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针对标准支持向量机(SVM)识别非均衡数据往往会出现最优超平面倾向性和正类样本大量错分的现象,探讨SVM识别非均衡数据失效的原因及对策;考虑到SVM最优超平面仅由少量支持向量完全决定的特性,提出一种基于负类边界样本裁剪策略的SVM数学模型.鉴于该模型需经多次负类数据的"训练-裁剪"过程才能较好地识别正类样本且较为费时,以等效的一次性裁掉更多样本的裁截面技术作为替代,提出一种耦合负类样本裁剪与非对称错分惩罚的非均衡SVM算法,并利用改进正余弦优化算法优化裁剪偏移量以提高算法的非均衡数据处理能力.数值实验结果验证了裁剪偏移量的优化必要性、改进正余弦优化算法的较强优化性能和改进SVM算法对非均衡数据的较好识别性能. 相似文献
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本文主要针对牛奶加工过程中的配料环节,采用PLC结合液位传感器和辅料精准计量装置严格按照配方执行,保证牛奶的品质和口味。该系统由传感器及变送器、PLC控制系统、人机界面就地显示仪表、气动开关阀等设备组成,实现计量、控制和管理的高度统一,有效地解决了以往人工操作时劳动强度大、且存在较大的计量误差,产品合格率不高且不稳定的问题。 相似文献