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1.
基于混沌优化算法的支持向量机参数选取方法   总被引:29,自引:0,他引:29  
袁小芳  王耀南 《控制与决策》2006,21(1):111-113,117
支持向量机(SVM)的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.对此,将SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组合优化的目标函数,采用变尺度混沌优化算法来搜索最优目标函数值.混沌优化算法是一种全局搜索方法,在选取SVM参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数.仿真表明,混沌优化算法是选取SVM参数的有效方法,应用到函数逼近时具有优良的性能.  相似文献
2.
基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择及其应用   总被引:23,自引:0,他引:23       下载免费PDF全文
参数选择是支持向量机(SVM)研究领域的重要问题,它的本质是一个优化搜索过程,考虑到进化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以最小化k-fold交叉验证误差为目标.粒子群优化(PSO)算法为寻优技巧的SVM参数调整方法.通过仿真例子验证该方法的有效性后,用其建立了聚丙烯腈生产过程中数均分子量的软测量模型,结果表明该方法有效.  相似文献
3.
Optimal Gabor filters for textile flaw detection   总被引:13,自引:0,他引:13  
A.  M.  S. 《Pattern Recognition》2002,35(12):2973-2991
The task of detecting flaws in woven textiles can be formulated as the problem of segmenting a “known” non-defective texture from an “unknown” defective texture. In order to discriminate defective texture pixels from non-defective texture pixels, optimal 2-D Gabor filters are designed such that, when applied to non-defective texture, the filter response maximises a Fisher cost function. A pixel of potentially flawed texture is classified as defective or non-defective based on the Gabor filter response at that pixel. The results of this optimised Gabor filter classification scheme are presented for 35 different flawed homogeneous textures. These results exhibit accurate flaw detection with low false alarm rate. Potentially, our novel optimised Gabor filter method could be applied to the more complicated problem of detecting flaws in jacquard textiles. This second and more difficult problem is also discussed, along with some preliminary results.  相似文献
4.
采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法   总被引:11,自引:1,他引:10  
支持向量机是建立在统计学习理论上的一种学习算法,较好地解决了小样本学习问题.由不同的参数和核函数构造的支持向量机在性能上存在很大差异,而在参数和核函数的选择上目前还没有明确的理论依据.针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法.结合LS-SVMlab工具箱,在MATLAB实验平台的仿真实验表明,该方法提高了支持向量机的参数选择效率,得到的参数对测试样本的分类结果是最优的,从而避免了人为设定参数的不足,同时缩短了优化时间.  相似文献
5.
支持向量机回归的参数选择方法   总被引:7,自引:2,他引:5       下载免费PDF全文
闫国华  朱永生 《计算机工程》2009,35(14):218-220
综合4种支持向量机回归的参数选择方法的优点,提出一种对训练样本进行分析并直接确定参数的方法。在标准测试数据集上的试验证明,该方法与传统网格搜索法相比,在时间和预测精度方面取得了更好的结果,可以较好地解决支持向量机在实际应用中参数难以选择、消耗时间长的问题。  相似文献
6.
Robust Evolution Strategies   总被引:5,自引:0,他引:5  
Evolution Strategies (ES) are an approach to numerical optimization that shows good optimization performance. However, it is found through our computer simulations that the performance changes with the lower bound of strategy parameters, although it has been overlooked in the ES community. We demonstrate that a population cannot practically move to other better points, because strategy parameters attain minute values at an early stage, when too small a lower bound is adopted. This difficulty is called the lower bound problem in this paper. In order to improve the self-adaptive property of strategy parameters, a new extended ES called RES is proposed. RES has redundant neutral strategy parameters and adopts new mutation mechanisms in order to utilize selectively neutral mutations so as to improve the adaptability of strategy parameters. Computer simulations of the proposed approach are conducted using several test functions.  相似文献
7.
基于遗传算法的最短路径问题求解   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
详细分析了求解最短路径的遗传算法的构成要素,提出一种新的交叉变异算法,通过仿真实验论证了求解过程是合理而有效的,同时给出了算法的主要性能参数,并对其进行了分析。  相似文献
8.
图像去噪的偏微分方程模型的最优参数选取   总被引:4,自引:0,他引:4  
偏微分方程去噪已公认为具有显著效果的图像去噪技术,但其中存在一个重要的最优参数的选取问题,包括扩散系数的选取和最优停止时间的选取,参数选取的正确与否直接关系到去噪的效果和方程的稳定性。通过分析线性偏微分方程去噪模型的解析解,获得了线性去噪模型的最优停止时间的准确取值。并从公式推导与工程应用相结合的角度考虑,得到了非线性去噪模型中扩散系数与最优停止时间的确定方法。仿真计算结果表明所选择的参数确实是最优的。  相似文献
9.
基于遗传算法的回归型支持向量机参数选择法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
研究了遗传算法在回归型支持向量机参数选择中的应用:首先,分析了支持向量机的几个参数对其预报能力的影响,发现参数选取不当,会导致支持向量机出现过学习或欠学习现象;在此基础上提出利用遗传算法来解决回归型支持向量机的参数选择问题,模拟实验证明,该方法克服了传统参数选择方法存在的缺点,提高了支持向量机的预报精度。  相似文献
10.
基于APSO—LSSVM的软测量建模研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对最小二乘支持向量机在生化过程建模中的重要建模参数值选择问题,提出利用具有较强的全局搜索能力的自适应粒子群(APSO)优化算法,对最小二乘支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整,每一个粒子的位置向量对应一组最小二乘支持向量机建模的参数。利用参数优化调整后得到的具有较优拟和预测效果的模型对谷氨酸发酵过程进行预测,仿真结果表明该方法能使模型取得较好的预测效果。  相似文献
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