支持向量机在胃癌诊断预测中的应用

目的 利用支持向量机-微量元素法建立胃癌的模式识别,以期作为胃癌诊断的辅助手段.方法 采用电感耦合等离子体发射光谱法与支持向量机分类模式,判别健康者与患者血清中Zn、Fe、Cu、Ni、Co、Mo、Mn、Cr和Zn/Cu 9个指标,建立胃癌诊断的模型.结果 多项式核函数和径向基核函数的平均总正确率分别为91.11%和93.33%,灵敏度和特异度也达到了良好的水平.结论 本方法适于辅助诊断患者胃癌疾病,并为进一步研究微量元素与各种疾病之间的关系奠定了基础.     

支持向量机在胃癌诊断预测中的应用

目的利用支持向量机-微量元素法建立胃癌的模式识别,以期作为胃癌诊断的辅助手段。方法采用电感耦合等离子体发射光谱法与支持向量机分类模式,判别健康者与患者血清中Zn、Fe、Cu、Ni、Co、Mo、Mn、Cr和Zn/Cu 9个指标,建立胃癌诊断的模型。结果多项式核函数和径向基核函数的平均总正确率分别为91.11%和93.33%,灵敏度和特异度也达到了良好的水平。结论本方法适于辅助诊断患者胃癌疾病,并为进一步研究微量元素与各种疾病之间的关系奠定了基础。     

基于改进支持向量机的温室大棚温度预测

针对温室大棚中影响温度预测的因素以及温室大棚温度变化存在的非线性问题,提出基于改进支持向量机的温度预测模型。支持向量机选择性能较好的RBF核函数,结合网格搜索算法对支持向量机的核参数和惩罚因子进行动态寻优,考虑光照强度、湿度、风速对温度的影响。实验结果表明,与其他模型相比,改进的支持向量机预测误差更小,精度更好。     

支持向量机在变压器故障诊断中的应用

变压器故障诊断的本质是一个多分类识别问题。支持向量机（Suppot Vector Machine,SVM）能够在小样本的情况下很好的解决这种故障识别,而参数合理选择对SVM的分类性能有很大的影响。讨论利用多种算法优化SVM分类器参数,并结合LIBSVM工具箱进行分析,给出了其GUI图形界面。对比分析了单一算法和混合算法对SVM性能的影响,并结合具体数据进行实例验证,可以作为变压器故障诊断辅助方法。     

支持向量机在入侵检测中的应用研究

介绍支持向量机和入侵检测的有关知识,从系统的有效性、可适应性和可扩展性的角度分析孝前入侵检测系统存在的问题以及将支持向量机应用于入侵检测系统的优点,同时提出一种基于支持向量机的入侵检测系统模型,并描述了该模型体系结构及其主要功能。     

卷烟焦油量的支持向量机预测

为探索预测和控制卷烟焦油量的方法,根据卷烟焦油量与烟叶内在化学成分之间的关系,提出了基于支持向量机的卷烟焦油量预测方法。介绍了支持向量回归估计的学习算法,应用SVM方法建立了基于支持向量机的卷烟焦油量预测模型。计算实例表明,该方法能够根据烟叶中的化学成分测量值来预测卷烟的焦油量。     

支持向量机在酒精发酵过程建模中的应用

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器.将支持向量机应用到酒精发酵生产过程建模中,仿真结果表明,支持向量机模型是有效的,SVM模型比BP网络模型有更好的预测能力.     

用支持向量机预测织物的悬垂性能

提出织物悬垂性预测的一种新方法 -支持向量机 ,用它表达了织物悬垂性与织物结构参数之间复杂的非线性关系 ,并建立了相应的预测模型。     

基于判别分析和支持向量机结合的在建工业园区短期负荷预测研究

在电改背景下,文章提出一种基于判别分析和支持向量机结合的在建工业园区月度负荷需求预测模型。针对近期将入驻园区的企业,参照当前同行业负荷数据,进行预测;对园区现有企业,基于96点负荷数据及其相关影响因素,判断其增容需求。从而结合两项结果对园区近期电力需求进行综合预测,为园区配电网规划提供决策依据。     

支持向量机模式识别方法及其在农产品品质快速无损检测中的应用

支持向量机(Support Vector Machines)是一类基于统计学习理论的机器学习算法，是刚发展起来的新模式识别与分类技术。作者阐述了支持向量机的基本原理，并对支持向量机技术在农产品品质快速无损检测中的应用进行初步探讨。     

关于烟叶的可用性问题

分析了烟叶可用性的概念,提出了烟叶可用性的表达模型和特性,阐述了当前我国烟叶可用性问题的主要表现,产生烟叶可用性问题的主要原因以及解决途径。     

基于LS-SVM的黑液波美度软测量

研究了基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法,并将其应用于造纸企业碱回收蒸发工段黑液浓度的预测.应用结果表明,该建模方法的可行性和有效性完全能满足工业生产的需要.     

6YB-15型编烟机的研制与应用

在发展现代烟草农业的背景下,对国内外现有编烟技术进行了调研,2007-2009年进行了6YB-15型编烟机的研制和试验。对比试验表明,6YB-15型编烟机的编烟效率是人工的4.64倍,编烟质量明显提高;每炉按装烟360杆计算,可节省编烟用工成本104.72元,烤后橘黄色烟比例增加2.9个百分点,均价提高1.07元/kg。     

基于机器视觉与支持向量机的核桃外部缺陷判别分析方法

使用3CCD高精度面阵相机采集新疆多个品种核桃RGB图像,设计一种自适应双阈值的Otsu法,快速、准确地分割出缺陷区域;基于分割区域的几何、纹理等20 个初始特征,转换为新的9 维特征向量集;以该特征集为输入,建立基于贝叶斯、BP神经网络与支持向量机的15 个识别模型,对比评价其适应性,以及裂缝、碎壳、黑斑3 类核桃外部缺陷的识别性能与时间。结果表明,基于径向基的支持向量机识别模型效果最好,对3 类缺陷的验证集平均识别率分别为93.06%、88.31%、89.27%,对缺陷的总识别率为90.21%,平均识别时间为10－4 s级。研究成果能够用于今后核桃缺陷的在线检测与分级,同时也为坚果等其他作物品质的在线检测识别提供一定参考。     

大理州烤烟主要化学成分特征及其可用性分析

对大理州主产烟区12个县(市)5个烤烟品种的4个等级(B2F、C2L、C3F和X2F)2077个烤烟样品化学成分特征进行了分析,并应用模糊数学对其可用性进行了综合评价.结果表明:(1)大理州烤烟具有总糖含量(均值为30.9%)以及糖碱比(均值为16.9)较高,氯含量较低(均值0.32%)的特点;(2)大理州烟叶氯离子和钾氯比在等级间差异不显著,总氮含量在品种和产地间差异不显著,其余化学成分在等级、品种、年份和产地间均存在显著或极显著差异;(3)产地间烤烟化学成分可用性指数表现为:宾川>南涧>巍山>弥渡、永平>洱源、祥云>鹤庆、漾濞、云龙>大理>剑川;(4)等级间烤烟化学成分可用性指数表现为:C3F>C2L>B2F>X2F;(5)品种间烤烟化学成分可用性指数表现为:红花大金元>K326>NC82>云烟87>云烟85.     

广东烟区烤烟主要化学成分可用性评价

为客观分析和评价广东烟区烤烟化学成分可用性,以2013-2017年度广东烟区8个主产县的C3F烟叶为材料,应用模糊数学方法、多元统计方法等构建烤烟化学成分评价体系,分析了广东烟区烤烟中部叶化学成分的年度、区域特征并进行了可用性评价。结果表明,近5年来,广东烟区烤烟中部叶总糖（25.09%）、还原糖（21.83%）、氯离子（0.25%）含量相对较低,糖碱比（8.52）和氮碱比（0.69）相对较小,烟叶化学成分可用性在"中等"及以上占85.00%;部分年度间、产区间烟叶的总植物碱、总氮、钾离子含量以及糖碱比、氮碱比存在显著性差异,但产区之间烟叶化学成分可用性无显著差异;广东烟区中部烟叶依化学成分可分为3类,分别相对集中于同一生态区域。     

上部烟叶片结构对烟叶品质和可用性的影响

为进一步改善上部烟叶品质和工业可用性,运用感官分析技术,将许昌地区烤烟上部充分成熟烤后烟叶叶片结构进一步细分为疏松、尚疏松、稍密、密、紧密,研究不同档次叶片结构对烟叶品质和工业可用性的影响。结果表明,随着叶片结构由紧密到疏松,烟叶外观品质趋好,疏松最好,尚疏松次之;物理特性趋于适宜,其中疏松和尚疏松叶片密度显著降低;主要化学成分含量和协调性趋于适宜,其中疏松和尚疏松叶片蛋白质含量显著降低,还原糖含量和总糖含量有所提高,且疏松叶片淀粉含量显著降低,糖碱比逐步提高趋于适宜;评吸质量总体评价由中偏下至较好,其中疏松最好,尚疏松次之;工业企业可用性逐步提高,其中叶片结构疏松、尚疏松在一类高档卷烟配方中的可用比例分别为100%、85.71%;叶片结构稍密的烟叶质量一般,主要可用在二、三类卷烟配方中;叶片结构为密和紧密的烟叶质量较差,只能用在四、五类卷烟配方中。不同叶片结构档次的实物样品可以作为培训、指导专业分级、烟叶收购等工作的依据,更是复烤加工中片选不同可用性烟叶的有效参考。     

基于支持向量机的造纸废水处理过程故障诊断

故障检测和故障诊断是工业过程监控的主要内容。针对造纸废水处理过程的多变量、非线性、大时变等特点,本课题首先采用主成分分析（PCA）对故障进行检测,然后分别采用马氏距离判别分析和支持向量机(SVM)对偏移、漂移和精度下降3种故障类型进行故障诊断。计算结果表明,基于主成分分析的故障检测率达97.50%;基于支持向量机故障诊断方法的故障分离能力为90.00%,而基于马氏距离判别分析方法的故障分离能力为73.75%。相比基于马氏距离判别分析的故障诊断方法,基于支持向量机的故障诊断方法更适合于非线性时变的造纸废水处理过程。