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741.
针对区间回归中上、下2个端点的误差范围不相同的非对称问题,建立了Fitness、Possibility 和Necessity 3个回归模型,对区间样本的中心趋势和最大、最小可能边界进行综合分析,并引入支持向量机,区分线性和非线性两种情况,提出了非对称区间回归支持向量机AIR-SVM(asymmetrical interval regression SVM)算法,对非对称区间数据集回归估计进行了分析.通过3个数据仿真实验,检验了提出算法的良好性能,有效地解决了非对称情况下精确数输入-区间数输出的区间数据回归问题.  相似文献   
742.
Vocal cord paralysis can occur as a complication o surgery or anaesthesia,if permanent is a significant clinica problem.Early detection is important to optimize the chance o repair,and avoid complications associated with an impaired swallow.An algorithm to detect altered vocal cord function was presented based on wavelet packet analysis(WPA) and suppor vector machines(SVM),and compared with the Hoarseness Diagram method(HDm),which was reported as an objective voice quality evaluation approach and could be u...  相似文献   
743.
针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题, 提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机(SVM)分类模型. 以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能. 为验证其有效性, 将该模型应用于森林覆盖类别分类, 并与标准支持向量机模型分类结果对比. 实验结果表明, 该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度.  相似文献   
744.
提高人参品类的鉴别效果, 研制了一套智能化自动检测系统。 该系统硬件主要包括气体传感器阵列的 驱动电路、 信号调理和数据采集电路、 信息处理单元电路、 进气部分电路控制电路、 外部接口电路。 该系统使 用主成分分析(PCA: Principal Component Analysis)与支持向量机(SVM: Support Vector Machine)相结合的算法 实现对人参品类的鉴别, 同时利用 PID(Proportion Integral Differential)算法实现对气室温度的智能控制, 提高了 气体传感器的稳定性和精确度。 使用该系统对红参、 白参、 西洋参、 太子参、 三七(小人参)以及外形与气味相 似的天花粉进行了多组测试。 实验结果表明, 该系统对人参品类的鉴别具有较高的准确度, 并且操作简单、 成本低廉, 具有良好的应用前景。  相似文献   
745.
针对一类线性定常系统,基于扇形区域,研究了执行器单一部件故障诊断与可靠控制的问题.首先,对于文中极点信息难于获取的问题,给出全维状态观测器的设计方案,实现对极点信息的实时观测.同时为解决支持向量机在故障诊断中选取参数易受主观先验知识影响的缺陷,提出用MPSO-SVM(Modify Particle swarm opti...  相似文献   
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