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考虑属性重要度的空冷系统背压特性模型
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作者 李晓恩 王宁玲 +2 位作者 张雨檬 杨志平 杨勇平 《中国电机工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期1518-1524,共7页
与传统湿冷系统相比,直接空冷系统更易受到多种边界条件变化的影响。针对理论公式与实际应用的差异以及属性重要度差异,基于运行数据建立了考虑属性重要度的背压特性模型。根据机组连续1个月的实际运行数据结合模糊粗糙集理论对影响空... 与传统湿冷系统相比,直接空冷系统更易受到多种边界条件变化的影响。针对理论公式与实际应用的差异以及属性重要度差异,基于运行数据建立了考虑属性重要度的背压特性模型。根据机组连续1个月的实际运行数据结合模糊粗糙集理论对影响空冷运行的各条件属性进行客观加权,并通过加权支持向量回归方法,建立了直接空冷系统的背压模型。结果表明:选取主汽流量、主汽压力、环境温度、风机转速、环境风速、大气压力作为条件属性可得到精度较高的加权回归模型,7月份与10月份的数据分析下,回归模型精度均较高,均方根误差分别为0.70、0.76kPa。同时,结果表明,加权过程可在不影响模型精度的情况下,有效降低模型计算量,提高模型泛化能力。 展开更多
关键词 直接空冷系统 背压 属性重要度 加权支持向量回归 模糊粗糙集
基于回归型支持向量机的医学图像可视可逆水印算法 预览
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作者 王楠 李智 +1 位作者 程欣宇 陈怡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第9期195-201,212共8页
随着医学影像技术的发展,医学图像成为医生诊断患者病情的主要依据,为了给患者提供更为准确的诊断和最佳的治疗方案,医学图像共享和专家远程诊断成为重要的诊疗手段。未被保护的医学图像在传输过程中易受到攻击或恶意篡改,为有效保护医... 随着医学影像技术的发展,医学图像成为医生诊断患者病情的主要依据,为了给患者提供更为准确的诊断和最佳的治疗方案,医学图像共享和专家远程诊断成为重要的诊疗手段。未被保护的医学图像在传输过程中易受到攻击或恶意篡改,为有效保护医学图像信息的完整性并限制未授权用户的使用,提出了一种基于回归型支持向量机的医学图像可视可逆水印算法。该算法首先将可视水印嵌入医学图像中;其次利用回归型支持向量机对水印图像的像素值进行预测,并计算出预测误差,利用纹理度等级自适应确定合适的亮度调节阈值,根据阈值生成一幅全局定位图,将全局定位图加入到原始图像中,以增强算法的鲁棒性;最后利用全局定位图和预测误差之间的相互关系生成一个可视可逆的水印,从而对医学图像进行加密保护。实验结果表明,所提可视可逆算法不仅可应用于传统医学图像,还首次应用于弥散加权图像,且该算法具有较好的鲁棒性和可逆性,能有效避免像素点溢出问题,实现可逆水印的正确提取,提取水印后的图像与原始图像没有任何差异。在水印信息未知的情况下,可视可逆水印去除困难,该特性可有效保护患者信息的完整性和医学图像的权威性。 展开更多
关键词 医学图像 弥散加权图像 可视可逆水印 回归型支持向量机 纹理度
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改进的加权支持向量机回归的谐波发射水平估计方法 预览 被引量:12
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作者 邱思语 杨洪耕 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期85-90,共6页
提出一种利用改进的加权支持向量机回归估计系统谐波阻抗及谐波发射水平的新方法。根据公共连接点处谐波测量数据的差异,利用欧几里德距离作为加权指标修正支持向量机的误差要求,通过线性插值确定惩罚参数的加权参数,以此形成用于估计... 提出一种利用改进的加权支持向量机回归估计系统谐波阻抗及谐波发射水平的新方法。根据公共连接点处谐波测量数据的差异,利用欧几里德距离作为加权指标修正支持向量机的误差要求,通过线性插值确定惩罚参数的加权参数,以此形成用于估计系统谐波阻抗的加权支持向量机回归模型,从而求解谐波发射水平。通过对仿真电路的理论分析和现场数据的实际应用,证明了所提方法能有效抑制背景谐波波动对估计结果的影响。 展开更多
关键词 谐波阻抗 谐波发射水平 加权 支持向量机 回归
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改进加权支持向量机回归方法器件易损性评估 预览 被引量:3
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作者 金焱 褚政 张瑾 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期171-176,共6页
加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大误差.针对这一问题,提出利用高维特征空间中的欧基里德距离来确定权值的方法,构造了一种改进的加权支持... 加权支持向量机回归算法,几乎都是以样本输入空间中的一个重要特征量的函数来确定权值,造成了在高维特征空间中作回归可能存在较大误差.针对这一问题,提出利用高维特征空间中的欧基里德距离来确定权值的方法,构造了一种改进的加权支持向量机回归算法,并将其应用到电子器件高功率微波易损性评估中.仿真结果表明:该方法具有比模糊神经网络法、标准支持向量机回归算法和一般的加权支持向量机回归算法更高的预测精度.由于增加了权值的计算过程,相对于标准支持向量机回归和模糊神经网络方法,该方法的效率较低,但与一般的加权支持向量机回归算法相当. 展开更多
关键词 特征空间 欧基里德距离 加权支持向量机 回归 高功率微波 电子器件 易损性
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基于加权支持向量回归的抢修时间估计模型 预览 被引量:2
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作者 尤志锋 石全 熊飞 《现代防御技术》 北大核心 2014年第4期160-166,共7页
已有的抢修时间估计模型大都印有平时维修的痕迹,不能很好的反应战场抢修的随机性、多样性、时效性等特点.分析并设计了影响抢修时间的因素及其赋值方法,用复杂性来度量抢修任务本身的属性.将抢修时间估计问题转为抢修时间对其影响因素... 已有的抢修时间估计模型大都印有平时维修的痕迹,不能很好的反应战场抢修的随机性、多样性、时效性等特点.分析并设计了影响抢修时间的因素及其赋值方法,用复杂性来度量抢修任务本身的属性.将抢修时间估计问题转为抢修时间对其影响因素的非线性回归问题,引入在处理小样本、非线性问题时有较大优势的支持向量机,利用遗传算法对支持向量回归的参数进行优化;实验结论证明模型的估计精度较高、泛化能力较强;从一个新的角度估计抢修时间,结果更合理,能为抢修决策以及抢修训练提供良好的帮助. 展开更多
关键词 复杂性度量 加权支持向量回归 遗传算法 抢修时间
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基于PSO-WSVR的短期水质预测模型研究 预览 被引量:7
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作者 徐龙琴 刘双印 《郑州大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2013年第3期112-116,共5页
针对传统方法很难建立精确的非线性水质预测模型的情况,提出了基于粒子群优化加权支持向量回归机(PSO-WSVR)的水质短期预测模型.在建模过程中,根据各样本重要性的差异,给各个样本的惩罚系数赋予不同权重,改进了标准支持向量回归机算法... 针对传统方法很难建立精确的非线性水质预测模型的情况,提出了基于粒子群优化加权支持向量回归机(PSO-WSVR)的水质短期预测模型.在建模过程中,根据各样本重要性的差异,给各个样本的惩罚系数赋予不同权重,改进了标准支持向量回归机算法,克服了标准支持向量回归算法因不同样本均采用相同权重造成预测精度低的问题,并采用粒子群优化算法对加权支持向量回归机参数组合进行自适应优化,模型收敛速度明显加快.运用PSO-WSVR模型对江苏宜兴市集约化河蟹养殖池塘水质进行预测,与标准支持向量回归机和BP神经网络对比分析.结果表明,该模型性能可靠、泛化能力强,预测精度高,为集约化水产养殖水质短期预测提供了一种新思路. 展开更多
关键词 水质预测 加权支持向量回归机 粒子群优化算法 参数优化
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加权支持向量回归在线学习方法 被引量:1
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作者 黄细霞 石繁槐 +1 位作者 顾伟 陈善本 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期927-930,共4页
在标准支持向量回归在线学习的基础上,提出了一种加权支持向量回归在线学习方法(WOSVR),即加权支持向量机中针对不同样本点使用不同惩罚系数C,且不同惩罚系数C反映了样本重要性的不同,WOSVR中近期数据重要性大于历史数据重要性.使用... 在标准支持向量回归在线学习的基础上,提出了一种加权支持向量回归在线学习方法(WOSVR),即加权支持向量机中针对不同样本点使用不同惩罚系数C,且不同惩罚系数C反映了样本重要性的不同,WOSVR中近期数据重要性大于历史数据重要性.使用基准数据Mackey-Glass混沌序列进行了相关验证实验.结果表明,加权支持向量回归在线学习方法能有效修改模型. 展开更多
关键词 支持向量机 加权支持向量回归 在线学习
加权支持向量回归机及其在水质预测中的应用 预览 被引量:5
8
作者 徐红敏 王继广 《世界地质》 CAS CSCD 2007年第1期 58-61,共4页
支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。本文对用于回归估计的标准支持向量机加以改进,提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法,针对各样本重要性的差异,给各个样本... 支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。本文对用于回归估计的标准支持向量机加以改进,提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法,针对各样本重要性的差异,给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重,并利用加权支持向量回归机的理论及其算法构建水质预测模型。实验结果表明,该方法对水质具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 加权支持向量机 回归估计 水质预测
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D近邻加权方法在WSVR中的应用研究 预览
9
作者 王传美 张冰 +1 位作者 贺素香 徐倩 《中国科技论文》 北大核心 2018年第17期1995-2000,共6页
根据每个样本在整个样本空间中所处位置的分布来计算不同的权重值,可以更好地度量样本的局部性质。K近邻加权算法的有效性极大程度上依赖于参数K,但是对参数K的选取有很大的主观性。针对这一缺点,对改进的K近邻算法(dependent nearest n... 根据每个样本在整个样本空间中所处位置的分布来计算不同的权重值,可以更好地度量样本的局部性质。K近邻加权算法的有效性极大程度上依赖于参数K,但是对参数K的选取有很大的主观性。针对这一缺点,对改进的K近邻算法(dependent nearest neighbor,DNN)算法,提出一种基于D近邻点的DNN加权样本方法,并将这种新的加权方法推广到权重支持向量回归机(weighted support vector regression,WSVR)中。UCI公用数据集和股票指数数据实验结果显示,所提方法具有更高的拟合精度和更小的误差,验证了DNN-WSVR方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 近邻算法 D-近邻加权算法 权重支持向量回归机 局部信息
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基于改进加权多源TrAdaBoost算法的无参考图像质量评价方法 预览 被引量:1
10
作者 胡伟 陈炜峰 +1 位作者 胡凯 温佳璇 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第18期87-93,共7页
基于机器学习的无参考图像质量评价方法依赖于大量训练样本,但训练数据集的构建需要耗费大量人力物力。依据迁移学习理论,面向上述问题,首先提出了一种基于改进加权多源TrAdaBoost(weighted multisource TrAdaBoost,WMTrA)算法。算法的... 基于机器学习的无参考图像质量评价方法依赖于大量训练样本,但训练数据集的构建需要耗费大量人力物力。依据迁移学习理论,面向上述问题,首先提出了一种基于改进加权多源TrAdaBoost(weighted multisource TrAdaBoost,WMTrA)算法。算法的无参考图像质量评价算法采用权重自动更新方式,挖掘辅助图像库中的有价值样本,只需少量目标图像库样本便可以建立准确的图像质量评价模型;然后,将它应用到无参考图像质量评价方法上,检测了其效果。在JPEG,JPEG2000失真图像上的评价结果表明,相比于传统机器学习算法,本文方法能够有效利用现有辅助数据集,减少对目标数据集的数量要求,是一种具有实用性的无参考图像质量评价方法。 展开更多
关键词 无参考图像质量评价 迁移学习 加权多源TrAdaBoost 支持向量机回归
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基于WA-ABC-WLSSVR的南美白对虾工厂化育苗溶解氧预测模型 被引量:1
11
作者 徐龙琴 陈跃霞 +2 位作者 张军 刘双印 李道亮 《武汉大学学报:工学版》 CSCD 北大核心 2017年第4期608-617,共10页
为解决传统方法水质预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了基于小波分析(WA)、人工蜂群(ABC)优化加权最小二乘支持向量回归机(WLSSVR)的工厂化育苗溶解氧组合预测模型(WA-ABC-WLSSVR模型).该模型采用小波分析对原始非平稳溶解氧时... 为解决传统方法水质预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了基于小波分析(WA)、人工蜂群(ABC)优化加权最小二乘支持向量回归机(WLSSVR)的工厂化育苗溶解氧组合预测模型(WA-ABC-WLSSVR模型).该模型采用小波分析对原始非平稳溶解氧时间序列数据进行多尺度特征提取,通过加权最小二乘支持向量回归机对不同尺度下的溶解氧数据子序列分别建模,利用改进人工蜂群优化算法(ABC)对各分量序列WLSSVR模型参数进行组合优化,最后叠加各尺度下的预测结果.运用该模型对工厂化育苗溶解氧进行预测,并与BPNN、标准LSSVR、WAACO-LSSVR、WA-PSO-LSSVR等模型对比分析,结果表明,该溶解氧预测模型具有较高的预测精度和泛化能力. 展开更多
关键词 溶解氧预测 加权最小二乘支持向量回归机 人工蜂群算法 小波分析 参数组合优化
基于改进支持向量回归算法的移动机器人定位 预览
12
作者 王春荣 夏尔冬 +2 位作者 吴龙 刘建军 熊昌炯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2545-2549,共5页
为了提高移动机器人定位精度,提出了一种基于正交编码器和陀螺仪的轮式移动机器人定位系统,建立机器人的定位模型和运动学模型。研究了支持向量回归(SVR)算法,为获得更好的鲁棒性,对目标函数误差平方进行加权,分析不同参数优化算法对... 为了提高移动机器人定位精度,提出了一种基于正交编码器和陀螺仪的轮式移动机器人定位系统,建立机器人的定位模型和运动学模型。研究了支持向量回归(SVR)算法,为获得更好的鲁棒性,对目标函数误差平方进行加权,分析不同参数优化算法对支持向量机回归准确率的影响。以自制的移动机器人为实验平台,将改进的算法与最小二乘支持向量回归(LSSVR)算法、加权最小二乘支持向量回归(WLSSVR)算法进行比较,对比了用改进算法时机器人在木地板场地与瓷砖场地的定位误差情况,并对正交编码器+陀螺仪定位系统与双码盘定位系统、单码盘+陀螺仪定位系统进行比较。实验结果表明,改进的算法使机器人的定位精度明显高于对比算法,并且所提出的定位系统定位效果较好。 展开更多
关键词 机器人 定位模型 运动模型 加权最小二乘支持向量回归算法 定位精度
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基于加权支持向量机与AdaBoost集成的预测模型研究 预览 被引量:3
13
作者 胡国胜 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第12期280-281,314共3页
电力负荷预测是近年研究的热点话题,因受温度、湿度、自然灾害等因素影响,准确预测相当困难。为此,通过引入历史观察数据的权重、改进支持向量回归预测模型和参数的智能选取,克服影响电力负荷的随机因素的影响,运用AdaBoost算法提... 电力负荷预测是近年研究的热点话题,因受温度、湿度、自然灾害等因素影响,准确预测相当困难。为此,通过引入历史观察数据的权重、改进支持向量回归预测模型和参数的智能选取,克服影响电力负荷的随机因素的影响,运用AdaBoost算法提升加权支持向量回归预测能力,提高预测精度。通过仿真建模,对真实的电力负荷数据进行预测实验,结果表明所提的方法比单个SVR模型和神经网络BP模型的预测精度高,稳定性好。 展开更多
关键词 加权支持向量机 ADABOOST 回归预测
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基于多特征结合与加权支持向量机的图像去噪方法 预览 被引量:3
14
作者 付燕 宁宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期 2217-2220,共4页
在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先,根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点,提取含噪图像中的多种特征;然后,利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器,... 在基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法的基础上,提出了一种基于多特征结合与加权SVM的图像去噪方法。首先,根据图像中相邻像素的相关性及椒盐噪声的特点,提取含噪图像中的多种特征;然后,利用针对不平衡数据集所改进的加权SVM分类器,识别出含噪图像中的噪声点,再利用支持向量回归机(SVR)对噪声点的原始灰度值进行回归预测;最后,重构图像以达到去噪的目的。实验结果表明,该方法能提高SVM分类器对噪声点的识别率,改善分类器的性能,并能在去噪的同时较好地保留图像的边缘信息,获得较高的峰值信噪比(PSNR)。 展开更多
关键词 多特征 加权支持向量机 支持向量回归机 椒盐噪声 图像去噪
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基于加权支持向量回归的火灾智能探测系统 预览 被引量:1
15
作者 夏太武 刘金祥 彭京华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期 208-210,共3页
火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于加权支持向量回归的火灾智能探测系统,加权支持向量回归算法克服了神经网络过学习等不足,及标准支持向量回归中未考虑各样本重要性... 火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于加权支持向量回归的火灾智能探测系统,加权支持向量回归算法克服了神经网络过学习等不足,及标准支持向量回归中未考虑各样本重要性的差异问题,实验结果表明此火灾智能探测系统优于基于神经网络和标准支持向量回归的探测系统,探测效果显著,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 火灾探测 加权支持向量回归 参数优化 神经网络
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基于WLS-SVM回归模型的电力负荷预测 预览 被引量:10
16
作者 王晓红 吴德会 《微计算机信息》 北大核心 2008年第4期,共3页
针对电力系统年用电量增长的特点,提出一种基于加权最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力负荷预测模型。与标准LS-SVM的电力预测方法比较,该模型能通过设置训练样本权重比例,实现样本优化选择,达到历史数据"重近轻远"的学习效果... 针对电力系统年用电量增长的特点,提出一种基于加权最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力负荷预测模型。与标准LS-SVM的电力预测方法比较,该模型能通过设置训练样本权重比例,实现样本优化选择,达到历史数据"重近轻远"的学习效果,从而能有效提高预测精度。通过具体实例验证,WLS-SVM模型预测精度明显优于标准LS-SVM模型,说明本文模型实现容易,鲁棒性好,预测精度高。 展开更多
关键词 加权最小二乘支持向量机 回归 电力负荷 预测
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采用MPSO优化SVR的短时交通流预测方法 预览
17
作者 晏雨婵 武奇生 +1 位作者 白璘 席维 《计算机技术与发展》 2019年第4期133-138,共6页
为了提高高速公路交通流量预测精度以及预测方法的稳定性,降低预测用时,提出了一种后期随机惯性权重粒子群算法与支持向量回归机相结合的短时交通流预测模型(MPSO-SVR)。该预测模型用均匀分布的随机惯性权重替代标准PSO算法中不变的惯... 为了提高高速公路交通流量预测精度以及预测方法的稳定性,降低预测用时,提出了一种后期随机惯性权重粒子群算法与支持向量回归机相结合的短时交通流预测模型(MPSO-SVR)。该预测模型用均匀分布的随机惯性权重替代标准PSO算法中不变的惯性权重ω,使算法中粒子在搜索后期拥有较大的ω,从而有效地避免算法陷入局部最优解,加快了算法的寻优速度。最后,通过不断更新惯性权重来更新粒子的速度与位置。算法不仅对支持向量回归中的惩罚因子c和核函数参数g进行寻优,而且能很好地平衡算法全局搜索与局部搜索能力,提高了算法的性能。实验结果表明,MPSO-SVR方法在沪宁高速交通流数据中比PSO-SVR方法预测精度更高、稳定性更强、耗时更短,且均方误差和平均百分比误差分别降低到28.689和12.952%。 展开更多
关键词 交通流量预测 线性递减惯性权重 粒子群算法(PSO) 支持向量回归(SVR) 参数寻优
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基于SVR的粮仓储粮重量在线检测模型 预览 被引量:2
18
作者 张德贤 张苗 +2 位作者 张庆辉 张元 吕磊 《电子学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期1179-1185,共7页
粮仓储粮重量自动检测是国家粮食安全的重要保障技术.本文针对粮堆散粒体特性,建立了粮仓储粮重量与粮仓底面和侧面压强的数学关系,证明了基于压力传感器进行粮仓数量在线检测的可行性.提出了基于内外圈两圈布置的压力传感器布置模型... 粮仓储粮重量自动检测是国家粮食安全的重要保障技术.本文针对粮堆散粒体特性,建立了粮仓储粮重量与粮仓底面和侧面压强的数学关系,证明了基于压力传感器进行粮仓数量在线检测的可行性.提出了基于内外圈两圈布置的压力传感器布置模型和基于多项式展开的粮仓储粮重量检测模型,利用内外圈传感器输出值均值的多项式展开构建粮仓储粮重量估计.针对实仓检测中内外圈传感器输出值均值存在较大波动的问题,提出了基于SVR的粮仓储粮重量检测模型,给出了SVR输入项序列的具体提取方法,设计了具体的建模算法.实验表明,实验粮仓检测模型建模与预测结果的误差小于±3%,证明了所提出的粮仓储粮重量检测模型与方法的有效性,可以满足国家粮仓储粮重量检测的要求. 展开更多
关键词 储粮重量监测 压力传感器 检测模型 支持向量回归 检测精度
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基于IPSO.SVR的水泥分解炉温度预测模型研究 预览 被引量:1
19
作者 金星 徐婷 冷淼 《现代电子技术》 北大核心 2017年第9期148-151,共4页
为建立稳定可靠的分解炉温度预测模型,结合与分解炉温度密切相关的几个主要运行参数,提出一种粒子群参数优化的支持向量回归机算法(PSO.SVR),并在粒子群算法中引入自适应惯性权重的思想,构建出分解炉温度预测模型。与未改进的模... 为建立稳定可靠的分解炉温度预测模型,结合与分解炉温度密切相关的几个主要运行参数,提出一种粒子群参数优化的支持向量回归机算法(PSO.SVR),并在粒子群算法中引入自适应惯性权重的思想,构建出分解炉温度预测模型。与未改进的模型进行仿真对比实验,实验结果表明,该IPSO.SVR模型具有较佳的预测能力,预测相关系数达到0.7075,温度预测误差绝对值不超过7℃,误差率在0.8%以内。 展开更多
关键词 分解炉温度 粒子群算法 惯性权重 支持向量回归机 预测模型
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基于模糊支持向量机预测胎重的方法研究与比较 预览 被引量:3
20
作者 余锦华 汪源源 陈萍 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期 2241-2246,共6页
胎重的准确预测在胎儿监护中具有重要作用,为提高胎重预测的准确性,提出一种基于模糊支持向量机的预测方法。通过在支持向量机中引入模糊逻辑,抑制由测量误差造成的异常数据对预测模型训练的影响,提高了胎重预测对参数测量误差的鲁... 胎重的准确预测在胎儿监护中具有重要作用,为提高胎重预测的准确性,提出一种基于模糊支持向量机的预测方法。通过在支持向量机中引入模糊逻辑,抑制由测量误差造成的异常数据对预测模型训练的影响,提高了胎重预测对参数测量误差的鲁棒性。对600例数据构成的训练集和150例数据构成的测试集进行应用,比较了模糊支持向量机和以前的回归方法、误差反向传递神经网络、支持向量机在胎重预测中的性能。结果表明:与其它方法相比,模糊支持向量机能获得更准确的胎重估计。 展开更多
关键词 胎重估计 回归方法 误差反向传递神经网络 支持向量机 模糊支持向量机
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