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211.
212.
一种支持向量预提取方法及应用 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种支持向量预提取方法,对核感知机误分次数与决策边界的关系作了分析,引入了核函数和误分界,利用结构简单的感知机算法构建支持向量预提取模块,压缩样本规模,然后将处理结果输入支持向量机进行再处理,在精度和处理速度方面取得了较好的效果,仿真实验验证了这一方法的可行性。 相似文献
213.
关于支持向量机参数选择方法分析 总被引:20,自引:0,他引:20
王睿 《重庆师范大学学报(自然科学版)》2007,24(2):36-38
在分析支持向量机(SVM)原理基础上,分析了SVM中核函数、核参数及惩罚参数C的影响。介绍了两种SVM参数选择方法,作了深入比较,并提出了一种改进的最优化方法。 相似文献
214.
一种矢量量化的快速码字搜索算法 总被引:5,自引:0,他引:5
文章提出了一种基于范数和方差相结合的码字快速搜索算法。该算法在搜索前预先计算码书中码字的范数和方差,并按范数的大小对码书中的码字进行排序;搜索时,利用有序的码书和有效的删除准则,大大减小了码字的搜索范围,从而降低了编码时间。 相似文献
215.
简单线性规划问题的一种新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在线性规划问题逐维选优强多项式算法的基础上,结合简单线性规划问题的特性,提出了线性规划问题的分块选优算法:根据目标函数梯度在可行域的低维约束平面上投影,确定它在可行域内的等值面,得出简单线性规划问题的最优解集. 相似文献
216.
提高水资源监测数据的真实性与完备性是国家水资源监控能力建设的重要内容.本文基于当前国家水资源监控数据的实际统计状况,提出采用小波变换模极大值的方法实现对取用水监测数据的降噪和奇异值的挖掘,并将辨识出的奇异值进行剔除处理后的监测数据序列作为粒子群-最小二乘支持向量机模型的训练样本,进而根据拟合函数对奇异值进行修正的策略.通过对重点取用水户的取用水监测数据进行实证研究结果发现,利用小波变换模极大值可较大限度地保留取用水监测数据的原始信息,并实现对其中变动幅度偏大数据的分离,可有效降噪并观测取用水监测数据的内在变化规律;同时借助相对误差可进一步挖掘监测数据中存在的奇异值,且辨识效果要好于传统统计方法;而粒子群-最小二乘支持向量机模型对取用水监测数据的样本拟合要比普通最小二乘支持向量机、曲线拟合等方法更为有效,运用该方法修正的取用水监测数据奇异值更加符合实际取用水需求的特点. 相似文献
217.
一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%. 相似文献
218.
雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。 相似文献
219.
生存力中敏感性方案的设计及改进是一个效益和代价不断权衡的过程。针对轰炸机敏感性权衡中的效益-费用优化问题,研究了基于支持向量机的轰炸机敏感性权衡方法。建立支持向量机代理模型,简化了敏感性的计算,并利用交叉验证和网格搜索对模型参数进行优化;拟合了轰炸机敏感性参数与增加费用的函数关系,将灵敏度理论引入敏感性权衡中,从最优效费比的角度出发,确定敏感性参数的取值范围。最后通过仿真验证了方法的可行性。结果表明,该权衡优化方法能够在费用约束条件下对敏感性参数的取值范围进行优化,在保证精度的同时提升了计算效率。 相似文献
220.
针对传统的辐射源个体识别方法在低信噪比环境下识别性能不佳的问题,提出了一种空中目标辐射源的个体识别方法,该方法利用经验模态分解和变分模态分解得到信号不同频率的模态分量,将各模态分量的多尺度排列熵作为特征,利用主成分分析对数据进行降维,并采用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。仿真结果表明,该方法对相位噪声、频率漂移以及谐波失真等细微特征的识别性能明显优于传统方法,并具有良好的抗噪性。 相似文献