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围岩破坏模式识别的支持向量机研究
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岩土力学 2005年 第2期26卷 235-238页
作者: 赵洪波 浙江大学建筑工程学院
围岩的破坏受到多种因素的影响,并且各破坏模式之间没有明显的界限,因此其破坏模式的识别是一种模糊、非线性、小样本、高维数的模式识别问题。支持向量机(SVM)是最近发展起来的一种新机器学习技术,已在模式识别领域有很多成功地应用。... 详细信息
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基于进化支持向量机的滑动面参数识别
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岩土工程学报 2006年 第4期28卷 541-544页
作者: 赵洪波 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室
提出了反算滑带岩土强度参数的一种新方法——进化支持向量机方法,该方法基于极限平衡分析方法计算出不同c、值下的安全系数与最危险滑动面,以这些数据作为学习样本,通过支持向量机学习,建立他们之间的非线性映射关系,然后基于这种关... 详细信息
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Perenniality:From model plants to applications in agriculture
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Molecular Plant 2024年 第1期17卷 141-157页
作者: bo zhao Jia-Wei Wang National Key Laboratory of Plant Molecular Genetics CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences(CEMPS)Institute of Plant Physiology and Ecology(SIPPE)Chinese Academy of Sciences(CAS)Shanghai 200032China School of Life Science and Technology ShanghaiTech UniversityShanghai 201210China Key Laboratory of Plant Carbon Capture CASShanghai 200032China New Cornerstone Science Laboratory Shanghai 200032China
To compensate for their sessile nature,plants have evolved sophisticated mechanisms enabling them to adapt to ever-changing *** such prominent feature is the evolution of diverse life history strategies,particularly s... 详细信息
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支持向量机在隧道围岩变形预测中的应用
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岩石力学与工程学报 2005年 第4期24卷 649-652页
作者: 赵洪波 浙江大学建筑工程学院
将支持向量机应用于隧道围岩变形的预测中,将围岩变形看作一个非线性变形序列,然后采用时间序列分析技术,用支持向量机建立非线性变形序列之间的映射关系,进而对未来的变形进行预测。结果表明,该方法是科学可行的,并且具有简单、方便、... 详细信息
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基于GA与SVM的最危险滑动面识别
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岩土力学 2006年 第11期27卷 2011-2014页
作者: 赵洪波 中国科学院岩土力学重点实验室
结合支持向量机与遗传算法,提出了一种边坡最危险滑动面识别的新方法。这种方法基于正交设计和极限平衡分析获得学习样本,通过支持向量机学习,从而获得最危险滑动面与安全系数之间的非线性映射关系,再用遗传算法从全局空间上搜索,进行... 详细信息
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Dynamic plugging regulating strategy of pipeline robot based on reinforcement learning
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Petroleum Science 2024年 第1期21卷 597-608页
作者: Xing-Yuan Miao hong zhao College of Mechanical and Transportation Engineering China University of PetroleumBeijing102249China
Pipeline isolation plugging robot (PIPR) is an important tool in pipeline maintenance operation. During the plugging process, the violent vibration will occur by the flow field, which can cause serious damage to the p... 详细信息
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基于支持向量机的边坡可靠性分析
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岩土工程学报 2007年 第6期29卷 819-823页
作者: 赵洪波 河南理工大学土木工程学院 河南焦作454001
将支持向量机与一阶二次矩方法结合,提出了边坡可靠性分析的支持向量机方法。利用极限平衡分析构造学习样本,通过支持向量机学习,建立安全系数与随机变量之间映射关系的支持向量机表达,进而实现边坡极限状态函数及其偏导数的显式表达,... 详细信息
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Studies of an event-building algorithm of the readout system for the twin TPCs in HFRS
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Nuclear Science and Techniques 2024年 第4期35卷 82-95页
作者: Jing Tian Zhi-Peng Sun Song-bo Chang Yi Qian hong-Yun zhao Zheng-Guo Hu Xi-Meng Chen Institute of Modern Physics Chinese Academy of SciencesLanzhou 730000China School of Nuclear Science and Technology University of LanzhouLanzhou 730000China School of Nuclear Science and Technology University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Advanced Energy Science and Technology Guangdong LaboratoryHuizhou 516000China
The High-energy Fragment Separator(HFRS),which is currently under construction,is a leading international radioactive beam *** sets of position-sensitive twin time projection chamber(TPC)detectors are distributed on H... 详细信息
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Impact of Hinterland Manufacturing on the Development of Container Ports: Evidence from the Pearl River Delta, China
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Chinese Geographical Science 2024年 第5期34卷 886-898页
作者: hong Haolin WANG bo XUE Desheng School of Geography and Planning Sun Yat-sen UniversityGuangzhou 510006China
Container ports and hinterland manufacturing are two important forces of the local participation in economic *** study,taking the Pearl River Delta(PRD),China with an export-oriented economy as an example,applies Huff... 详细信息
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Probabilistic back analysis for geotechnical engineering based on Bayesian and support vector machine
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Journal of Central South University 2015年 第12期22卷 4778-4786页
作者: 陈炳瑞 赵洪波 茹忠亮 李贤 State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering Institute of Rock and Soil MechanicsChinese Academy of Sciences School of Civil Engineering Henan Polytechnic University School of Resource and Environmental Engineering Wuhan University of Science and Technology
Geomechanical parameters are complex and *** order to take this complexity and uncertainty into account,a probabilistic back-analysis method combining the Bayesian probability with the least squares support vector mac... 详细信息
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