长寿命沥青路面的设计介绍分析

本文结合长寿命沥青路面结构,建立相应力学模型,并对长寿命沥青路面结构组合设计中沥青路面的层底弯拉应变和产生的剪应力进行了相应分析,对长寿命沥青路面设计理念提出了相应结论和改进建议。     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于改进支持向量机的飞机空气循环系统仿真模型及故障分析

为了有效地识别飞机空气循环系统组件是否发生故障,区分故障类型,并作出对应的维修策略,提出一种基于改进支持向量机的飞机空气循环系统故障诊断方法;首先建立飞机空气循环系统仿真模型,然后将支持向量机运用于飞机空气循环系统,引入蚱蜢优化算法、位置随机偏移机制和模拟退火算法,对支持向量机进行参数优化,最后参考最优参数对飞机空气循环系统仿真模型进行训练。结果表明,建立的飞机空气循环系统仿真模型可以模拟不同情况下飞机空气循环系统主要组件的出口温度以及故障发生时的出口状态,加入蚱蜢优化算法等优化方式的支持向量机系统达到了简化调节参数、加快收敛、提高收敛精度的目的,可以根据多样本数据进行训练,完成故障分析。     

基于改进量子遗传优化支持向量机的配电网故障分类

针对传统方法在解决现代配电网故障分类时存在的求解速度慢、分类精度差的问题,提出一种结合量子遗传算法的支持向量机配电网故障分类方法。首先采集故障信号并进行S变换处理,将处理结果的均方根与均值作为特征量,以提高特征量辨识度;其次在量子遗传算法的种群更新策略中引入自适应动态旋转角,避免算法在早期陷入局部收敛,增加算法的调参精度。以IEEE33节点配电网模型为研究对象的实验结果表明,所提的特征量提取方法有效提高了支持向量机的故障分类精度,改进后的量子遗传算法通过为支持向量机寻到更优参数从而进一步提高了故障的判别精度和分类速度,验证了方法的有效性与准确性。     

桂北摩天岭拉培地区铀矿化元素地球化学特征

拉培地区位于摩天岭岩体东部,具有较为优越的铀成矿地质条件.从S-O同位素、微量元素和稀土元素地球化学等方面,重点分析了拉培地区EW向含矿构造的成矿流体来源和地球化学特征.研究结果表明:拉培地区F6断裂构造与Fw断裂具有相似的S-O同位素特征,δ18O样品-SMOW值为4.9‰～13.7‰,δ18O水-SMOW值为-7....     

融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法

针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法。首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用支持向量机实现商品个性化推荐。以智能手机商品为例进行实验分析,结果表明,所提方法能获得98%以上的分类精度。     

配合物[Cd (H2O) (PA)(3-dpye)0.5]的合成,结构和荧光性能

本文以合成具有荧光性能的金属-有机配合物为目标,分别选择帕莫酸(PA)和1,4-双(3-吡啶)酰胺乙烷(3-dpye)为羧酸和含氮配体,在溶剂热的反应条件下与Cd(Ⅱ)离子反应,得到了一个分子式为[Cd(H2O) (PA) (3-dpye)0.5]的金属-有机配合物.结构分析表明,配合物是一个一维的链状结构.其中,PA...     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。     

融合图注意力网络和注意力因子分解机的服务推荐方法

为了解决服务推荐过程中的特征稀疏问题、提高服务的语义表示能力,进而提升推荐的准确性和有效性,提出基于图注意力网络(graph attention networks,GAT)研究服务推荐方法,引入服务的组合权重和组合的结构信息,综合利用多种服务特征,提高服务推荐质量。将GAT和注意力因子分解机(attention factorization machine,AFM)结合在一起,利用多头自注意力机制,学习每个节点在图邻域中的重要性;进行信息聚合,处理网络中的不同图结构,以适应服务动态变化的场景。 实验结果显示,在数据平衡的情况下,提出的方法性能表现均好于对比方法;在数据不平衡的情况下,提出的方法大部分性能指标也表现良好,达到了提升服务推荐准确性和有效性的目标。     

基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法

小样本的旋转目标检测是指在样本数少的情况下进行旋转目标检测模型的训练,深度学习在旋转目标检测领域往往需要庞大的样本数和计算算力。现有的基于机器学习的旋转目标检测方法大多有着对目标尺度和姿态敏感的缺点。因此提出一种基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法,来解决小样本的旋转目标检测难题。首先,针对样本不具有各种角度的图片,对样本进行旋转后进行背景填充,这样便于更好的表征学习。其次,提出一种基于正则化正交非负矩阵分解算法对旋转样本的梯度直方图特征进行表征学习。最后,为了测试算法在特征学习后的有效性,利用支持向量机对特征提取后的数据进行训练和测试。实验结果表明本文的目标检测方法在多个数据集中可以取得不错的效果。