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应用基于结构风险最小化准则的支持向量回归机(SVR)方法,建立灰色支持向量回归机的组合预测模型,并以河南省相关统计数据为基础,对其区域高等教育发展规模进行了预测。研究表明:该模型较全面地反映了区域高等教育规模发展的变化规律,预测精度较高,预测结果具有较高的可信性。 相似文献
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利用阿达玛变换近红外光谱结合支持向量机,对制浆造纸常用木材树种的快速识别进行研究。将各树种近红外光谱先进行多点平滑和标准正态变换预处理以消除噪音干扰和光散射导致的测量偏差,然后基于不同建模策略建立一对多和一对一两种支持向量机模型,考察这两种模型对多树种属间分类和种间分类的预测能力,并与传统的偏最小二乘判别分析分类法进行对比。结果表明,支持向量机预测模型对桉木、相思木、杨木、水杉等树种的属间分类正确率达到98%以上,种间分类正确率均达到95%以上,在处理复杂分类问题时模型稳健性明显优于传统分类方法,从方法上证明了近红外技术工业化应用的可能性,为进一步建立近红外在线检测木片材性分析系统奠定了基础。 相似文献
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目前林业信息化正由数字林业迈向智慧林业,高效、无损的木材树种识别技术有利于推动我国林业信息化、智能化发展的进程。为了满足市场对木材高效精准识别的需求,将木材树种识别问题转化为多分类问题,开发了一种基于支持向量机结合线性降维算法的木材树种识别模型。具体而言,首先采用无监督的主成分分析和有监督的线性判别分析,分别对木材近红外高维光谱数据进行降维处理;其次将降维后的特征输入支持向量机模型中,输出各个树种类别上的概率分布。借助网格搜索法并结合5折交叉验证法选取最优核函数和核函数参数,探讨了支持向量机不同核函数对于木材树种分类效果的影响。为了评价模型的识别能力,选取准确率、混淆矩阵和ROC曲线评价提出的模型,并进一步探讨了本木材树种识别方法的可行性。实验结果表明,利用近红外光谱特征的支持向量机模型能准确且高效地识别木材树种。其中,线性判别分析结合支持向量机的模型分类准确率可达97.54%,模型运行速率为6.53 s。 相似文献
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滚动轴承作为旋转机械中常见的部件,其发生故障轻则导致设备停工,重则造成经济损失和人员伤亡,因此滚动轴承的故障诊断在机械维护中有着重要意义。使用DC竞赛轴承故障检测数据集对滚动轴承故障诊断中常用模型进行对比分析,按照8:2的比例划分训练集与测试集,采用SMOTE过采样方法对训练集进行处理,从而解决类样本不平衡问题。将处理完后的训练集输入支持向量机(SVM)以及决策树模型,通过比较2个模型的测试集测试结果可以发现,SVM模型在滚动轴承故障诊断中更有效。 相似文献
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为实现对含双局部减薄缺陷弯管爆破压力的精确预测,以415组不同尺寸轴向双局部减薄缺陷和环向双局部减薄缺陷20钢弯管爆破压力的显式非线性有限元模拟数据作为学习样本,建立了含双局部减薄缺陷20钢弯管爆破压力预测的支持向量机(SVM)模型;利用交叉验证方法对SVM模型参数进行优选,确定了最优的惩罚因子和核函数参数;最后通过与显式非线性有限元模拟结果的对比,分析了SVM模型用于两局部减薄缺陷任意方位分布时弯管爆破压力的预测精度。结果表明:SVM模型用于双局部减薄缺陷弯管的爆破压力预测时,其预测相对误差在-4.9%~3.7%;SVM模型具有预测精度高、适用范围广,操作简单、便于工程技术人员实使用等特点。 相似文献
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基于支持向量机(SVM)的班克松人工林成熟材解剖性质的预测 总被引:1,自引:0,他引:1
成熟材含量的高低决定木材性质的优劣,合理界定幼龄材与成熟材的分界点,准确预测成熟材材质有利于木材高效加工利用.为了确定人工林班克松的成熟期和预测成熟材解剖性质,采用支持向量机(SVM)界定幼龄材与成熟材的分界点,在此基础上利用幼龄材解剖性质预测成熟材解剖性质.结果表明:人工林班克松幼龄材与成熟材的分界点在树木生长的第18年;成熟期解剖性质明显优于幼龄期,变化较幼龄期平缓;成熟预测误差低、相关性高;预测曲线能够体现解剖性质整体的变化趋势,但对解剖性质测试集突变点及其之后的变化情况表现不足. 相似文献
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为提高木质粉尘火花检测的准确性,利用基于支持向量机(SVM)的物质分类方法检测木质粉尘火花。选取马尾松和杨木粉尘为研究对象,将两种粉尘分组点燃试验,获取火花和灰分的高光谱图像,提取感兴趣区域(region of interest,ROI)内的发光度数据进行预处理。利用感兴趣区域内的数据建立SVM分类模型,分别利用网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)以及粒子群算法(PSO)对两类树种的SVM分类模型进行参数优化,并将三种参数优选方法的分类预测准确率进行对比。结果表明,三种优化方法均能够很好地检测两种树种的木粉火花,其中网格搜索法检测准确率明显高于其余两种,更适于木质粉尘火花探测,这为人造板生产过程中能够高效检测木质粉尘火花提供了一定的理论依据。 相似文献
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基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特征和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像分类模型。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特点,运用旋转、剪裁等方法对原始的遥感图像进行数据扩增;然后,将扩增数据按照种类随机地分为训练集和验证集两部分测试集,并使用训练集和验证集训练改进的针对遥感图像分类问题的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的参数,进而在训练好的CNN模型上提取第一部分测试集的深度学习特征;最后,使用第一部分测试集的深度特征训练多分类SVM,并对第二部分测试集图像进行分类验证。实验采用NWPU-RESISC45公共数据集对本研究模型精度进行验证,与现有的遥感图像分类方法相比较,实验结果表明,提出模型的总体分类精度有明显提升,从而验证了方法的有效性和实用性。 相似文献
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李西山 《中南林业科技大学学报(自然科学版)》1989,(1)
本文运用优化设计理论,从建立优化设计的数学模型和选择优化方法入手,对手提式挖坑机主轴进行了优化设计,并以W3型手提式挖坑机为例进行了验证。结果表明,优化方法可节省主轴用料25.43%,为改善挖坑机性能,减轻其重量奠定了基础。 相似文献
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本文从研究带锯机空载功率角度出发,通过对其空载功率的测试,分析带锯机空载功率的影响因素,提出了一种计算空载功率的方法,建立了相应的数学模型,为合理地确定机床空载功率提供了依据。 相似文献
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近年来,随着森林资源逐渐减少,伐区装车点越来越分散,装车场需要频繁搬迁,而装车场安装、转移需工较多,致使大量时间消耗在准备作业上,生产成本增加。很显然,这种固定装车方式已不适应伐区装车场频繁搬迁的变化,因此,研制一种移动灵活、结构简单的装车机已成为当前生产的急需。 相似文献
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本文通过对MJ225型万能木工圆锯机的振动实测,研究了圆锯片的振幅、机床台面的振动加速度量值,这些研究结果对于了解木工圆锯的振动现状、提高锯割精度的研究以及木工圆锯的产品质量检测等提供了可靠数据。 相似文献
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台式带锯机的空载功率是确定拖动功率的关键参数,拖动功率是台式带锯机设计的重要依据,至今靠类比方法确定,缺少科学依据。为了满足台式带锯机合理设计的要求,我们对台式带锯机的空载功率进行了研究。研究是在MJ3310AK型台式带锯机上进行的,通过试验研究探讨了空载功率的主要影响因素及影响程度,得到了可供计算的通用数学模型。 相似文献