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房价预测、共享单车出租数量预测、空气污染情况预测等常涉及矛盾方程组求解,对其数值求解方法研究具有重要的理论意义与应用价值。当矛盾方程组规模过大时,用传统的最小二乘法求解,不仅计算量大,而且由于误差积累使最终结果的准确性不高。鉴于此,采用机器学习中的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)算法求解大规模矛盾方程组,并分别针对线性、非线性、单变量、多变量矛盾方程组进行了数值求解。数值结果表明,数据类型和数据量的变化对结果的影响不大 ...
ZHENGSupei(郑素佩) +3 more
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Classifier of silicon content in hot metal based on support vector machines(基于支持向量机的高炉铁水硅含量多类别分类)
支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,本文介绍了非线性软间隔分类机、最小二乘分类机和加权最小二乘分类机的算法.以山东莱钢1号高炉在线采集数据作为应用案例,使用C-均值算法对[Si]做聚类分析将其分成5类,改进M-ary分类方法实现对铁水硅质量分数[Si]的多类别分类,并对各分类机的性能作出评价.
JIANLing(渐令) +2 more
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Semiparametric estimation of SVM in frameable RKHS(标架型RKHS中的SVM的半参数估计)
在基于标架型的再生核希尔伯特空间中,研究了SVM算法下,解的对偶形式和原形式之间的关系,进而将SVM算法与最小二乘法相结合,讨论了支持向量机的半参数估计.
ZHOUDe-qiang(周德强)
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Study on upper limb joint angle prediction method based on sEMG
Aiming at the problems of insufficient human-computer interaction and human-machine coupling in the rehabilitation training process, a prediction model of upper limb joint angle is proposed and verified by experiments.
KONG Dezhi +3 more
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基于支持向量机的结构损伤识别方法建立在训练和测试数据同概率分布的假设上,必须对每个结构分别收集训练数据和标签并训练模型以识别损伤。损伤结构的训练数据和标签难以收集,导致支持向量机方法在结构损伤识别中难以实施。提出一种基于领域自适应支持向量机的跨域损伤识别方法,将在有损伤标签结构(源结构)上训练的支持向量机推广到无损伤标签结构(目标结构)的损伤识别中。该方法首先提取结构的多阶固有频率变化率作为损伤特征构建训练数据;然后,推导最小化边缘分布差异与最小化联合分布差异的迁移学习方法 ...
于虹 +6 more
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为实现对市面上常见以及实际案件中出现的动物油样本进行快速无损识别,借助光谱分析技术和机器学习算法,基于连续分类策略,对不同动物油样本在种类及品牌/来源地方面进行区分和认定。收集了247份动物油样本(鸡油、牛油、鹅油、猪油、羊油、鸭油),对其进行红外光谱扫描,采用自动基线校正和峰面积归一化消除样本基线漂移和量纲不一致情况;再分别采用Savitzky-Golay平滑、二项式平滑、邻域平均法、FFT滤波、一阶导数和二阶导数对红外光谱进行预处理,比较了6种预处理方法在降噪方面的差异性 ...
邱薇纶1,王晓庆2 QIU Weilun1, WANG Xiaoqing2
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A comparative study on NLOS error elimination methods based on channel measurement experiment
In order to study the performance of different elimination methods on the distance estimation forward error caused by the non-line-of-sight (NLOS) propagation of radio signals, this paper is based on the mean value, root mean square delay spread ...
CHANG Tiantian +5 more
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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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通过输电线路接地网腐蚀试验获得44样本数据,对样本数据进行主成分分析,根据计算结果确定pH值、Cl-含量和NO3-含水量为输电线路接地网腐蚀预测模型的输入量。针对狼群算法存在的缺陷,对探狼游走行为和猛狼运动步长进行改进,得到改进狼群算法。利用改进狼群算法对最小二乘支持向量机进行优化,建立基于IWPA-LSSVM的输电线路接地网腐蚀预测模型。采用IWPA-LSSVM预测模型对线路接地网腐蚀程度进行预测,结果表明,IWPA-LSSVM预测模型的平均相对误差、全局最大相对误差和均方根误差分别为3.47%、4 ...
林肖斐 +4 more
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考虑到气象因子条件对绝缘子的等值附盐密度影响复杂,难以建立精确数学模型等问题,提出了一种最小二乘支持向量机的绝缘子在一定的气象因子条件下的等值附盐密度预测新模型。以温度、湿度、风速等主要气象因子为输入,绝缘子等值附盐密度为输出,通过最小二乘支持向量机模型,拟合输入与输出之间的复杂非线性函数关系。以现场采集的气候数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测绝缘子在一定气候条件下的等值附盐密度。实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足 ...
舒服华, 张望祥
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