基于带RBF核的SVM模型对红酒品质的精准分类

针对红酒品质的"精准分类"和影响红酒品质的重要指标问题,综合带RBF(径向基函数)核的SVM(支持向量机)模型、递归特征删除、深层次回归分析及单因素方差分析等方法,构建支持向量机模型和作用效力挖掘模型,使用R和SPSS进行编程求解.研究结果表明:该模型的精确率高达74.01％,且其误差绝对值最大不超过3,并找出影响程度...     

一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法

在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。     

基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置

对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进行了优化配置,得到了传感器对应于其初始布置模式下的最优配置,为该结构试验件的实际压电传感器的优化配置提供指导依据。仿真结果也表明,对于更多传感器的初始布置模式,采用该遗传神经网络方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本。     

基于支持向量机处理圆度误差

提出一种基于支持向量机计算圆度误差的方法.支持向量机的理论基础是Vapnik创建的统计学习理论.它采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力.该方法采用支持向量机对圆度误差评价,克服了传统圆度最小二乘法评价的局部收敛问题.仿真实验结果表明介绍的方法可以有效、正确地评价圆度误差.     

一种新的支持向量机树学习模型

针对特征空间维数较高时,混淆交叉支持向量机树中间节点的学习结果可能包含冗余特征信息的情况,考虑各维特征之间的相互关系以及各数据点之间的相互关系对数据的分类影响,提出一种基于有监督局部线性嵌入的支持向量机树学习模型.考虑每个中间节点上需要不同的特征信息进行局部决策,分别对每个中间节点(包括根节点)上的样例进行有监督局部线性嵌入学习.实验以手写阿拉伯数字识别问题为例验证和分析了模型的结构和分类识别性能,与其他学习模型的对比结果表明,该模型能在有监督局部线性嵌入学习的基础上,以更精简的结构获得与其他学习模型可比的识别精确率.     

改进果蝇优化算法及其在不平衡数据分类中的应用

类别不平衡数据的分类问题是数据挖掘及机器学习过程中的一个研究热点,基于代价敏感学习方法通常用于解决类别不平衡数据分类问题,然而,它在实际应用过程中通常因样本的误分类成本未知而受到限制.针对此问题,文中采用群体智能算法优化样本的误分类代价.果蝇优化算法(Fruit fly optimization algorithm,F...     

POS机,让选民登记提速

信息化登记的速度,到底有多快？作为上海市三个试点街道之一,闸北区宝山路街道在不久前结束的区人大换届选举选民登记工作中,用移动POS机读取社保卡进行登记,仅用短短6天时间,就全部完成了任务,让人叹为观止。对“上站．上网、上线．上机、上门”这几个登记渠道而言,最受青睐的是上机登记,只需要10至15秒钟的操作时间,就可以完成一位选民的登记工作。[编者按]     

改进的极小极大概率终端学习机

极小极大概率机(Minimax Probability Machine, MPM)、极小极大概率终端学习机(Minimax Probability Extreme Learning Machine, MPELM)和孪生极小极大概率终端学习机(Twin MPELM, TMPELM)在不对数据分布进行具体要求的情况下,可以为泛化误差提供明确的上界,同时使经验风险极小化。目前,MPM算法、MPELM算法和TMPELM算法主要是通过求解二阶锥规划模型的内点算法实现。本文利用支持向量机思想和凸二次规划的Wolfe对偶形式,对已有的MPM算法、MPELM算法和TMPELM算法进行了改进,并提出了三个新算法。实验结果表明,本文所提算法是有效和可竞争的。     

基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选

为了解决基于测井数据对油气水层的实时识别这一技术难题,利用计算机科学与现代数学,结合随钻测井技术与机器学习算法进行油气水层的随钻识别。首先,对训练集数据进行相关性分析,剔除弱相关或冗余数据;其次,选择一对多支持向量机、一对一支持向量机以及随机森林算法分别建立油气水层分类识别模型,并使用网格搜索方法及10折交叉验证法对3种分类识别模型参数进行优选;最后,运用参数优选后的各分类识别模型,对随钻测井数据进行油气水层的识别。研究结果表明,3种分类识别模型对研究区块油气水层随钻识别的准确率均达到75%以上。在训练样本较少的情况下,优先选用一对一支持向量机分类识别模型进行油气水层的随钻识别。     

自整角机旋转角度的电气测量

介绍自整角机旋转角度的测量及跟踪方法，进行了测量原理公式的推导，给出了实现的具体方法。