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基于K最近邻决策的支持向量机分类算法及仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
将基于支持向量机(SVM)的分类方法和最近邻法(NN)相结合,提出了一种SVM-KNN的分类方法。通过SVM算法对训练样本进行训练并找出支持向量,在进行待识别样本判断时,当其与最优分类面距离大于某一给定阈值时采用SVM决策模型,否则运用K最近邻法决策其类别,从而减少SVM算法的误判概率。仿真实验结果显示,运用该算法无论对于合成数据还是真实数据,在分类精度上比单独的SVM都有较明显的提高。 相似文献
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神经网络分类器在舰船辐射噪声分类中得到了广泛的应用.针对神经网络分类器的设计困难,提出一种基于进化规划算法的设计方法.在该方法中,进化算法的适应度函数不是取为神经网络分类器对训练样本的识别率,而是对训练样本的可分性和聚合度同时考虑,这样能够在保证识别精度的前提下,使网络分类器具有良好的泛化能力,而且该方法不仅能够对待识别的样本进行离线学习,也能够在线学习.使用该分类器对舰船辐射噪声进行分类识别试验,结果表明该方法设计的分类器具有良好的性能. 相似文献
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针对潜艇机械噪声源分类识别实际样本获取的困难,将该分类问题归结为一个典型的小样本模式识别问题加以处理;基于"信息"的观点,通过系统归纳、比较和借鉴国内外其它领域的一些主要研究思想和成果,明确了小样本条件下潜艇机械噪声源识别研究的"综合集成"技术路线;最后围绕实践提出了下一步需重点研究和解决的几个问题。 相似文献
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模式识别是脑机接口(brain computer interface,BCI)系统的核心部分,其中特征提取和分类方法对最终分类结果有着决定性作用.针对多类运动想象脑电识别过程中特征提取困难,识别准确率低的问题,文中提出了一种新的基于深度学习框架的多类别运动想象脑电分类方法.首先,为了满足深度学习方法的大批量样本的需要,使用自编码器(auto-encoder,AE)对训练样本进行扩充;其次,针对脑电信号的特点,设计4个巴特沃斯带通滤波器提取脑电的θ、α、β和γ波段,并对每一波段的信号进行傅里叶变换,然后计算幅值的均值和方差;最后,通过深度信念网络(deep belief network,DBN)对脑电信号进行分类识别.文中使用BCIⅢ的竞赛数据集对所提出的方法进行验证,实验结果表明,文中方法能够有效地提高多类运动想象脑电的分类准确率,分类结果的平均kappa系数达到了0.802 4. 相似文献
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[目的]针对传统船舶主机的故障诊断模型难以采用实时数据及时更新,且船舶主机还存在监测点多但故障样本少的问题,提出一种能够处理不平衡数据并可以在线更新模型的故障诊断方法。[方法]首先,采用主成分分析法(PCA)对监测样本进行降维和特征提取,降低训练模型的复杂度;然后,通过SMOTETomek构造故障样本以平衡训练集;接着,针对诊断模型难以实时更新的问题,引入结合正则化方法且具备在线更新功能的在线贯序极限学习机(OSELM)模型;最后,以主机燃油系统为例验证OSRELM模型的可行性,并采用不平衡船舶主机数据进行消融实验以验证整体模型的有效性。[结果]结果显示,所提方法在原始模型的基础上可使诊断精度提升29.73%。[结论]研究表明所提方法较其他同类方法具有更高的诊断精度,波动幅度较小,具有较好的稳定性;且在样本不平衡的情况下,对于故障类样本仍具备较强的识别能力,适用于船舶主机故障诊断方面的研究。 相似文献
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论文提出一种基于运行模态分析(OMA)的新的船舶推进轴系状态监测方法。论文以船舶推进轴系试验台为试验对象,获取轴系运行时不同加载工况下的扭振信号,利用基于数据的随机子空间法(DD-SSI)识别扭振的固有频率,并与已知的试验模态分析(EMA)识别的轴系静态时同一加载工况下的结果进行对比,验证运行模态分析识别结果的准确性,并研究不同加载工况下轴系扭振固有频率随加载工况的变化规律。试验结果表明,运行模态分析能够准确识别轴系的扭振固有频率,且扭振固有频率的增量与加载量呈正相关,因而运行模态分析可以用作一种新的船舶推进轴系状态监测方法。 相似文献
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基于多源信息融合的潜艇目标识别方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于多信息源的潜艇目标识别系统原理模型,介绍了证据理论在潜艇目标识别中的应用方法,给出了针对潜艇装备情况,建立各种识别信息源的方法,初步探讨了该识别系统的实现方法,并给出了有效的决策规则,为解决潜艇目标识别难题提供了一种新的解决方案. 相似文献
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Efficient layout strategies are introduced for automatic nesting using a rule-based heuristic approach to improve the layout
efficiency. Since a large portion of the complexity of the parts layout problem results from the overlapping computation,
geometric redesign techniques are also suggested to reduce the complexity of the problem for a fast and reliable means of
performing overlapping computation. A new heuristic sliding technique is developed to find a near-optimum layout location
from all the feasible arrangements in such a manner that two or more arbitrary parts do not overlap or intersect. An identification
method with a pivoting point is suggested to calculate the boundary of the overlap region in a fast computation time-frame.
Resource plate clipping using virtual memory, based on a polygon clipping algorithm, is also proposed as a technique to reduce
the geometric conditions of the resource plate and the overlap computation time by updating a new stock boundary of the resource
plate for the layout space of the next part after each part is placed. The aim of this article is to develop a rule-based
heuristic nesting system to achieve a new automatic layout on the AutoCAD system. For this implementation, some nesting examples
are demonstrated. A rule-based heuristic approach can be desirable in terms of the layout efficiency and considering the computational
time for nesting problems, and is proposed as a real-time layout simulation method in the industrial field.
Received: October 7, 2002 / Accepted: March 27, 2003
RID="*" 相似文献
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人工神经网络技术在目标识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在多传感器信息融合的基础上讨论了目标种类识别的有关问题,并给出了直升机、固定翼飞机、导弹、水面舰艇、鱼雷、潜艇和水雷的识别准则和方法,并在此基础上提出了基于BP神经网络的目标种类识别模型。仿真计算结果表明,只要学习样本足够多,能够有效保证识别的正确性和克服基于规则的识别方法在模糊区识别效果差的问题。 相似文献
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