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基于改进svm算法的输变电工程异常数据检测方法设计

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电子设计工程 2023年第19期31卷 68-72页

作者：靳书栋李彦刘宏志康方国网山东电力经济技术研究院山东济南250021

输变电工程的异常造价数据检测是电力工程数据分析的重要组成部分,但要对其进行深入的分析处理并投入工程应用,仍存在较多障碍。为解决输变电工程数据难以量化的问题且实现对异常数据的检测,文中基于建筑通用模型BIM技术,将建筑模板与... 详细信息

输变电工程的异常造价数据检测是电力工程数据分析的重要组成部分,但要对其进行深入的分析处理并投入工程应用,仍存在较多障碍。为解决输变电工程数据难以量化的问题且实现对异常数据的检测,文中基于建筑通用模型BIM技术,将建筑模板与实际数据相融合,设计完成了一套建筑成本估算系统。其针对多维度异常数据难以分类的问题,在改进svm算法的基础上开发了多维逻辑回归分类器,进而实现了分布式的主动数据分类学习方法。通过实验验证可知,相比于常规算法,所提改进svm算法的准确率更高,且可对不同工程方案、不同工程建设阶段的造价数据进行快速、准确识别,因此具有良好的应用价值。

关键词：工程造价数据异常数据检测改进svm算法主动学习算法

基于改进svm的网络异常数据优化分类方法研究

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科技通报 2016年第2期32卷 149-153页

作者：吴浩王贤秋内江职业技术学院四川内江641100 四川理工学院四川自贡643000

对网络异常数据进行准确分类能够为网络入侵分类、保障网络安全提供准确的依据。传统算法没有考虑网络异常数据分布的不均衡性和高动态变化性,从而降低了分类的准确率和效率。为此,提出一种基于改进svm的网络异常数据分类方法。在确定... 详细信息

对网络异常数据进行准确分类能够为网络入侵分类、保障网络安全提供准确的依据。传统算法没有考虑网络异常数据分布的不均衡性和高动态变化性,从而降低了分类的准确率和效率。为此,提出一种基于改进svm的网络异常数据分类方法。在确定网络异常数据隶属度的时候考虑到其与类中心的关系,对传统的svm进行了改进,在构建svm分类器的过程中,引入了模糊隶属度函数,并将网络异常数据的分类问题转换为二次规划问题,最终实现网络异常数据的准确分类。仿真实验结果表明,利用改进算法进行网络异常数据分类,能够提高网络异常数据分类的准确率和分类效率,效果令人满意。

关键词：改进svm算法网络异常数据分类

基于改进PCA和svm的Android平台人脸识别系统开发

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基于改进PCA和SVM的Android平台人脸识别系统开发

作者：胡玖电子科技大学

学位级别：硕士

随着人工智能的快速发展,人脸识别的理论和技术逐渐从实验室走向工程应用。本文以Android操作系统手机为基础,研究了基于改进主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,简称svm)算法的人... 详细信息

随着人工智能的快速发展,人脸识别的理论和技术逐渐从实验室走向工程应用。本文以Android操作系统手机为基础,研究了基于改进主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,简称svm)算法的人脸识别系统。论文进一步研究探讨了邻近支持向量机算法存在的不足,并给出相应的改进方法。系统覆盖了典型人脸识别系统的主要环节,包括:原始人脸图像采集、人脸图像标准化,构建包含人脸样本数据集的本地信息管理数据库,人脸特征提取、识别分类,最终结果展示。论文的主要研究内容如下。(1)手机人脸识别系统的设计及人脸图像采集与预处理。针对手机本身特点,设计对应的系统架构、系统总体运行流程、人脸图像采集和标准化操作等;分析研究了人脸图像几何标准化、灰度化、噪声滤波、直方图均衡化等图像预处理的理论基础和优缺。(2)基于改进主成分分析的人脸特征提取算法研究与实现。分析研究了人脸特征提取算法中非常重要的主成分分析及其改进算法,通过一系列实验对这些方法进行性能对比和验证;研究特征提取算法在手机上的实现,获得人脸特征提取变换矩阵。(3)基于改进支持向量机的人脸分类器算法研究与实现。研究分析了支持向量机及其改进算法;针对邻近支持向量机算法在处理非线性样本时,样本矩阵降维方式的不足设计了基于样本选择的改进方案;设计了相关实验进行对比和验证;研究分类器算法的具体实现。(4)系统功能实现与测试。根据前述理论研究分析和系统设计,对系统各具体功能进行实现。为使程序运行处理速度更快,研究并使用了基于JNI(Java Native Interface,简称JNI)和NDK(Native Development Kit,简称NDK)的Java、Android本地开发技术;为管理识别过程所需的人员、人脸样本等各种信息,搭建了本地信息库;为更好地与使用者交互,设计了结果处理模块;最后对系统的运行及效果进行测试,验证系统的完整性、可行性。

关键词：人脸识别 Android平台改进PCA算法改进svm算法 Android本地开发

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中风病人康复动作识别与判断方法研究

中风病人康复动作识别与判断方法研究

作者：肖琳琳山东科技大学

学位级别：硕士

目前,中风病人的康复运动需要在专业医疗机构进行,会占用比较紧张的医疗资源和浪费病人的大量精力。所以,中风病人有效合理的康复训练成为广泛关注的社会问题。利用人工智能以及计算机辅助设备对病人进行恢复训练,是解决该问题的一种思... 详细信息

目前,中风病人的康复运动需要在专业医疗机构进行,会占用比较紧张的医疗资源和浪费病人的大量精力。所以,中风病人有效合理的康复训练成为广泛关注的社会问题。利用人工智能以及计算机辅助设备对病人进行恢复训练,是解决该问题的一种思路。本文利用肢体检测算法对人体关键点进行检测;利用动作分类算法对动作进行分类;利用欧式距离和相关关系法对动作是否标准进行判断。研究的主要内容如下:首先针对中风病人这一特定群体目标研究人体肢体检测算法,介绍肢体检测的主要框架结构。从现存肢体检测的方法入手,对比当前主流算法DeepCut、DeeperCut、Iqbal和OpenPose算法的检测效果,选取OpenPose算法应用于病人肢体检测。然后在人体肢体检测的基础上,研究了现存动作分类与标准判断的方法。对比目前存在的K近邻算法、朴素贝叶斯算法、svm分类器分类算法、动态时间规整算法和隐马尔科夫模型算法的分类效果,选取svm算法用于动作分类。针对连续动作分类中动作区分不明确,容易产生错分类等问题对svm算法提出了改进。改进内容包括:在动作分类前对数据进行预处理;采用主成分分析的方法对特征数据进行处理;将连续动作分解成具有代表性的动作片段并进行匹配。改进后的算法在分类准确度上和速度上有明显提升。最后本文将肢体检测算法和动作判断算法相结合,组成了一套肢体康复训练系统。针对中风病人这一特定群体设计了六组康复动作,包括对腿部,手臂和腰部的训练。实验结果表明,本文提出的病人肢体康复训练系统能够有效的识别病人所做动作并对其动作正误进行判断。

关键词：中风病人康复肢体检测 OpenPose算法改进svm算法动作分解

新型电力系统下虚拟电厂的发展模式及运营策略研究

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新型电力系统下虚拟电厂的发展模式及运营策略研究

作者：韩雅萱华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

构建以新能源为主体的新型电力系统,亟须增强电力系统的灵活性,提高资源优化配置能力,充分消纳新能源。与此同时,市场在资源配置中的决定性作用日益凸显,电力市场体系成为新型电力系统的重要支撑。电源侧、电网侧的调节资源已难以满足... 详细信息

构建以新能源为主体的新型电力系统,亟须增强电力系统的灵活性,提高资源优化配置能力,充分消纳新能源。与此同时,市场在资源配置中的决定性作用日益凸显,电力市场体系成为新型电力系统的重要支撑。电源侧、电网侧的调节资源已难以满足系统安全、绿色、经济的运行需求,亟须引导需求侧资源参与电力市场发挥多元价值,因此能够聚合调度需求侧资源的虚拟电厂将成为新型电力系统在能源供需侧实现互动化、智能化,以及分散资源参与电力市场的重要途径。然而,对内,虚拟电厂的调用未能根据系统需求和资源差异化特性实现精细化管理,抑制了资源多元价值发挥;对外,虚拟电厂的新能源消纳主要是通过参与峰谷调节间接缓解弃风弃光,其运营策略没有将灵活调节、新能源主动消纳耦合,虚拟电厂多元价值没有得到充分发挥。为解决上述问题,本文开展了新型电力系统下虚拟电厂发展模式及运营策略的研究。首先,本文通过梳理虚拟电厂运营机理、市场定位,明确了虚拟电厂可以参与的交易品种,对相关准入机制以及典型电力市场交易机制进行了总结,进而构建了虚拟电厂参与日内电能量和备用辅助服务交易的框架;其次从“灵活-经济-绿色”三方面价值提取资源特征,通过自适应合成采样和自编码聚类算法解决数据不平衡问题、采用主成分分析法降低特征维度,建立基于改进svm的负荷资源分级模型,提出虚拟电厂资源分级调用模式;最后,基于改进长短期记忆算法和需求弹性理论预测虚拟电厂在备用市场的可调容量,基于新能源消纳责任权重机制,设计了虚拟电厂参与新能源消纳考核策略,进而建立了虚拟电厂参与多市场联合交易背景下,灵活性、绿色性、经济性耦合的运营优化模型。采用实际数据对本文所提发展模式及该模式下运营策略进行验证,基础场景下运营收益的提高证明了所提模型在新型电力系统下经济运行的优越性,而多种场景下弃风光量和调节偏差的减小证明了改进策略更有利于多元价值的发挥。本文创新性地提出了计及资源多元价值和市场交易需求的虚拟电厂资源分级调用模式,解决了当前需求侧资源可参与的市场交易品种不明确,多元价值不能充分发挥的问题;论文改进了 svm分类算法,解决数据不平衡问题,降低特征维度,提高小样本分类的准确度,为虚拟电厂资源分级提供可行途径和可视化分析;本文改进了 LSTM预测算法,提高小样本预测的准确性,为虚拟电厂可调容量的确定提供参考;本文建立了促进新能源消纳的虚拟电厂运营优化模型,提出了不同场景下的运营策略,解决了当前虚拟电厂多元价值耦合不足的问题,有助于虚拟电厂多元价值的发挥。

关键词：虚拟电厂电力现货市场资源分级运营优化策略改进svm算法改进LSTM算法

基于OpenCV图像处理车牌识别系统分析研究

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电脑与信息技术 2022年第4期30卷 15-17页

作者：雷得超任守华黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院黑龙江大庆163000

随着社会车辆的快速增加和智能交通的推广,为快速识别车牌号码,文章基于OpenCV视觉技术,结合粒子群优化算法改进的svm算法设计了一种车牌识别系统。该系统通过车牌图像预处理,车牌定位,车牌矫正以及字符分割与识别判断车牌号码,实验表明... 详细信息

随着社会车辆的快速增加和智能交通的推广,为快速识别车牌号码,文章基于OpenCV视觉技术,结合粒子群优化算法改进的svm算法设计了一种车牌识别系统。该系统通过车牌图像预处理,车牌定位,车牌矫正以及字符分割与识别判断车牌号码,实验表明,该系统能高效识别蓝色,黄色,绿色车牌号码和车牌颜色。

关键词： OpenCV 改进svm算法 canny检测车牌识别

基于改进svm的高校教师教学质量评价系统设计与实现

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无线互联科技 2024年第19期21卷 49-52页

作者：李俊桥长春财经学院吉林长春130122

为对教师教学质量进行精准评价,文章开展基于改进支持向量机(Support Vector Machine, svm)的高校教师教学质量评价系统设计与实现研究。文章基于B/S模式,搭建用户管理、评价标准制定、评价任务发布、评价模型等核心模块作为系统架构,... 详细信息

为对教师教学质量进行精准评价,文章开展基于改进支持向量机(Support Vector Machine, svm)的高校教师教学质量评价系统设计与实现研究。文章基于B/S模式,搭建用户管理、评价标准制定、评价任务发布、评价模型等核心模块作为系统架构,设定高校教师教学质量评价指标体系,规范并优化高校教师教学质量评价指标,构建高校教师教学质量评价模型,通过交叉验证法优化模型参数,实现教师教学质量评价。测试结果表明,设计系统具有较高的AUC值,能准确评价教师教学质量,应用效果较好。

关键词：改进svm算法教学质量评价评价指标体系系统设计与实现

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