财务共享模式下的财务智能化协作系统设计研究

随着人工智能等新技术不断发展,财务共享模式也迎来了新的历史发展纪元.针对建筑企业协作施工财务管理过程中的现状,提出了基于支持向量机的协作施工合同资金支付预警模型和基于BP神经网络的分包商信用信用评价模型,选择7个风险指标并设置三种风险等级,建立6个信用评价指标一级指标和20个二级指标.通过模型训练和测试,结果表明具有明...     

参数优化支持向量机的农业大棚温室温度预测模型

利用支持向量机核函数linear,polynomial,radial basis function和sigmoid,通过粒子群算法对惩罚参数c和gamma寻优,建立农业大棚温室温度预测模型.试验结果表明:通过粒子群算法设定惩罚参数c为14.392,gamma为0.01时,得到的P_RBF预测模型对由24个测试时间所测数据组成的训练集拟合程度达90.849%,对加入随机影响因子的由5个测试时间所测数据组成的预测集拟合程度达90.545%,显示该预测模型具备相当的鲁棒性;P_RBF模型对温室内温度预测具备相当的可靠性,可以准确预测温室内温度变化趋势,解决温室控制系统中温度难以预测的问题.     

多类SVM分类算法的研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是上世纪九十年代提出的一种基于小样本的新的统计学习方法,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中分析了SVM基础理论并总结了目前存在的基于支持向量机的主要分类方法,包括"一对多"方法、"一对一"方法、决策有向无环图方法、基于二又树的多类分类方法和其它方法,并对各自的优缺点及性能做了比较.     

一种端到端的织物颜色自动预测框架

鉴于传统的织物染料配方设计流程耗时耗力,提出一种端到端的机器学习框架,从染色工艺参数自动预测产品颜色出发,为染料配方工作提供精准的理论指导.理论上,该框架可由任意有监督回归模型实现.采用多维支持向量回归机(multi-dimensional support vector regressor,M-SVR)或反向传播神经网...     

采用电压矢量重构的异步机PWM控制方法

本文基于控制异步机气隙磁通按准圆形轨迹移动的原理，采用电压矢量重构的PWM方法实现了异步机的速度调节控制。     

人机工程学在工程机械设计中的应用

人机工程学是研究人-机-环境的一门新兴学科。本文分析了人机工程学在工程机械设计中的应用,预测了人机工程学原理在工程机械设计中的发展趋势。     

基于支持向量机的景象匹配区选择方法

考虑景象匹配区选择结果与参考图像信息之间的联系与制约,提出了基于支持向量机的景象匹配区选择方法.首先合理选择基于灰度和基于特征的2级测度参数,准确有效地表示参考图图像信息;其次将多个测度参数归一化组成样本集的输入属性向量,并使用去均值归一化算法得到匹配结果作为样本集的输出;最后选择合适的核函数与最佳参数训练样本集数据,得到具有自动区分景象适配区与非景象匹配区能力的决策函数,并用其分类实现任意候选参考图的匹配区选择.实验结果表明该方法具有较大的适应性和抗干扰性,能够对复杂参考图的匹配区选择进行正确决策指导.     

基于动柔度矩阵和支持向量机的井架损伤识别技术

动柔度矩阵是结构损伤检测的有力工具.支持向量机是在统计学习理论上发展出的一种学习机器,其针对小样本分类识别性能优越.提出了一套基于支持向量机和动柔度矩阵的损伤识别技术.对JJ160/41-K型石油井架模型进行了损伤实验研究,利用实验数据构建了分类识别支持向量机,并以数值仿真计算,验证了该技术的有效性.     

基于SVM的瓦斯体积分数混沌时间序列预测

文章针对瓦斯体积分数时间序列的非线性和不确定性特征,提出了一种基于SVM的混沌时间序列预测方法.该方法采用改进的最大Lyapunov指数法识别时间序列的混沌特性,通过多次试验选取合适的参数构造SVM预测模型,最后使用优化的预测模型对φ瓦斯的变化趋势进行预测.仿真结果表明,该模型能够较好地解决φ瓦斯时间序列的预测问题,与RBF神经网络模型相比,具有较高的预测精度.     

工业共沸精馏塔软测量建模方法的研究与应用

针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,利用基于支持向量机技术的软测量建模方法,建立了恰当的工业软测量模型。利用滑动时间窗技术实时更新建模数据集,并根据预估精度决策在线优化和模型更新,提高工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于滑动时间窗的LS—SVM软测量建模方法,是一种有效的软测量建模方法。