 相似文献
7.
8.
为提高滤光片缺陷识别的精度,提出一种基于纹理特征和Hu不变矩的核极限学习机(KELM)滤光片缺陷识别算法。通过提取能量、熵、对比度和局部均匀性以及7阶Hu不变矩特征组成联合特征向量,将联合特征作为KELM的输入,滤光片缺陷类别作为KELM的输出,建立KELM的滤光片缺陷识别模型。通过KELM和极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)的对比发现,算法KELM具有更高的识别准确率,提高了滤光片缺陷识别的精度,同时为滤光片缺陷识别研究和应用提供了新的方法。 相似文献
9.
为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果，提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理，计算图像中前景和背景的概率，训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理，优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验，结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果，较完整地展示了分割后的图像细节，具有较好的应用价值。 相似文献