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951.
支持向量机是一类新型机器学习方法,成功应用于各个领域,算法在分类性能上优于其它学习算法。该文在字符特征提取基础上,将支持向量机理论应用于车牌识别系统,提高识别率和识别速度,具有很好的推广价值。 相似文献
952.
953.
为了准确预测图书馆借阅量,本文提出基于支持向量机的图书馆借阅量时序预测方法,支持向量机能有效解决非线性、高维、小样本等问题,并采用遗传算法选取合适的支持向量机训练参数,以此增加支持向量机的泛化能力。首先提出了支持向量机预测模型,并进行实例分析,将华北科技学院图书馆流通部1997-2007年度借阅量作为本文的实验数据。实验结果表明支持向量机的图书馆借阅量预测效果优于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络。 相似文献
954.
955.
阐述了恒模算法(CMA)、修正恒模算法(MCMA)和判决引导(DD)算法的基本原理。针对CMA和MCMA收敛速度慢,固定步长条件下收敛速度和剩余误差之间存在矛盾的缺陷,在分析CMA误差特性的基础上,利用DD算法误差函数的模值和判决器输出构造新的误差函数,提出了一种新的变步长MCMA。新算法在加快收敛速度的同时保持小的剩余误差。仿真结果表明,新算法比CMA和MCMA收敛速度快,均衡输出剩余码间干扰(ISI)小而且能克服相位偏移,具有很好的实用性。 相似文献
956.
957.
958.
研究城市供水系统的高效路径均衡算法。供水系统根据供水请求调控供水路径,在早晚城市用水高峰期供水请求突增,待均衡的供水路径任务骤增加大了均衡计算量,传统方法只选用较少的高层节点作为均衡节点,高层节点因超额的工作量不能承担起均衡任务的突增,造成网络数据传输路径均衡的效率较低。为了解决这一难题,提出基于开销能量的供水系统ZigBee网络路径均衡算法。通过建立供水系统各节点能量消耗代价开销模型,在模型中根据开销能量将路径均衡控制的任务分派到网络的各个节点中共同分担完成路径均衡的任务,避免了只利用少数高层节点均衡而带来的均衡效率不高的问题。仿真结果表明,改进方法能够高效完成供水系统路径的均衡控制,取得了满意的结果。 相似文献
959.
研究传感器动态优化建模,传感器存在不同程度的相位滞后和惯性等动态特性,当被测参数随时间迅速变化时,动态测试误差较大,严重影响控制精度,对传感器的这种动态性能进行描述是提高检测精度和控制准确度的重要手段.为了提高传感器系统控制精度,减少传感器建模误差,提出一种基于支持向量机的传感器动态建模算法.采用非线性支持向量机对传感器进行动态建模,描述传感器动态、滞后特性,并采用混沌粒子群算法对模型参数进行优化,进一步提高控制精度.仿真结果表明,改进方法能提高传感器系统控制精度,可以很好的应用于现代工业生产过程中,为传感器动态建模提供了一种新的方法. 相似文献