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1.
针对心电(ECG)信号智能分析模型中,复杂波形的特征提取困难,人工设计特征造成源信号特征丢失,标签样本不足等问题,提出了一种基于深度稀疏自编码器(Deep Sparse Auto-Encoders,DSAEs)的ECG特征提取方法。该方法在DSAEs进行贪婪逐层训练时,采用适应性矩阵估计(Adaptive moment estimation,Adam)对网络权重进行寻优,以此获得最优参数组合,同时提取出高层隐含层的输出,并作为ECG高度抽象的低维特征。最后利用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)构建分类模型,完成对ECG的特征分类。使用MIT-BIH心律失常数据库的ECG数据进行仿真实验,结果表明,提出的ECG特征提取方法能有效地分层抽取特征,提高分类识别准确率。  相似文献   
2.
An earlier paper introduced a dataset of Coriolis meter mass flow and density errors, induced by the effects of two-phase (gas/liquid) flow, as a benchmark for which various error correction strategies might be developed. That paper further presented a series of error correction models based on neural nets. The current paper presents an alternative analysis of the same data set, using a support vector machine (SVM) approach. The analysis demonstrates that, for the benchmark data set, more accurate models are generated than those developed using neural nets. More specifically, it is found that a linear SVM model provides better performance than non-linear SVM. This improved performance may arise from over-fitting by both non-linear SVM and neural nets on this relatively small data set.  相似文献   
3.
电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点,提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息,基于Random Subspace方法,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)为基分类器,采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)规则为一种新的集成策略,构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证,实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。  相似文献   
4.
风电机组历史功率数据是进行风电研究的重要基础,而风电机组实际采集到的数据中存在大量的异常数据,这给风电功率预测研究带来许多不利影响。对历史数据的风速-功率对应关系进行研究,识别并剔除异常数据。分析风速升降变化对功率的影响,建立SVM数据重构模型。根据风速升降特性及强相关风电机组的出力特性对数据重构模型加以改进。以风电机组的实测数据为例进行仿真计算,结果表明所述方法能够对异常数据进行有效地识别和重构。  相似文献   
5.
王家臣  李良晖  杨胜利 《煤炭学报》2018,43(11):3051-3061
研究煤和矸石在不同照度下的响应特性,设计了差异照度煤矸图像采集系统,进行了煤矸图像采集实验,建立了煤矸灰度子图像数据库,对数据库中的子图像的灰度、纹理特征进行了提取,通过定义归一化特征差异指数以及基于支持向量机(SVM)对实验数据进行了分析与讨论。结果表明:在同一照度下,煤和矸石在灰度及纹理特征上存在差异,且随着照度的改变,煤和矸石的特征也发生变化,同时两者的变化规律存在显著差异。基于不同特征的SVM分类器的识别正确率不同,照度的变化也会对分类器的识别正确率产生影响;当考虑照度因素后,分类器的识别正确率最大增加了13.31%,此外基于多特征多照度融合的SVM分类器性能较好,识别正确率为98-39%。  相似文献   
6.
In sport sceneries, automatically recognizing human actions is a useful technique that can be popularly applied in may domains, such as human body tracking and athlete behavior analysis Most state-of-the-art deep architectures have achieved competitive performance in recognizing human action. However, it is still a challenging task due to the unavoidable occlusion, camera angle changes, and varied human posture. In this paper, we propose a novel deep multimodal feature fusion algorithm for human action recognition. The key technique is a multi-model feature fusion scheme. More specifically, we fuse visual feature, skeleton posture, probability maps and audio signal into a hybrid feature, which is utilized to represent human action. Then these feature channels are optimally combined using a deep model, wherein the weights of multiple feature channels can be predicted intelligently. Finally, the optimally fused feature are fed into a multi-class SVM for conducting human action recognition. Extensive comparative results and parameter analysis have shown the effectiveness of our proposed method.  相似文献   
7.
为解决获取起重机臂筒固有焊接变形的不便利及复杂性问题,应用支持向量机模糊理论融合技术对起重机臂筒焊接变形测量方法进行研究,并采用遗传算法对支持向量机的核参数及惩罚因子进行寻优,以误差函数为评价指标,最终确定了核参数σ=1.8和惩罚因子c=26。将该测量模型应用于焊接变形的预测,同时采用智能图像检测法对相同预测点进行测量对比,结果显示所建立的融合模型对起重机臂筒焊接变形的测量和智能图像检测法的误差在5%以内,验证了该测量方法的准确性。  相似文献   
8.
基于SVM-BOXPLOT的乙烯生产过程异常工况监测与诊断   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
华丽  于海晨  邵诚  巩师鑫 《化工学报》2018,69(3):1053-1063
乙烯作为化工生产的重要原材料,需求量持续增加,但它也是高能耗产业,其生产运行状态直接关系到能效的高低,进而影响企业的经济效益。因此,乙烯生产运行工况的智能识别对节能降耗意义重大。针对直接影响乙烯生产过程能效水平的异常工况智能识别问题,以能够反映乙烯生产能效与能耗的关键指标--乙烯收率、丙烯收率及综合能耗为基础,使用IPSO优化SVM-BOXPLOT的方法对乙烯生产过程进行异常工况智能识别。通过机理分析与数据分析相结合的方法对监测数据降维,用SVM对生产数据进行工况分类,缩小异常识别范围,最后用BOXPLOT进行异常工况识别。将其与在线监测系统相结合应用于某石化企业生产中,所提出的异常工况监测与诊断方案模型精度更高,收敛速度更快,既实现了乙烯生产过程异常工况的监测与诊断,又满足了实际运行工况的工艺要求,保证了异常识别的实时性、准确性。  相似文献   
9.
实车采集4种典型行驶工况数据,采用随机数法提取并扩充行驶工况识别训练及测试样本,利用多元统计理论对数据进行处理,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法来进行行驶工况识别,分析了识别周期及更新周期对行驶工况在线识别精度的影响。将行驶工况识别技术应用在插电式混合动力汽车的能量管理策略中。仿真结果表明,相对于未采用行驶工况识别技术以及采用传统SVM算法进行工况识别的能量管理策略,基于PSO-SVM算法工况识别的能量管理策略使整车燃油经济性分别提高9.836%和4.348%,并且电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,有利于提高系统效率和延长电池寿命。  相似文献   
10.
目的 在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中,关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件,其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此,本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法 分别提取抓取区域的方向梯度直方图(HOG)和局部二进制模式(LBP)特征,利用主成分分析法(PCA)对融合后的特征进行降维,以此来训练支持向量机(SVM)分类器。通过训练Mask R-CNN(regions with convolutional neural network)神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对Mask R-CNN识别的抓取区域进行二次分类,完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割,以此达到对抓取区域的精确识别。结果 对于随机摆放的铜质金属零件,本文算法与单一的Mask R-CNN及多特征融合的SVM算法就识别准确率、错检率、漏检率3个指标进行了比较,结果表明本文算法在识别准确率上较Mask R-CNN和SVM算法分别提高了7%和25%,同时有效降低了错检率与漏检率。结论 本文算法结合了Mask R-CNN与SVM两种方法,对于反光和遮挡情况具有一定的鲁棒性,同时有效地提升了目标识别的准确率。  相似文献   
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