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针对传统卷积神经网络手写体数字识别中Softmax因指数函数运算而易产生计算溢出以及较高的计算机硬件需求问题,提出了基于卷积神经网络特征提取的支持向量机手写体数字识别方法。同时,为了提高手写体数字的识别精度,设计了基于K-CV意义下适应度函数的粒子群优化SVM参数方法。基于Semeion及MNIST手写体数字集的实验仿真表明,文章所设计的方法与传统方法相比能够获得更高的识别率。 相似文献
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基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型 总被引:1,自引:1,他引:0
电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间,但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂。为了建立精确的柴油机性能预测模型,利用回归支持向量机,通过对实验数据的学习以获得预测模型。支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异,所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化。以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象,建立支持向量机预测模型,分析其预测性能受参数选择的影响,并利用人工鱼群算法对其进行优化。结果表明,基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型,且人工鱼群算法具有很好的寻优性能。 相似文献
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作者介绍了如何利用回归分析方法分析计算测控系统测量的数据,利用图形分析说明了使用回归分析方法得到的分析结果的准确性,给出了计算机程序框图,通过试验结果说明回归分析方法在计算机测控系统中广泛应用的重要性。 相似文献
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在确定岩体力学参数中引入支持向量机,介绍了其具体的回归算法.并用这一方法回归预测岩体强度指标,通过实例证明支持向量机用于多影响因素、小样本容量的岩体强度指标回归问题,能够保证较理想的推广预测能力. 相似文献
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