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1.
A forecasting system of patent application counts is studied in this paper. The optimization model proposed in the research is based on support vector machines (SVM), in which cross-validation algorithm is used for preferences selection. R esults of data simulation show that the proposed method has higher forecasting p recision power and stronger generalization abi1ity than BP neural network and RB F neural network. In addition, it is feasible and effective in forecasting paten t application counts. 相似文献
2.
边坡稳定性预测的Bayes判别分析方法及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
边坡稳定性的分析是一个复杂的系统工程问题.基于Bayes判别分析(BDA)理论并结合工程实际,选用边坡岩体的重度黏聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度及孔隙压力比等6个指标作为边坡稳定性预测的判别因子,建立边坡稳定性预测的Bayes判别分析模型;以32组边坡实测数据作为学习样本进行训练,建立Bayes线性判别函数;以交差确认估计法对判别准则进行评价以检验模型的优良性,以Bayes线性判别函数计算7个待判样品的Bayes判别函数值.研究表明:Bayes判别分类性能良好,与支持向量机方法有较好的一致性,且预测精度高,交差确认估计的误判率较低,为边坡稳定性预测提供了一种新思路. 相似文献
3.
红外与可见光复合寻的制导中的快速图像配准方法 总被引:3,自引:0,他引:3
对现有多传感器图像配准方法在红外与可见光复合寻的制导应用中存在的计算量大等不足,提出了一种基于部分Hausdorff距离的快速方法和一种两集合相似度的定义,从而实现了有效减小误匹配特征点对的红外与可见光图像快速配准方法.此算法通过分别提取两幅图像边缘上显著特征点,再根据提出的快速方法和两集合相似度定义,粗略估计出图像间的旋转角度、平移量;然后依据此估计值,缩小特征点匹配时匹配特征点搜索范围,求得一致特征点对;最后用最小二乘法求解最优变换参数.实验结果表明了该方法的有效性、快速性. 相似文献
4.
针对工业精馏系统操作优化的需求,在分析过程机理的基础上,本文基于广义回归神经网络和交叉验证等方法,建立了产品质量的软测量模型。随后,通过改进标准遗传算法的算子和结构,提出一种改进的求解有约束稳态优化问题的遗传算法,解决了常规优化算法在求解有约束优化问题时惩罚系数难以选择、易陷入局部最优、所得优化解可能不满足约束等问题。将其应用于以产品质量为约束的精馏塔能耗优化问题,可以求解得到精馏塔系"卡边"生产对应的最优操作条件。仿真结果表明该建模和优化策略具有优化结果好、计算效率高等优点,可为工业精馏系统的操作优化提供有效支撑。 相似文献
5.
基于遗传算法和广义交叉原理求解正则参数 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了正则化方法中正则参数的求解问题,提出了一种新的正则参数求解策略,即利用遗传算法基于广义交叉检验准则求解正则参数,数值模拟验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
6.
《国际计算机数学杂志》2012,89(5):803-811
A combination of microarrays with classification methods is a promising approach to supporting clinical management decisions in oncology. The aim of this paper is to systematically benchmark the role of classification models. Each classification model is a combination of one feature extraction method and one classification method. We consider four feature extraction methods and five classification methods, from which 20 classification models can be derived. The feature extraction methods are t-statistics, non-parametric Wilcoxon statistics, ad hoc signal-to-noise statistics, and principal component analysis (PCA), and the classification methods are Fisher linear discriminant analysis (FLDA), the support vector machine (SVM), the k nearest-neighbour classifier (kNN), diagonal linear discriminant analysis (DLDA), and diagonal quadratic discriminant analysis (DQDA). Twenty randomizations of each of three binary cancer classification problems derived from publicly available datasets are examined. PCA plus FLDA is found to be the optimal classification model. 相似文献
7.
8.
杨钟瑾 《广东工业大学学报》2006,23(3):95-101,107
介绍了一种自动优化神经网络的新启迪方法.这种启迪方法综合采用了快速自顶向下优化神经网络结构算法、动态优化学习参数算法和快速交叉校验算法.首先,快速自顶向下优化神经网络结构算法自动地优化神经网络结构;其次,动态优化学习参数算法动态地调整学习参数和选取优化的学习参数;随后,快速交叉校验算法的引入能有效地防止过度适应问题.实验结果显示,这种启迪方法与其它算法相比,具有更强的归纳性能、优化的网络结构和更快的学习速度. 相似文献
9.
在SVM预测模型中引入交叉验证和网格搜索算法,优化惩罚因子和核函数的参数,建立了改进的SVM预测模型,并应用于短时交通流预测进行实证分析。以某城市道路的实时数据来对模型进行验证,预测结果表明了模型的有效性。 相似文献
10.
以广州车牌竞拍价格数据集为数据来源,采用线性回归并结合k折交叉验证,研究小样本数据集的预测方法.为解决小样本局部特异性数据导致的验证误差增大的问题,提出验证之前先对数据进行全局混洗的策略.最后通过实验验证了此策略可以明显降低验证误差,以此为基础,通过多组实验验证,确定了合适的参数,结果表明最终预测值的总平均正确率达到了... 相似文献