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基于信息融合的电熔镁炉熔炼异常工况等级识别 认领
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作者 李鸿儒 王奕文 邓靖川 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期153-157,共5页
采用多源信息融合思想,提出了电熔镁炉加热熔化异常工况等级的识别方法.在分析加热熔化过程各种异常工况的基础上,提取电流、图像和声音信号特征进行同步序列化和归一化处理,根据各种异常工况的特点选取不同特征,建立了基于支持向量机... 采用多源信息融合思想,提出了电熔镁炉加热熔化异常工况等级的识别方法.在分析加热熔化过程各种异常工况的基础上,提取电流、图像和声音信号特征进行同步序列化和归一化处理,根据各种异常工况的特点选取不同特征,建立了基于支持向量机的轻微半熔化和严重过加热工况识别模型、基于规则推理的中度半熔化和严重半熔化工况识别模型和基于决策树支持向量机的轻微过加热和中度过加热工况识别模型.仿真结果表明,本文方法实现了对半熔化和过加热工况异常等级的有效识别. 展开更多
关键词 电熔镁炉 异常等级识别 规则推理 支持向量机 决策树支持向量机
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基于粗糙集和优化DAG-SVM的船舶主机故障诊断方法 认领
2
作者 刘国强 林叶锦 +1 位作者 张志政 庞水 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期68-73,共6页
[目的]船舶主机各子系统之间是复杂的非线性关系,对于监测点在短时间内采集的大量数据,传统的故障诊断方法难以高效地完成任务。以船舶主机的燃油系统为研究对象,提出一种基于粗糙集理论和优化有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的故障诊... [目的]船舶主机各子系统之间是复杂的非线性关系,对于监测点在短时间内采集的大量数据,传统的故障诊断方法难以高效地完成任务。以船舶主机的燃油系统为研究对象,提出一种基于粗糙集理论和优化有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的故障诊断方法。[方法]首先,将数据挖掘中的粗糙集理论引入传统的支持向量机(SVM)诊断模型,并通过差别矩阵对离散化数据进行降维,在每2种故障之间建立支持向量机分类器,从而构建DAG-SVM拓扑网络;然后,以类间的分类精度为依据,优化有向无环图中根节点和其他叶节点的位置,从而有效避免"误差累积";最后,基于某超大型油轮模拟器,开展数值实验分析。[结果]实验结果表明,粗糙集与优化DAG-SVM相结合的故障诊断方法可以对船舶主机故障进行有效的诊断决策,其分类精度比传统的DAG-SVM方法提高了3.38%,而时间消耗也降低了2.42 s。[结论]该诊断方法对船舶主机的故障诊断研究具有一定的参考价值,也可为SVM在其他小样本分类中的应用提供数据支撑。 展开更多
关键词 粗糙集属性约简 支持向量机 有向无环图-支持向量机 船舶主 故障诊断
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一种基于SVM的烟包缺支在线检测方法 认领
3
作者 邓春宁 《机械设计与制造工程》 2020年第3期77-80,共4页
为解决目前卷烟厂生产线对烟包缺支检测精度和速度要求高的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的烟包缺支在线检测方法。首先通过工业CCD摄像头采集烟包图像,并进行预处理;其次提取采集图像的灰度特征和纹理特征,根据相应指标构建特征空... 为解决目前卷烟厂生产线对烟包缺支检测精度和速度要求高的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的烟包缺支在线检测方法。首先通过工业CCD摄像头采集烟包图像,并进行预处理;其次提取采集图像的灰度特征和纹理特征,根据相应指标构建特征空间;最后建立基于多项式和高斯核函数的SVM分类方法对烟包进行缺支检测。实验结果证明,所设计的方法有效,高斯核函数精度稍高,缺支检测准确率最高可达99.8%,检测算法平均消耗时间仅为120 ms,满足烟包缺支在线检测的精度和实时性要求。 展开更多
关键词 烟包缺支检测 预处理 灰度特征 纹理特征 支持向量机
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基于支持向量机的Scholte波自动识别 认领
4
作者 秦东兴 邵雨新 张自圃 《电子世界》 2020年第2期20-22,共3页
本文的主体探讨目标是舰船地震波中的Scholte波,Scholte波主要传输在海底界面上,即流体表面和固体表面之间。Scholte波具有良好的识别特性,例如它的速度、频率和能量与其它的波相比区分特性明显,所以它的应用场景一般集中在声呐探测目... 本文的主体探讨目标是舰船地震波中的Scholte波,Scholte波主要传输在海底界面上,即流体表面和固体表面之间。Scholte波具有良好的识别特性,例如它的速度、频率和能量与其它的波相比区分特性明显,所以它的应用场景一般集中在声呐探测目标等领域。现有六个Scholte波样本,本文通过伪魏格纳分布时频分析算法对六个Scholte波样本进行处理,得到所需的两个波的属性值,分别是频率和能量,最终通过支持向量机对Scholte波进行分类。通过实际实验验证,其分类精度达到了95%,能够精确地分辨出Scholte波。引言:舰船地震波界面波属于两种不同介质之间的(流-固)界面波,也叫Scholte波,是对在流体和固体界面上传播的界面波进行了研究。 展开更多
关键词 支持向量机 自动识别 舰船地震波 界面波 分类精度 时频分析 应用场景 识别特性
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基于支持向量机的葡萄酒质量预测 认领
5
作者 夏铭泽 石春鹏 刘征宇 《制造业自动化》 CSCD 2020年第5期57-60,共4页
通过葡萄酒的理化指标来对葡萄酒质量进行预测,一方面可以减少因为评酒师主观原因造成的偏差,另一方面可以根据预测结果调整酿造过程提高成酒品质。介绍了支持向量机的原理,并通过实验进行测试验证了通过支持向量机对葡萄酒理化指标数... 通过葡萄酒的理化指标来对葡萄酒质量进行预测,一方面可以减少因为评酒师主观原因造成的偏差,另一方面可以根据预测结果调整酿造过程提高成酒品质。介绍了支持向量机的原理,并通过实验进行测试验证了通过支持向量机对葡萄酒理化指标数据进行建模分析从而预测葡萄酒质量的方法是有效可行的。 展开更多
关键词 质量预测 葡萄酒 支持向量机
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基于机器学习的变压器故障诊断 认领
6
作者 李太斌 张阳 +2 位作者 彭丽林 梁雄伟 曹哲铭 《电子世界》 2020年第8期154-155,共2页
电力变压器是电力系统中的重要输电设备,其运行状况直接关系到输电系统的安全性和可靠性。因此及时对变压器的故障进行预测诊断然后提出最佳维修手段,这对于提高电力系统的安全水平具有重要意义。本文采取了决策树、天真贝叶斯、人工神... 电力变压器是电力系统中的重要输电设备,其运行状况直接关系到输电系统的安全性和可靠性。因此及时对变压器的故障进行预测诊断然后提出最佳维修手段,这对于提高电力系统的安全水平具有重要意义。本文采取了决策树、天真贝叶斯、人工神经网络以及支持向量机四种机器学习算法对变压器故障进行诊断预测,并对诊断结果进行比较,从而确定最优故障诊断模型。 展开更多
关键词 电力变压器 变压器故障 输电设备 人工神经网络 输电系统 器学习算法 支持向量机 维修手段
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利用三维光谱指数定量估算土壤有机质含量:以新疆艾比湖流域为例 认领
7
作者 张子鹏 丁建丽 +2 位作者 王敬哲 葛翔宇 李振山 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1514-1522,共9页
土壤光谱特征是土壤内在理化特性的外在表现,利用可见-近红外(Vis-NIR)的漫反射光谱估测土壤有机质含量(SOMC)可为土地资源的合理开发与利用提供重要的科学依据。土壤是由多种物质组成的混合物,其高光谱数据中存在某些成分(例如盐颗粒... 土壤光谱特征是土壤内在理化特性的外在表现,利用可见-近红外(Vis-NIR)的漫反射光谱估测土壤有机质含量(SOMC)可为土地资源的合理开发与利用提供重要的科学依据。土壤是由多种物质组成的混合物,其高光谱数据中存在某些成分(例如盐颗粒和矿物质)的重叠吸收,同时波段之间存在共线性问题,这些因素对光谱分析和建模带来了极大的挑战。光谱指数法通过迭代运算,不但充分考虑波段之间的协同作用,而且具有最小化无关波长影响的功能。此外该方法将光谱特征从一维扩展到多维,能容易地检测和区分出细微的吸收峰。以新疆艾比湖流域为研究区,采集了120个土壤样品,在室内进行SOMC和光谱的测定。利用一阶微分(FD)和连续统去除(CR)对高光谱数据进行预处理。在已有两波段指数的基础上,加入第三个波段,利用最优波段算法,构建了三种SOMC的三波段光谱指数(TBI),并从光谱机理上讨论了TBI的合理性。最后根据支持向量机(SVM)的建模效果,进一步比较不同维度光谱参数对SOMC估测的准确性。研究结果表明:(1)光谱预处理技术可以在一定程度上减弱反射光谱中的噪声信息,突出更多潜在的光谱信息;(2)通过对比分析得出,SOMC的相关性随着光谱信息维度的增加而增加,即,TBI>二波段指数>一维光谱参数;(3)新开发的TBI在SOMC的建模和验证过程中提供了比两波段指数和一维光谱参数更好的估测效果,其中TBI-1的估测效果最好,建模集的决定系数(R^2C)为0.88,验证集的决定系数(R^2V)为0.85,相对分析误差(RPD)为2.43。该研究对比了不同维度光谱参数对SOMC的响应和建模精度,发现三波段光谱指数是评价SOMC的重要参量。此外,TBI与SVM算法的结合,可以显著弱化土壤噪声信息,提高SOMC的预测精度,在土壤其他生化参数的估计中具有较强的应用潜力。 展开更多
关键词 高光谱 质含量 相关性分析 三波段光谱指数 支持向量机
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基于RSSI信号特征的室内分区指纹定位算法 认领
8
作者 高思远 冯秀芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1093-1098,共6页
为提高室内定位精度和算法效率,提出基于RSSI信号特征的分区指纹定位算法。在离线阶段,区别于传统的使用RSSI信号构建离线指纹库的方法,设计使用RSSI信号衰减率建立离线指纹库;在在线定位阶段,针对使用欧式距离进行相似度计算时,容易出... 为提高室内定位精度和算法效率,提出基于RSSI信号特征的分区指纹定位算法。在离线阶段,区别于传统的使用RSSI信号构建离线指纹库的方法,设计使用RSSI信号衰减率建立离线指纹库;在在线定位阶段,针对使用欧式距离进行相似度计算时,容易出现两个点RSSI信号欧式距离较近而物理距离较远的情况,提出使用RSSI信号衰减率进行子区域划分,引入SSD的思想使用二级指纹进行精确定位。通过实验验证了该算法的适应性与有效性。 展开更多
关键词 室内定位 接收信号强度指示 支持向量机 信号衰减率 指纹库
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高地应力深埋隧道的大变形规律研究 认领
9
作者 雷敏哲 鲁文娟 薛晓辉 《甘肃科学学报》 2020年第2期132-137,共6页
为准确掌握隧道大变形的发展规律,以支持向量机及M-K检验为基础,构建了隧道大变形的预测模型及趋势判断模型,且为保证预测精度,先利用试算法和粒子群算法优化支持向量机的模型参数,进一步利用混沌理论优化前者的残差序列,以逐步提高预... 为准确掌握隧道大变形的发展规律,以支持向量机及M-K检验为基础,构建了隧道大变形的预测模型及趋势判断模型,且为保证预测精度,先利用试算法和粒子群算法优化支持向量机的模型参数,进一步利用混沌理论优化前者的残差序列,以逐步提高预测精度;同时,利用M-K检验判断隧道大变形的发展趋势,并与前述预测结果对比,实现隧道大变形规律的综合分析。实例检验表明:通过参数优化可有效提高预测精度,且混沌理论对残差序列的优化效果较好,保证了隧道大变形的高精度预测,且M-K检验的分析结果与预测结果一致,均得出分析断面的变形将会进一步增加,验证了2类模型在隧道大变形规律研究中的适用性,进而为隧道大变形规律研究提供一种新的思路。 展开更多
关键词 隧道 大变形 支持向量机 变形预测 M-K检验
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集成遗传算法在特征基因选取中的应用 认领
10
作者 江健生 汪妍 《安徽工业大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第1期53-59,共7页
结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基因,在递归特征消除过程中根据基因的集成权值生成候选基因子集... 结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基因,在递归特征消除过程中根据基因的集成权值生成候选基因子集,选择分类测试中具有最高AUC(接收者工作特征曲线下的面积)值的候选基因子集作为基因表达谱数据集的特征基因子集,将支持向量机(SVM)用于算法的适应度函数,研究FSEGA方法与分类器算法之间的关系,对5个肿瘤特征基因表达谱数据集进行基因选取实验。结果表明,采用提出的集成特征选取方法选取的特征基因集合含丰富类别信息,重复性较好,提高了肿瘤特征基因选取的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 集成遗传算法 特征基因 特征选取 支持向量机 基因表达谱
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基于CEEMDAN与样本熵的高压断路器机械故障诊断 认领
11
作者 王国东 马莉 +2 位作者 古彦龙 王启阳 魏亮 《宁夏电力》 2020年第1期23-28,38共7页
依据高压断路器振动信号特性,提出一种自适应白噪声完整经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与样本熵相结合的高压断路器故障特征提取方法。首先利用CEEMDAN将分闸振动信号分解... 依据高压断路器振动信号特性,提出一种自适应白噪声完整经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与样本熵相结合的高压断路器故障特征提取方法。首先利用CEEMDAN将分闸振动信号分解成一系列内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后利用相关系数法与归一化能量筛选包含信号主要特征信息的前7阶IMF分量,求取其样本熵作为特征量,最后采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,对断路器不同故障类型进行分类识别。实验结果表明该特征提取方法能准确提取振动信号特征量,输入PSO-SVM诊断高压断路器故障能取得良好的效果。 展开更多
关键词 高压断路器 振动信号 自适应白噪声完整经验模态分解 样本熵 支持向量机
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强台风环境下基于格点化和支持向量机的10 kV杆塔受损量预测方法 认领
12
作者 郑凌铭 舒胜文 +3 位作者 陈彬 吴涵 黄建业 钱健 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期42-51,共10页
10kV杆塔因抗风等级较低而易遭受强台风影响发生受损事故,开展10kV杆塔受损量的预测对灾前防御措施部署和抢修资源调配具有重要意义。为此,提出了一种基于格点化和支持向量机的10 kV杆塔受损量预测方法。从区域自然灾害系统论出发,构建... 10kV杆塔因抗风等级较低而易遭受强台风影响发生受损事故,开展10kV杆塔受损量的预测对灾前防御措施部署和抢修资源调配具有重要意义。为此,提出了一种基于格点化和支持向量机的10 kV杆塔受损量预测方法。从区域自然灾害系统论出发,构建包含致灾因子、孕灾环境和承灾体的10 kV杆塔受损影响因子特征集,并进行3 km×3 km格点化单元处理,作为支持向量机回归(support vector machine regression,SVR)模型的输入量;以格点单元内10 kV杆塔受损量作为支持向量机回归模型的输出量,建立了强台风环境下10 kV杆塔受损量预测模型。采用该模型对1614台风"莫兰蒂"期间某地区电网的10 kV杆塔受损量进行了预测,得到预测值与实际受损量达到显著相关水平,验证了方法的有效性。所提方法可为强台风环境下10 kV杆塔受损量的预测提供一条可能的途径。 展开更多
关键词 强台风环境 10 kV杆塔 受损 预测方法 格点化 支持向量机
基于组合核函数的高校经济困难生分类 认领
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作者 莫媛媛 顾明言 张辉宜 《安徽工业大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第1期60-65,共6页
为进一步提高高校资助工作的精准度,构建基于组合核函数的支持向量机(SVM)高校经济困难生分类模型。根据在校生的消费数据、人员信息及历史资助信息抽取样本特征,利用径向基(RBF)核函数的局部拟合能力及多项式核函数的泛化能力,构建基于... 为进一步提高高校资助工作的精准度,构建基于组合核函数的支持向量机(SVM)高校经济困难生分类模型。根据在校生的消费数据、人员信息及历史资助信息抽取样本特征,利用径向基(RBF)核函数的局部拟合能力及多项式核函数的泛化能力,构建基于RBF核函数及多项式核函数的组合核函数SVM分类模型;采用多重网格搜索法训练模型获取最优核参数和组合核函数的权系数,并对高校经济困难生进行分类预测。实验结果表明:采用构建的模型可对高校经济困难生进行分类预测,与单核核函数SVM、逻辑回归模型、最近邻算法(KNN)相比,其分类准确率显著提升;使用融合特征可增加不同类别样本数据的差异性,有助于提高分类准确率。 展开更多
关键词 高校经济困难生 组合核函数 支持向量机
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基于改进PSO-SVM的燃煤电厂烟气含氧量软测量 认领
14
作者 苏涛 潘红光 +2 位作者 黄向东 邵小强 马彪 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期342-348,共7页
针对燃煤电厂烟气含氧量测量成本高、使用过程复杂且精度低等问题,应用软测量的方法来代替氧量传感器估计锅炉烟气含氧量。首先分析烟气含氧量的化学原理和锅炉工艺,初步选取合理的辅助变量,同时引入邓氏关联度分析法对燃煤电厂数据做... 针对燃煤电厂烟气含氧量测量成本高、使用过程复杂且精度低等问题,应用软测量的方法来代替氧量传感器估计锅炉烟气含氧量。首先分析烟气含氧量的化学原理和锅炉工艺,初步选取合理的辅助变量,同时引入邓氏关联度分析法对燃煤电厂数据做降维处理,利用支持向量机建立辅助变量与烟气含氧量之间的软测量模型。其次,针对软测量模型参数优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法,并对模型中的惩罚参数和核函数参数进行优化,进而利用算法得到的优化值构建改进的烟气含氧量软测量模型。最后,通过仿真验证改进的粒子群优化算法的有效性,并与传统方法进行了对比研究,发现该方法较传统方法预测精度更高、泛化性更好,烟气含氧量预测值的相对误差范围从[0,0.07]降至[0,0.02],均方根误差RMSE为0.0604.结果表明:所建立的烟气氧含量软测量模型能够满足燃煤电厂对于烟气氧含量测量的精度需求,可以很好地解决烟气含氧量软测量精度低的问题,在燃煤电厂热效率提升和锅炉控制系统性能优化方面具有指导意义。 展开更多
关键词 烟气含氧量 软测量 支持向量机 改进粒子群算法 参数优化
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基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测 认领
15
作者 解洪伟 朱东丽 《矿山测量》 2020年第1期63-66,共4页
针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变... 针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 支持向量机 矿山边坡 变形监测 主成分分析 灰狼算法
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数据挖掘技术在中医辨证施治中的应用 认领
16
作者 张连堂 吴广裕 《教育教学论坛》 2020年第3期249-252,共4页
数据挖掘技术中的支持向量机是一种基于结构风险最小化的分类算法.文章通过分析该算法的机理和应用特征,结合中医脏腑辨证理论,通过对大量中医脏腑辨证施治实例的研究,探索出用该算法解决一直困扰传统中医“脏腑辨证”分析过程中的诸多... 数据挖掘技术中的支持向量机是一种基于结构风险最小化的分类算法.文章通过分析该算法的机理和应用特征,结合中医脏腑辨证理论,通过对大量中医脏腑辨证施治实例的研究,探索出用该算法解决一直困扰传统中医“脏腑辨证”分析过程中的诸多不确定性问题的方法,具有良好的实用价值. 展开更多
关键词 数据挖掘 支持向量机 证候 辨证
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图像滤波算子在土壤盐渍化信息提取中的应用 认领
17
作者 王筝 张飞 +1 位作者 张贤龙 王一山 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第4期353-362,共10页
针对由噪声引起的遥感影像质量下降,选用7种典型的滤波算子分别对遥感影像进行处理,并结合支持向量机(SVM)的分类方法,分析滤波后影像亮度值的变化,与未经过滤波处理的影像进行分类后精度的对比。结果表明:相对于未经处理的遥感影像,经... 针对由噪声引起的遥感影像质量下降,选用7种典型的滤波算子分别对遥感影像进行处理,并结合支持向量机(SVM)的分类方法,分析滤波后影像亮度值的变化,与未经过滤波处理的影像进行分类后精度的对比。结果表明:相对于未经处理的遥感影像,经过滤波处理后的影像在土壤盐渍化信息提取中具有较高的分类精度;其中的高斯高通滤波结合SVM的土壤盐分提取模型的分类精度和Kappa系数由86.7285%和82.21%分别提高到89.6950%和86.20%,其分类效果最佳。滤波运算能抑制噪声、提高影像质量,能有效提高方法的盐渍化监测能力。掌握土壤盐渍化的空间分布特征及时空变化规律,对干旱区及半干旱区土壤盐渍化的防治和缓解、保护脆弱的生态环境都具有现实意义。 展开更多
关键词 遥感 盐渍化 图像分类 滤波 支持向量机
支持向量机法及其在中药研究中的应用 认领
18
作者 杨岩 肖佳妹 +3 位作者 周晋 贺福元 曾慧杰 杨岩涛 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2258-2266,共9页
在中医药现代化进程中,有效地结合现代科学技术手段对传统中医药进行更为合理的分析是一个重要研究方向。计算机科学技术与人工智能算法在中医药研究领域已取得长足发展,尤其是分类算法所具有的快速鉴别和分析能力,使其在复杂的中医药... 在中医药现代化进程中,有效地结合现代科学技术手段对传统中医药进行更为合理的分析是一个重要研究方向。计算机科学技术与人工智能算法在中医药研究领域已取得长足发展,尤其是分类算法所具有的快速鉴别和分析能力,使其在复杂的中医药研究体系中发挥举足轻重的作用。对支持向量机分类算法及其结合其他算法在解决中医药相关领域问题方面及成果进行综述,以相关智能算法为基础探讨中医药研究过程中的诸多难题,为推动中医药现代化进程提供支撑。 展开更多
关键词 分类算法 智能算法 中医药 支持向量机 模式识别
继发胶质母细胞瘤前体肿瘤MRI特征探索及预测复发的SVM模型的构建 认领
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作者 张立伟 魏新亭 《河南医学研究》 CAS 2020年第11期1932-1936,共5页
目的探索继发胶质母细胞瘤(sGBM)前体低级别胶质瘤MRI的特征值,基于机器学习构建预测复发的支持向量机(SVM)模型。方法回顾性分析2011年10月至2019年10月郑州大学第一附属医院神经外科收治的89例复发胶质瘤患者临床资料。分析MRI T 2 FL... 目的探索继发胶质母细胞瘤(sGBM)前体低级别胶质瘤MRI的特征值,基于机器学习构建预测复发的支持向量机(SVM)模型。方法回顾性分析2011年10月至2019年10月郑州大学第一附属医院神经外科收治的89例复发胶质瘤患者临床资料。分析MRI T 2 FLAIR像。3D slicer软件半自动确定肿瘤范围。python程序包pyradiomics提取各自特征值,数据标准化后主成分分析(PCA),由R包e1071构建SVM模型,选择径向基函数,网络搜索及交叉验证选择最佳参数并绘制模型ROC曲线。结果将89例样本分为sGBM组(40例)和非sGBM组(49例)。两组性别、年龄、肿瘤原发部位差异无统计学意义(均P>0.05),两组IDH、ATRX及TP53的突变差异无统计学意义(均P>0.05),1p19q的联合缺失是肿瘤复发进展为sGBM的保护因素。3D slicer圈定ROI后Python程序包pyradiomics提取得到包含7种像素矩阵共107个特征值,其中30个特征值在两组间差异有统计学意义(均P<0.05),定义为sGBM前体胶质瘤的MRI特征值。SVM模型参数:惩罚系数C为7,γ值为7,degree值为3,coef0值为0。ROC曲线示AUC面积为0.864。结论sGBM前体胶质瘤患者的MRI T 2 FLAIR像较复发后未进展为sGBM的患者均一性较差,纹理粗糙且有较大面积的低信号区域。基于影像组学的机器学习模型可有效预测胶质瘤复发转归,有利于评估预后及早期诊断和干预。 展开更多
关键词 继发胶质母细胞瘤 磁共振成像 病理学 支持向量机 主成分分析
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高分一号的浮筏养殖信息提取方法 认领
20
作者 初佳兰 邵光辉 +3 位作者 赵建华 高宁 王飞 崔宾阁 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期92-98,共7页
针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、... 针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、养殖物作为为分类对象,采用主成分变换筛选信息量大,较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明:将纹理特征应用于浮筏养殖物信息提取方法中,可以提高养殖物分类精度,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了3%~5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。 展开更多
关键词 高分一号 支持向量机 纹理 浮筏养殖 江苏近岸海域
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