搜索结果: 1-15 共查到“SVM”相关记录432条 . 查询时间(0.187 秒)
中国科学院声学研究所专利：一种CNN-SVM模型的构建及倾向性分类方法
为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度，提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式（median robust extended local binary pattern，MRELBP）、Franklin矩和布谷鸟优化支持向量机（support vector machine，SVM）的分类方法。首先，通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量，并根据Franklin矩得到形状特征向量，组合图...
基于SFS-SVM的乳腺癌预测模型的构建
乳腺癌 预测模型 序列前向选择算法 支持向量机算法
2020/6/15
构建基于序列前向选择算法（SFS）与支持向量机算法（SVM）分类器融合的乳腺癌预测模型，提高计算机辅 助诊断技术对乳腺癌细针穿刺细胞病理的准确率。方法：对456组乳腺肿瘤病理数据作为训练集，利用SFS-SVM算法对 30个特征进行筛选，得到最优的特征组合，再用112组乳腺肿瘤病理数据作为测试集验证，构建乳腺癌预测模型。该模型 的预测精度通过5折交叉验证进行评价。评价指标包括：受试者工作特性曲线（R...
鲁东大学Python数据分析实战课件 支持向量机(SVM)基础。
煤矿岩石巷道爆破效果预测对合理优化爆破参数、提高爆破效率具有重要意义。针对煤矿岩石巷道爆破效果影响因素多、难以进行爆破效果准确预测等关键技术难题，提出基于GA-SVM融合技术的爆破效果预测模型，实现爆破效果科学、合理预测。首先，基于综合分析、专家打分法等确定影响煤矿岩巷爆破效果关键指标|然后，根据不同矿区典型案例建立爆破效果预测样本库，并对样本进行数据处理|最后，将预测模型应用于实际工程，预测结果...
基于KPCA和LS SVM的制导弹药库存性能评估研究
性能评估 KPCA LS SVM 制导弹药
2020/7/16
针对制导弹药库存性能评估中只有二分状态区分问题,提出了采用主元分析法（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）理论相结合的方法，综合运用检测数据和弹药事件数据，动态地实现评估制导弹药库存性能，改变了仅依赖于时间变量的性能评估，细化了对制导弹药状态区分，弥补了部队目前制导弹药性能评估的缺失，并与实际保障模式下弹药维护费用进行了对比，表明了模型的准确性和有效性。
基于水贫困指数及MSCS-SVM模型的云南省水安全评价
指标体系 多策略布谷鸟搜索算法 支持向量机 参数优化 云南省
2019/3/14
为科学评价云南省近10年水安全状况，利用多策略布谷鸟搜索(MSCS)算法搜寻支持向量机(SVM)最佳学习参数，提出MSCS-SVM模型。首先选取6个典型测试函数对CMCS算法进行仿真验证，并与布谷鸟搜索(CS)算法的仿真结果进行对比；其次基于国际上通用的水贫困指数构建区域水安全评价指标体系和分级标准，采用在分级标准阈值间随机内插和随机选取的方法构造训练样本及检验样本，以对MSCS-SVM模型进行训...
基于MSC与SVM的夯土齐长城土壤含水率高光谱估测
土壤含水率 多元散射校正 SVM回归分析 夯土齐长城
2018/11/5
采用近地面高光谱技术，建立基于支持向量机（support vector machines, SVM）的土壤含水率的高光谱估测模型，为快速、无损估测土壤含水率提供科学依据。以青岛市黄岛区夯土齐长城为研究区，沿垂直于齐长城采集样品，并进行光谱反射率和含水率测定；对土壤原始光谱反射率进行对数的一阶微分（Lg(R)′ ）处理以及多元散射校正（Multiple scatter correction, MSC...
以短期融资券为研究对象，构建基于信用利差的公司违约概率样本，并将传统正定核最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型拓展到不定核LS-SVM模型对公司违约概率展开合理预测分析，进而对不定核LS-SVM模型与正定核LS-SVM模型以及Logistic模型进行了全行业以及分行业公司违约概率的预测精度对比。实证结果表明，基于不定核LS-SVM模型的公司违约概率预测模型无论在全行业还是在分行业中均展现出最优的...
针对堆石料离散元三轴试验中存在的细观参数标定影响因素多、耗时严重等问题，在总结分析堆石料细观模型现状的基础上，建立基于量子遗传算法(QGA)和支持向量机(SVM)的细观参数标定模型。模型采用拉丁超立方抽样生成细观参数组，并使用离散元计算其应力-应变曲线；采用QGA对SVM进行训练，使其达到最佳学习效果，以模拟细观参数与应力-应变曲线间复杂的非线性关系；依据堆石料室内三轴试验成果，发挥SVM计算速度...
一种基于GSA SVM网络安全态势预测模型
网络安全态势预测 支持向量机 引力搜索算法
2019/4/17
针对支持向量机的参数选择问题，结合引力搜索算法（GSA）需要设置的参数少以及全局优化能力强的特点，提出了一种GSA优化SVM参数的网络安全态势预测模型（GSA SVM）。首先把SVM的参数视作在空间中的物体，并将SVM在该参数下预测产生的预测值和实际值之间的均方误差mse作为目标优化函数，然后GSA通过模拟万有引力规律影响下物体的运动规律不断变化参数，最终找到SVM最优参数。最后根据最优参数建立网...
超宽带在井下穿透成像算法中需要解决的关键问题，是在塌方体电磁参数未知的情况下，对埋藏在塌方体另一侧的目标进行成像。由于巷道内背景介质复杂的电磁特性以及多径传播效应等物理现象的影响，很难对矿井下超宽带探测成像系统性能进行有效预测和分析，因此提出了一种射线追踪算法(Ray-tracing)和SVM相结合的方法。该方法通过Ray-tracing算法得到穿透塌方体成像的样本数据，再利用SVM进行分类，解决...
目前混凝土毁伤效应中侵彻深度的预测对防护工程设计与建设有着重要的指导意义，传统的预测方法存在样本需求量大、预测误差大等问题。根据支持向量机原理，采用粒子群算法优化模型参数，提出了预测动能弹侵彻深度的粒子群-支持向量机方法，并编写了相应的计算程序，通过援引实测数据验证预测的准确性。结果表明:该方法对于小样本、非线性预测有较大优势，相比于传统的灰色理论预测，其预测相对误差较小(最大相对误差为3.18%...
针对入侵检测中恶意流量特征高维度问题，提出了一种改进的遗传算法优化支持向量机的入侵检测方法。根据适应度函数和种群进化次数首先设计了自适应变化的交叉和变异概率，利用梯度下降法对遗传算法进行了改进，然后设计一种基于分类准确率、数据特征维度和误报率的适应度函数，同时输出网络流量特征权重、核参数γ和惩罚因子C，仿真实验表明：本方法相比其他入侵检测算法，降低至少20%流量特征维度，提高至少2%流量检测准...
PICS: Private Image Classification with SVM
multiparty computation machine learning support vector machines
2017/12/13
The advent of Machine Learning as a Service (MLaaS) makes it possible to outsource a visual object recognition task to an external (e.g. cloud) provider. However, out- sourcing such an image classific...