支持向量机在矿渣-粉煤灰混凝土强度预测中的应用

为了更好地预测矿渣-粉煤灰混凝土强度,选择水胶比、取代率、灰渣比、减水剂、砂率和激发剂作为预测参数,建立了矿渣-粉煤灰混凝土强度预测的支持向量机模型。根据有限的学习样本,建立了各种影响因素和混凝土抗压强度之间的一种非线性映射,对矿渣-粉煤灰混凝土强度进行预测。以实际样本数据进行训练,并对测试样本进行了预测。预测结果表明,支持向量机方法有着良好的泛化能力,优于人工神经网络建模方法,为预测混凝土强度提供了一种新的方法。     

基于混沌自适应遗传 ν SVR的城市客运量预测

针对城市客运量预测问题本身所存在的小样本、高维数和非线性等特点,将ν-支持向量回归机(ν-support vector regression,ν-SVR)应用于城市客运量预测.为了提高ν-SVR模型的预测精度和泛化性能,利用基于混沌理论和自适应机制的混沌自适应遗传算法(chaosadaptive genetic algorithm,CAGA)优选ν-SVR模型参数,建立了基于CAGA进行参数优选的CAGA-ν-SVR城市客运量预测模型.结合1978～2008年统计数据进行了仿真预测,结果表明该模型的预测性能优于RBF神经网络模型、GA-SVR模型和GA-ν-SVR模型,平均绝对相对误差控制在2.3%以内,可有效应用于城市客运量预测.     

基于SVM-RFE的钓鱼网页检测方法研究

针对现有钓鱼网页检测方法存在的不足,基于后向选择算法,在信息获取、特征提取、分类器训练及检测疑似网络钓鱼网页等过程进行了优化.根据特征之间的相互关系划分等级空间,借助支持向量机回归特征消除的思想,提出了基于支持向量机的回归特征消除(SVM-RFE)对钓鱼网页进行检测的思路,设计出一种改进的钓鱼网页检测方法.最后对比不同特征维度在漏报率、误报率、识别率方面的差异,分析检测的有效性.实验结果表明:实际应用中可通过该方法准确有效地选定最优特征.     

基于USB接口的数据采集系统设计

ARM2378为数据采集系统的控制核心,系统中还包括信号数据采集电路、电源电路和报警电路等。设备与PC主机能够实现USB接口通讯,并能够进行数据的采集、转换、存储、异常报警等。便于系统的维护与升级,提高了开发效率,开发周期也被大大缩短。     

基于面部肌肉特征的面部表情度量方法

基于对人类表情肌活动效果的归纳,采用一种新的面部特征构造描述面部状态。以支持向量机的后验概率作为依据,提出一种基于面部肌肉特征的面部表情度量方法,并对基于不同特征和不同面部素材库的决策模型进行对比实验。结果表明,相比其他的方法,基于新特征的度量方法能够对不同的面部表情产生具有足够区分度的度量,并能够以较高的准确率提取视频文件中”最夸张”的表情。     

Wordfast Classic多种格式文件翻译方法举隅

以PowerPoint文件为例,在总结使用WFC翻译PPT文件的常规方法的基础上,提供了一种新的基于WFP 3.0译前译后处理的翻译方法,译员还可以通过该方法翻译诸如IDML/INX,MIF,TTX,XLS/XLSX等任意格式的文件.     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型(Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM).首先支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.     

基于灰粗糙支持向量机的连续多属性预测方法

文章对多属性且属性值为连续的决策系统进行预测,提出了灰粗糙支持向量机预测方法.首先采用灰色关联分析计算出条件属性相对于决策属性的重要度;并对连续属性进行离散化,结合Pawlak属性重要度与灰关联度进行约简;将约简后的条件属性作为影响因子,基于支持向量机对决策属性进行预测.实验结果表明,该方法是有效可行的.     

地区高校学科集群与创新平台发展路径研究

从学科建设、专业布局、学科集群与产业集群的匹配等多个角度对我国"学科集群"发展的现状与存在的主要问题进行分析,提出了基于科学集群的高校学科创新平台构建路径,最后对高校学科创新平台运行模式进行探讨。