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1.
为了解决最小二乘支持向量机对于选择核函数盲目性的问题,将核度量标准核极化和多核学习引入最小二乘支持向量机中,提出了基于核极化的多核最小二乘支持向量机算法。算法首先利用核极化确定每个基本核函数的权系数,再根据多核学习原理组合多核函数,然后,建立多核最小二乘支持向量机模型,并进行模型的学习训练和预测。UCI数据上的试验结果表明,所提出的算法比SVM、最小二乘支持向量机和其他的多核学习方法具有更高的分类准确率。  相似文献   
2.
目前,传统的运载火箭总对接管路系统气密性检测方法为皂泡法,该方法在检测过程中存在耗时长、容易发生误判和漏判问题。为解决传统皂泡法的缺陷问题,进行了便携式气密性检测声发射检测仪的研究。首先进行检测设备各个部件的设计与选型,然后对火箭管道进行了检漏试验,进一步分析了泄漏信号的时域和频域特征,最后确定了通过拟合频率段包络面积来判别泄漏等级的算法。结果表明,通过设计、开发和测试验证的手持式声发射检测仪新设备,能够对火箭管道的泄漏等级进行更加高效、精准的评估。  相似文献   
3.
随着计算机科学发展对课程改课的持续深入,高校教师在微机原理与接口技术的授课工作中遇到了一些问题,而利用网络平台进行课程的全面建设,能够解决了内容多、课时短,知识传统、科技更新快,以及理论与实践环节相脱节的问题,进而调动了学生的学习热情,提高了学生的主动性,辅助教师对学生在课前课中及课后学习的保证,达到较好的教学效果。  相似文献   
4.
目的:针对地衣初生、次生代谢产物丰富的特点,提出了一种适于地衣总DNA的提取方法。方法:应用改良的CTAB法,对3种常见地衣进行了总DNA提取,经过琼脂糖电泳、紫外吸收分析DNA质量。结果:3个样本DNA的A260/A280值均在1.8~2.0之间,琼脂糖电泳图像清晰。结论:改良的CTAB法简便、省时、价廉,适合于地衣总DNA的提取,获得的DNA含量高,纯度好。  相似文献   
5.
针对风力发电机组SCADA监测数据海量、高维、复杂的特点,提出一种基于流形半监督K均值聚类的风力发电机组故障诊断方法。对风力发电机组SCADA数据进行分析,提取风力发电机组状态参量组成特征数据集,优化了传统K均值聚类算法,以流形距离作为相似性度量,对SCADA数据进行半监督K均值聚类分析。实验结果表明:改进的算法比传统K均值聚类算法能更有效识别风力发电机的状态。  相似文献   
6.
为解决V型焊缝内部缺陷超声相控阵图像智能分类时代表性特征提取困难的问题,提出了一种改进的稀疏自编码器网络模型(RSAE),获取显著响应V型焊缝缺陷类型的特征集。首先,预处理缺陷超声图像,进而采用纹理特征与形状特征相结合的方法解析缺陷的明暗复杂程度、纹理粗细、沟纹深浅、灰度分布均匀程度;其次,基于Relief-F算法计算各特征对V型焊缝内部缺陷类型的敏感度,分配其为RSAE的初始权重参数,同时给RSAE三种约束实现对样本数据的重新表达。实验使用原始特征与改进的稀疏自编码器编码的特征分别作为核极限学习机的输入,识别准确率分别为87.2%与96.5%。结果表明,提出的改进的稀疏自编码器获得的高级特征较原始特征在模式识别中有更好的结果。  相似文献   
7.
移动3G/4G网络的逐步成熟促进了移动终端多媒体技术的发展以及相关产品的推广。专业实时的气象流媒体服务迎来了新的机遇和挑战,为此设计了一种移动终端气象流媒体服务的解决方案。本方案扩充了FFMPEG 技术对信息编码和文件格式的支持,完善了气象流媒体 Web 服务功能,更快捷地提供了多样化的气象预报形式。同时,也为移动终端气象产品应用拓展了新思路。  相似文献   
8.
针对支持向量机中单尺度高斯核算法存在局部风险的问题,提出一种基于核排列的多尺度高斯核算法。利用核排列这一度量标准来选择高斯核函数的尺度,并把多个弱分类器聚集成一个强分类器得到多尺度高斯核,从而构造支持向量机模型。利用UCI数据集Iris Plants、 Wine Recognition等仿真实验结果表明:所提出的基于核排列的多尺度高斯核算法比传统的单尺度高斯核算法具有更高的分类准确率。  相似文献   
9.
通过系统研究多目标粒子群算法,对于标准粒子群使用的线性惯性权重或常值惯性权重方法进行分析,发现粒子后期收敛速度的不足,针对这一问题,采用非线性递减指数函数的惯性权重取值方法,对粒子群速度更新公式进行分析研究,发现在算法迭代后期许多粒子速度停滞为零,易使粒子陷入局部最优,无法找到全局最优解,进而又提出了添加二次函数类速度扰动项的改进粒子群算法,该改进算法避免了粒子在迭代后期的停滞,使粒子在迭代后期仍具有较小的飞行速度,从而避免了粒子后期陷入局部最优。通过试验对比,改进后算法在收敛性和分布性能上均提高(30~50)%左右。  相似文献   
10.
针对最小二乘支持向量机(LSSVM)实现过程中盲目选择核函数的现象,提出了一种基于核极化的多核LSSVM与EMD相结合的滚动轴承故障识别算法。首先,对滚动轴承振动信号进行EMD信号提取,进而提取故障特征向量;然后,根据多核构造原理,引入核极化确定基本核函数的组合权系数,构造多核函数;最后,结合多核函数与LSSVM,形成多核LSSVM学习器,进行故障识别。分析滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障的诊断实验结果,可知,EMD与多核LSSVM的故障识别算法可以准确地判断滚动轴承的工作状态和故障类型,并与SVM、LSSVM算法的诊断结果进行对照,表明所提算法的故障识别率更高。  相似文献   
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