Results 21 to 30 of about 11,225 (203)
Gaoya dianqi, 2015 针对支持向量机中参数选择严重影响分类效果的特点,提出采用差分进化算法对核函数g和惩罚因子c进行优化,得到最优的支持向量机模型,用于变压器的故障诊断。在简单介绍支持向量机的基础上,分析了采用差分进化算法对支持向量机优化的可行性。通过将收集的数据样本进行预处理,再利用差分进化的变异、交叉和选择对高斯径向基核函数进行优化,搜索出最优（c,g）,并对得到的参数进行验证,获得最优的支持向量机模型。仿真实验表明,与SVM、GRID-SVM、GA-SVM、PSO-SVM相比,该方法误判率最低、全局寻优能力及鲁棒性较好。
贾立敬 +5 more
doaj
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2016 为在方案设计初期与工程造价相关信息很少的条件下，准确快速地预测住宅工程造价，在分析既往相关理论和方法优劣的基础上，选取支持向量机构建住宅工程造价预测模型，并通过主成分分析对原始数据进行降噪处理.选取住宅工程造价预测指标集与样本，对输入指标的数据进行主成分分析，消除指标相关性的同时对原始数据降维，将处理后的数据分别导入到“标准支持向量机”和“最小二乘支持向量机”模型中进行训练和预测，并对预测结果进行对比分析，选取较为合理的预测模型，通过参数寻优进一步优化预测效果.所构建预测模型的相对误差均控制在±7%以内，
QINZhongfu(秦中伏) +3 more
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Riesz basis-based reproducing kernel and SVM(基于Riesz基的再生核及支持向量机)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2004 在支持向量机(SVM)技术中，再生核的选择起着重要作用.利用L2(R)中的一组Riesz基构造再生核，并将其推广到应用广泛的正交小波.在基于正交小波的再生核Hilbert空间中考虑函数的正则化逼近，对基于正交小波再生核的SVM结合小波分析进行探讨，得到SVM的离散逼近，离散细节均只与支持向量有关.
ZHOUDe-qiang(周德强) +1 more
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The research of Algorithm and Parameters of SVM [PDF]
, 2016 随着支持向量机的研究日趋完善，以及支持向量机的优越的建模能力，并且在克服“维数灾难”以及“过学习”方面较其他模型表现更良好，越来越多的学者对支持向量机进行了研究，并成功地将支持向量机运用到很多的领域.支持向量机的算法和参数的选取一直以来都是很热门的研究方向.本文对支持向量的选取以及核函数参数和惩罚参数进行了研究. 在理论方面，本文从最优化的角度，给出了支持向量机的对偶问题的推导过程，并给出了对偶问题的优化性质的证明.
万海华
core
Factors That Influenced Coping With COVID‐19 During the Pandemic in Botswana
World Medical &Health Policy, Volume 18, Issue 1, March 2026.ABSTRACT This paper forms part of the broader Global South study, Personal and Family Coping with COVID‐19 in the Global South, which examines psychosocial and behavioral responses to the COVID‐19 pandemic. In Sub‐Saharan Africa, the pandemic posed significant psychological, social, and economic challenges, with important implications for preparedness ...
Magen Mhaka‐Mutepfa +3 more
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Gaoya dianqi, 2023 为提高变压器故障诊断的准确性，提出了一种改进混合蛙跳算法优化支持向量机模型参数的变压器故障诊断方法。该方法首先采用均匀随机化与反近似对立相结合的方法对混合蛙跳算法的种群初始化进行改进，提高初始解的质量；其次引入差分变异算子，并将余弦适应性骨架差分进化算法内嵌入混合蛙跳算法的局部搜索算法中，同时利用Levy变异算子代替随机更新操作，提高了局部搜索算法的精度，加快了收敛速度；最后利用改进后的混合蛙跳算法对支持向量机模型参数进行优化，建立故障诊断模型。经典测试函数的仿真结果和实例验证结果表明 ...
段中兴 +4 more
doaj
The Research of MiRNA-Disease Correlation Prediction [PDF]
, 2016 MiRNA是一类重要的非编码RNA，它在许多的生命活动中扮演着非常重要的角色。经研究证实，miRNA与disease的产生有着密切的联系。本文主要基于生物异构网络和机器学习的方法对miRNA-disease关系进行分析与预测。主要包括以下几个方面的内容： (1)本文详细介绍了当前已提出的miRNA-disease关联预测的主要方法，并且对比了不同方法之间的差异，为生物信息研究人员后续对miRNA-disease关联分析和预测的研究提供参考。现已提出的miRNA-disease关联分析和预测方法 ...
李金金
core
Adaptability of Governance Structures and Processes for Sustainable Livestock in Jalisco, Mexico
Review of Policy Research, Volume 43, Issue 2, March 2026.ABSTRACT Global increases in meat production have intensified interest in alternative livestock systems that can address environmental, social, and economic challenges. Transitioning toward sustainable livestock (SL) systems requires adaptive governance arrangements that integrate local knowledge into broader policy design.
Jovanka Špirić
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Gaoya dianqi, 2011 高压断路器故障的早期诊断是有效提高电力系统运行可靠性的重要手段,笔者提出应用高性能的支持向量机（SVM）进行高压断路器的机械故障诊断。支持向量机核函数参数的选择直接影响分类结果的好坏,该诊断方法采用群智能算法PSO确定支持向量机中核函数的最优参数以提升分类器性能,将从高压断路器的机械参数信号中提取的动作特性特征量作为支持向量机训练和识别的样本。试验结果表明,该方法确实达到了较高的故障诊断正确率。
袁金丽 +4 more
doaj
Research of Biological Macromolecule Sequence Prediction Method Based on Multi-Information Fusion [PDF]
, 2016 随着测序技术的发展，生物大分子序列数量快速积累，迫切需要了解序列所蕴含的重要生命信息。近年来，生物大分子序列的结构与功能研究已经成为生物信息学领域研究的热点问题。目前，基于生物大分子序列和机器学习模型的方法是生物信息学领域中预测序列结构和功能的重要研究手段。本文从如何构建有效的序列向量化方法、分类算法、以及高质量数据集角度出发，对生物大分子序列预测的几个具体问题进行了深入研究，包括蛋白质结构类预测、蛋白质折叠模式类预测、细胞因子与受体相互作用预测、细胞穿透肽预测、以及microRNA前体预测 ...
魏乐义
core