检索结果-南通市图书馆

测绘通报 2016年第S2期 164-166页

作者：佟国功朱学明曹峰常州市新北规划与测绘信息中心江苏常州213022

将高层建筑层数和沉降观测时间间隔作为自变量,沉降值作为因变量建立多元线性回归模型和libsvm模型,通过分析比较证明在沉降预测方面libsvm模型优于多元线性回归模型。

关键词： libsvm 多元线性回归模型沉降预测

基于Spark的libsvm参数优选并行化算法

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南京大学学报（自然科学版） 2016年第2期52卷 343-352页

作者：李坤刘鹏吕雅洁张国鹏黄宜华中国矿业大学信息与电气工程学院徐州221116 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心徐州221008 矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室徐州221008 南京大学计算机系PASA大数据实验室南京210023

利用Spark集群设计libsvm参数优选的并行化实现.libsvm是一款广泛使用的SVM软件包,广泛应用于模型搭建、样本训练和结果预测等方面.在用libsvm训练数据集时,参数的选择对训练结果影响显著,其中以参数C和g最为重要.libsvm软件包中采用网... 详细信息

利用Spark集群设计libsvm参数优选的并行化实现.libsvm是一款广泛使用的SVM软件包,广泛应用于模型搭建、样本训练和结果预测等方面.在用libsvm训练数据集时,参数的选择对训练结果影响显著,其中以参数C和g最为重要.libsvm软件包中采用网格搜索算法对C、g参数组合进行寻优,尽管该算法在单机上实现了并行化,但当数据量达到一定程度时,仍需要花费大量的时间.基于Spark并行计算架构,进行了libsvm的C、g参数网格优选并行算法的设计与实现.实验结果表明,提出的并行粗粒度网格搜索C、g参数优选算法比传统算法速度提升了近7倍,而且这一提升将随着集群规模的扩大而进一步加大.另一方面,在粗粒度网格搜索的基础上,进而提出的细粒度并行网格搜索算法又进一步提升了C、g参数组合的优选结果.

关键词： libsvm 参数优选网格搜索并行化 Spark

基于libsvm的石油录井中岩屑岩性识别方法研究

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中国海洋大学学报（自然科学版） 2010年第9期40卷 131-136页

作者：任立辉李文东慈兴华史晓凤孙政郑荣儿中国海洋大学山东青岛266100 胜利油田地质录井公司山东东营257064

针对在PDC钻头条件下石油录井过程中的岩屑岩性难以用肉眼识别,以及传统分类器准确率低的问题,该文利用和差直方图变换、傅里叶变换、Gabor变换3种不同的岩屑图像特征提取技术,将岩屑样品进行特征提取,并设定libsvm分类器的分类参数,根... 详细信息

针对在PDC钻头条件下石油录井过程中的岩屑岩性难以用肉眼识别,以及传统分类器准确率低的问题,该文利用和差直方图变换、傅里叶变换、Gabor变换3种不同的岩屑图像特征提取技术,将岩屑样品进行特征提取,并设定libsvm分类器的分类参数,根据得到的岩性识别率的高低来确定最优的参数组合。结果表明,SVM设置类型上选择NU_SVC、核函数选择RBF、分类参数gamma设置为0.1、nu设置为0.11的参数组合可获得较高的岩性识别率。其中采用Gabor特征提取方式和libsvm分类器对现场岩屑样品进行测试,获得的岩性识别率最高,对现场泥岩和砂岩的平均识别率分别为95%和90%。与神经网络分类器分类结果比较,该方法能更好地分析岩屑的岩性,可望在现场得以推广应用。

关键词： PDC钻头石油录井 libsvm 核函数岩屑岩性描述

基于libsvm的“就是”句句间关系判别方法

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计算机应用 2015年第7期35卷 1950-1954页

作者：周建成吴铤王荣波常若愚杭州电子科技大学认知与智能计算研究所杭州310018 杭州电子科技大学浙江保密学院杭州310018

针对使用规则和机器学习方法判别句间关系时出现因机器学习多次迭代而导致规则权值削弱现象,进而导致判别正确率偏低的问题,提出了在规则和机器学习相结合过程中对导入的明显规则特征进行加强处理的方法。首先,抽取依存词汇、语义、句... 详细信息

针对使用规则和机器学习方法判别句间关系时出现因机器学习多次迭代而导致规则权值削弱现象,进而导致判别正确率偏低的问题,提出了在规则和机器学习相结合过程中对导入的明显规则特征进行加强处理的方法。首先,抽取依存词汇、语义、句子结构等具有明显规则的特有特征;然后,基于一些句间关系指示词提取普适的特征;其次,将特征写入待输入的数据向量,并且增加一维向量用来存储出现的明显规则特征;最后,运用libsvm模型结合规则和机器学习进行实验。实验结果表明,加强后的实验正确率较之加强前平均提高了两个百分点,各句间关系准确率、召回率、F1值整体上都取得了较好的结果,平均值达到了82.02%、88.95%、84.76%。实验思路和方法对研究句子间联系紧密度具有重要价值。

关键词：句间关系 libsvm 机器学习 kappa值依存词汇

高斯平滑模糊函数和sDAE_libsvm的LPI雷达调制样式识别

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电光与控制 2022年第11期29卷 31-37页

作者：吴力华杨露菁袁园海军工程大学电子工程学院武汉430000 中国洛阳电子装备试验中心河南洛阳471000

结合典型LPI雷达信号的特点和调制样式识别的需求,提出了一种基于高斯平滑模糊函数和sDAE_libsvm的调制样式识别方法。首先,采用模糊函数变换结合高斯平滑,完成特征图像的构建;其次,通过融合栈式降噪自编码器(sDAE)和libsvm搭建识别网络... 详细信息

结合典型LPI雷达信号的特点和调制样式识别的需求,提出了一种基于高斯平滑模糊函数和sDAE_libsvm的调制样式识别方法。首先,采用模糊函数变换结合高斯平滑,完成特征图像的构建;其次,通过融合栈式降噪自编码器(sDAE)和libsvm搭建识别网络,用于特征图像的分类识别。仿真实验可知,所提方法在SNR为-7 dB时,对BPSK,Costas,Frank,LFM及T1~T4共8类LPI雷达典型调制样式能达到97%的成功识别概率,并具有较强的稳定性和鲁棒性,相比其他方法具有更好的识别性能。

关键词：雷达信号调制识别高斯平滑模糊函数 sDAE libsvm 低截获概率 AFI

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基于libsvm算法在隧道围岩分级上的应用

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公路 2019年第4期64卷 334-338页

作者：何新成西安方舟工程咨询有限责任公司西安市710065

隧道围岩分级是选择隧道位置、支护类型的依据和指导安全施工的关键指标。针对公路隧道围岩分级方法存在人为因素和不确定因素,基于libsvm支持向量机,选取岩石质量指标、完整性指标、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面... 详细信息

隧道围岩分级是选择隧道位置、支护类型的依据和指导安全施工的关键指标。针对公路隧道围岩分级方法存在人为因素和不确定因素,基于libsvm支持向量机,选取岩石质量指标、完整性指标、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数6个指标作为特征输入因素量,构建隧道围岩分级非线性映射模型,通过交叉验证设计libsvm寻找最优参数的方法对现场勘测的30组隧道围岩数据样本进行学习,7组隧道围岩数据样本进行预测。同时对比了模式识别、BP神经网络、Bayes、Fisher、SVM及GA-SVM分类算法。分析和对比结果表明:采用libsvm方法对隧道围岩分级预测准确率达100%,其理论完善、计算简便和泛化能力均优于其他神经网络等算法,说明libsvm方法可以较好地用于确定隧道围岩分级。

关键词：隧道围岩分级 libsvm 支持向量机神经网络

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基于libsvm的粮食水分数据融合研究

科学技术与工程 2012年第2期20卷 292-295页

作者：罗成石台州学院台州317000

通过建立粮食水分仪数学模型,获取其多输入参量与水分的关系曲线是提高水分测量精度的有效措施。以电容式水分仪为实验对象,在大量实验数据的基础上,利用libsvm中的径向基核函数回归找出其关系曲线。实验结果表明,所建立的模型能精确反... 详细信息

通过建立粮食水分仪数学模型,获取其多输入参量与水分的关系曲线是提高水分测量精度的有效措施。以电容式水分仪为实验对象,在大量实验数据的基础上,利用libsvm中的径向基核函数回归找出其关系曲线。实验结果表明,所建立的模型能精确反应电容传感器、环境温度、粮食紧实度、重量等参量与水分之间规律和趋势,对于便携手持式水分仪的研究具有指导意义。

关键词： libsvm 径向基核函数水分检测电容传感器

基于libsvm的哈密瓜成熟度无损检测技术

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江苏农业科学 2016年第11期44卷 396-398页

作者：蒋伟王运祥张巍孙静涛杨杰吕琛马本学石河子大学机械电气工程学院新疆石河子832000

以7成熟、9成熟和过熟3种不同成熟度的哈密瓜为研究对象,在Matlab 7.6环境下,先利用图像处理技术对哈密瓜果脐处进行背景图像分割,计算图像的最大值、最小值、平均值等7个特征值,然后运用模式识别与回归工具箱libsvm建立基于支持向量机(... 详细信息

以7成熟、9成熟和过熟3种不同成熟度的哈密瓜为研究对象,在Matlab 7.6环境下,先利用图像处理技术对哈密瓜果脐处进行背景图像分割,计算图像的最大值、最小值、平均值等7个特征值,然后运用模式识别与回归工具箱libsvm建立基于支持向量机(support vector machine,SVM)的哈密瓜成熟度分类模型,并对分类准确率进行预测。结果表明,图像处理中的libsvm工具箱可以很好地运用到哈密瓜成熟度的无损检测研究中,模型分类准确率可达到95.83%。

关键词：哈密瓜图像处理成熟度无损检测 libsvm 模型准确率

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基于libsvm的数控机床热误差建模研究

制造业自动化 2011年第8期33卷 97-100页

作者：吴承伟胡鹏浩苗恩铭合肥工业大学仪器科学与光电工程学院合肥230009

通过建立数控机床热误差补偿的数学模型是实现机床热误差修正和提高机床精度的有效措施。本文以CL-20A数控车床主轴热变形为实验对象,在大量实验数据的基础上,利用逐步回归分析法找出机床温度敏感点,并采用基于MATLAB平台的支持向量机... 详细信息

通过建立数控机床热误差补偿的数学模型是实现机床热误差修正和提高机床精度的有效措施。本文以CL-20A数控车床主轴热变形为实验对象,在大量实验数据的基础上,利用逐步回归分析法找出机床温度敏感点,并采用基于MATLAB平台的支持向量机算法来建立车床主轴热误差数学模型。实验结果表明,所建立的模型能精确把握机床主轴热变形的规律和趋势,对于预测机床主轴热变形,实现实时热补偿具有实用价值。

关键词： libsvm 热误差建模分解算法序列最小最优化法

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基于libsvm的铅酸蓄电池荷电状态估计

电源技术 2020年第4期44卷 578-581页

作者：陈凯彭仲晗吴启瑞胡锦亮付鹏飞国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司湖北武汉430074

研究准确预测蓄电池荷电状态(SOC)的方法对于快速、准确调节充电装置的动态充电过程具有重要意义。从基于测量蓄电池端电压和内阻实现预测其SOC出发,研究了基于卡尔曼滤波提高蓄电池端电压、内阻和充放电电流测量准确性的方法,在此基础... 详细信息

研究准确预测蓄电池荷电状态(SOC)的方法对于快速、准确调节充电装置的动态充电过程具有重要意义。从基于测量蓄电池端电压和内阻实现预测其SOC出发,研究了基于卡尔曼滤波提高蓄电池端电压、内阻和充放电电流测量准确性的方法,在此基础上,进一步提出利用libsvm支持向量机基于蓄电池端电压、内阻和SOC的训练样本数据,建立反映其非线性映射的回归预测模型建模方法。最后通过实验数据验证了所提SOC预测模型建模方法的可行性。与利用BP神经网络预测SOC的结果对比表明,基于相同训练样本,所提方法建立的预测模型具有SOC估计预测误差小,对蓄电池宽运行范围的SOC评估具有良好适用性等特点。

关键词：卡尔曼滤波支持向量机铅酸蓄电池荷电状态 libsvm