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Jixie chuandong, 2015 针对车辆传动箱振动信号的非线性,提出一种将多重分形与支持向量机相结合的状态识别方法。运用奇异谱和广义维数来描述其振动信号特征,并将其作为支持向量机的输入特征量。将改进的混沌粒子群算法引入到支持向量机参数优化中,实现对惩罚函数c和径向基函数σ的智能优化选取。实验结果表明,该方法建立的SVM分类模型能够对车辆传动箱不同运行状态进行分类,并且具有更高的准确率。
刘超, 马振书, 孙华刚, 郝驰宇
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Conservation Biology, Volume 40, Issue 2, April 2026.Abstract Consumer demand for ivory perpetuates the unsustainable and illegal killing of African elephants and other wildlife species. Interventions that aim to change consumer behavior are increasingly recognized as a crucial element of demand management. However, poor design and implementation have limited their effectiveness.
Molly R. C. Brown +2 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2010 支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.支持向量机在选择支撑矢量时却进行了大量不必要的运算,成为其应用的瓶颈问题.因此在基于支持向量的分类器学习算法中,预先选择支撑向量是非常重要的.投影中心距离算法是一种能够预选取支撑矢量的方法,该方法可以有效地预选取出包含支持向量的边界集,在不影响支持向量机的分类能力情况下,大大地减少了训练样本,提高了支持向量机的训练速度.本文采用投影中心距离算法进行支撑矢量的预选取,通过对人工线性 ...
杨晓敏, 吴炜, 陈默, 何小海
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Food and Energy Security, Volume 15, Issue 2, March/April 2026.ABSTRACT Net photosynthetic rate (Pn) serves as a key indicator for evaluating plant growth and yield. In order to explore an effective method for monitoring winter rapeseed Pn using unmanned aerial vehicle (UAV) multispectral technology, the winter rapeseed was taken as the research object and the multispectral images were obtained through UAVs in ...
ChengYang Ni +7 more
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, 2003 提出一种新的支持向量机的增量学习算法,分析了新样本加入训练集后支持向量集的变化情况。基 于分析结论提出一种新的学习算法。研究了基于支持向量机的山羊绒和细支绵羊毛动物纤维图像识别问题,根据 山羊绒和细支绵羊毛动物纤维图像的特点,分别采用自动阈值分割和Top - Hat 变换,得到纤维边缘和鳞片边缘。 仿真结果表明,基于支持向量机的动物纤维图像识别率高于传统的基于人工神经网络的识别率。工业控制技术国家重点实验室开放实验室研究课题资助项目( K01001)
曾文华, 马健
core
, 2014 针对测试人体脂肪含量相对比较复杂的问题，文章根据日常测试的包含14个特征值的样本数据，设计了一种基于统计学习理论的支持向量机预测方法。通过四种常用核函数和监测均方根误差与平方相关系数两项关键指标 ...
杨秀锋 +3 more
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World Affairs, Volume 189, Issue 2, Summer 2026.ABSTRACT The study examines the moderating effect of governance quality on the relationship between lack of access to energy and gender inequality. Drawing on data from 35 sub‐Saharan African countries, the results obtained using fixed‐effects instrumental variables show that the worsening of gender inequality stems from a lack of access to energy ...
Sabine Nadine Ekamena Ntsama +2 more
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, 2022 本发明公开了一种基于支持向量机回归的磨削去除量预测方法，属于机器学习技术领域。该方法是使用支持向量机回归算法对实验数据进行训练和测试，得到支持向量机预测模型，从而实现对磨削去除量的预测；步骤：(1)数据处理：将实验数据分为训练集数据和测试集数据，并进行归一化处理；(2)构建SVR模型：设定预测模型参数，并对训练集数据进行训练得到预测模型；(3)测试SVR模型：利用预测模型对测试集数据进行测试；(4)判断SVR模型：判断测试结果是否满足要求；(5)预测去除量：如果测试结果满足要求 ...
李论, 赵吉宾, 赵敬川, 张洪瑶
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四川大学学报. 自然科学版, 2011 为了克服支持向量机方法对于噪声或异常样本敏感的问题,本文研究基于粗糙集理论的粗糙单类支持向量机,提出一种改进的模糊支持向量机隶属度确定方法.该算法首先利用粗糙集思想构造一个最小粗糙球,分别得到对应粗糙球的上近似、下近似与边界区域,然后依据样本在超球中的位置对分布在下近似、边界域和粗糙球以外的样本,分别采用三种不同的方式计算其各自的隶属度.最后通过对比实验表明,与传统支持向量机方法相比,本文提出的改进方法使模糊支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力.
刘成忠, 韩虎, 黄高宝
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Gaoya dianqi, 2020 变压器是电网最为核心的设备,绕组变形是变压器主要的故障类型之一,频率响应分析法（frequency response analysis, FRA）是目前广泛应用的绕组变形检测方法。为提高绕组变形分类诊断的性能,文中提出基于粒子群算法优化支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM）的变压器绕组变形分类方法,采用数学统计方法提取频率响应曲线的特征参量,并输入到支持向量机模型进行训练,利用粒子群算法优化支持向量机模型参数 ...
刘伟 +4 more
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