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提出了一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型的舰船装备维修费用预测方法,该方法利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了LSSVM模型的预测精度.以某舰船装备维修费用为例进行实例验证,计算结果表明,这种方法比其他方法有更好的预测精度. 相似文献
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在网络入侵检测中,数据类别不均衡训练集的使用将产生分类偏差,支持向量机是一种新型的统计学习模型,在处理小样本和学习机的推广能力上有很大的优势.针对支持向量机解决k个多类分类问题存在训练样本数据大、训练困难的问题,提出基于支持向量机的决策树训练算法,构建了基于支持向量机决策树的入侵检测系统模型.利用KDDCup99数据集,将本文提出的算法与Lee-Carter方法和1-v-R方法进行了对比实验.通过实验和比较表明,该方法的训练效率大大提高,并且具有较高的检测率. 相似文献
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针对目前装备维修质量的评估主要局限于修后质量的评价的现状,研究了舰船装备维修过程的质量评估,建立了维修过程质量指标体系和维修过程质量评价模型,对舰船装备维修质量进行模糊综合评价。 相似文献
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在舰船开发过程中,耗费时间成本与经济成本最大的环节是舰船测试环节,每艘船在下水之前都要进行上百甚至上千次的水动力测试,海量的船舶测试数据对于新型船舶的设计与开发具有重要的指导作用。因此,从海量的船舶测试数据中提取有价值的信息,形成新的船舶性能数据,不仅可以缩短生产周期,而且能够指导船舶的设计过程,这是本文的研究重点。本文通过介绍数据挖掘技术和支持向量机技术,研究船舶性能快速比较算法以及性能统计。 相似文献
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TIAN Jie XUE Shan-hua HUANG Hai-ning ZHANG Chun-hua 《船舶与海洋工程学报》2007,6(1):36-40
A Support Vector Machine is used as a classifier to the automatic detection and recognition of underwater still objects. Discrimination between the objects can be transferred into different projection spaces by the process of multi-field feature extraction. The multi-field feature vector includes time-domain, spectral, time-frequency distribution and bi-spectral features. Underwater target recognition can be considered as a problem of small sample recognition. SVM algorithm is appropriate to this kind of problems because of its outstanding generalizability. The SVM is contrasted with a Gaussian classifier and a k-nearest classifier in some experiments using real data of lake or sea trial. The experimental results indicate that SVM is better than the others two. 相似文献
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为了找到支持向量机(SVM)最佳的分类参数,用以构建适合纹理图像分割的SVM分类器,文中是将基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法( NCSPSO)引入变异算子和族外竞争机制加以改进后与人工鱼群算法( AFSA)混合,提出了一种改进的NCSPSO-AFSA混合算法优化支持向量机参数,并分别与AFSA算法,粒子群算法(PSO),NCSPSO算法在图像分割准确率、参数寻优时间、图像分割时间等方面进行对比和分析,实验表明文中算法能够更好地获得适用于纹理图像分割的SVM参数,在缩短图像分割时间的同时提高了图像分割准确率,相比较其他算法,文中算法稳健性更好。将此方法应用于电镜及超声纹理图像分割中能较好地提取出目标区域,图像边缘部分的分类也很清晰。 相似文献
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阐述了SVM算法在液压系统的故障诊断领域中的应用及其诊断效果.以全液压克令吊模型为研究对象,将克令吊模型的回转回路作为一个独立系统,使用功率键合图方法建立其数学模型,并用Matlab中的Simulink对模型进行计算机仿真,对回转回路选择不同的参数进行流量的特性仿真,运用支持向量机理论依据流量值的特性对回转回路进行故障分类,得到了令人满意的故障分类正确率. 相似文献
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在编制港口总体规划过程中,港口吞吐量的预测对于提出规划方案至关重要,支持向量机(SVM)方法是港口吞吐量预测较为常见和有效的预测方法。针对港口吞吐量预测影响因素复杂的问题,以荆州港总体规划为实例,研究分析了影响港口吞吐量的主要指标因素。在采用SVM预测方法的基础上,运用遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)对SVM模型主要参数进行优化改进,GA-SVM和GS-SVM模型预测结果都是在支持向量机预测方法的基础上,采用遗传算法和GS方法对支持向量机模型的主要参数进行优化和改进,并用MSE和R2检验了遗传支持向量机和GS支持向量机模型的预测结果。改进后的SVM模型是在当前研究成果基础上提出的一种新港口吞吐量预测方法,可将该模型在港口总体规划工作中进行推广应用。 相似文献