基于MPSO-SVM的扇形区域故障诊断研究

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...     

电商直播中语言风格对销售效果的影响基于SVM模型

伴随着科技的发展和自2019年以来新型冠状病毒疫情的催化作用，直播逐渐成为一种主流的营销途径之一。然而，对于不同的主播来说，直播间商品的销售情况参差不齐。本研究关注主播的语言风格如何影响直播中不同类别商品的销售。结合现有的理论和分析，本研究搭建了主播的语言风格框架，并运用机器学习模型训练得到一个语言风格分类器。结果显示，相对于享乐品，以商品信息为中心的语言风格对实用品的销售促进作用更大；相反，相对于实用品，以外围信息为中心的语言风格对享乐品的销售促进作用更大。     

面向呼吸腰带数据的病症正常异常分类

人体的呼吸信号包含了很多指示呼吸健康的信息，虽然有多种测量呼吸的仪器和手段，但是呼吸腰带仍然是经济、没有辐射伤害、能长时程日常佩戴的呼吸数据获取手段。然而，目前呼吸腰带数据的分析方法还不成熟，为了明确哪些呼吸数据特征可以对病理进行有效分类，本研究分别使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、吸呼比结合LSTM、吸呼比结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种方法，对287个正常呼吸和55个异常呼吸的24 h观测数据进行病理类别分类准确度对比实验。结果表明，吸呼比特征结合LSTM法具有更高的分类准确度。     

基于3次握手改进机制和SVM的无人机网络协作邻居发现协议

无人机在军事和民用领域都得到了广泛的应用,无人机的组网也成为研究热点之一.邻居发现作为组网完成的前提步骤,发挥着至关重要的作用.首先提出了基于3次握手改进机制的非协作邻居发现(3-handshake non-cooperation neighbor discovery,3-NCND)协议;然后融入支持向量机(support vector machine,SVM)算法,提出了基于3次握手改进机制和SVM的协作邻居发现(3-handshake and SVM cooperative neighbor discovery,3-SVMCND)协议,SVM作为分类器加入到邻居协议中,智能地将自身邻居节点信息发送给目标节点,减少了邻居节点推荐的数量,提高了邻居发现的速度.通过仿真实验比较了邻居发现时隙数、邻居发现率和能量消耗这3个性能指标.研究结果表明,相较于3-NCND协议,SVM-CND协议具有更快的发现速度和更高的邻居发现率.