基于最小二乘支持向量机算法三维荧光光谱技术在中国白酒分类中应用.pdf

基于粒子群算法的最小二乘支持向量机.pdf ( ) 研究报告第 6 期第 40 卷分析化学 FENXI HUAXUE 2012 年 6 月 Chinese J

2017-11-24 约4万字 7页立即下载

改进的最小二乘支持向量机算法及应用.doc 改进的最小二乘支持向量机算法及应用张吉斌（兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730070）摘要：针对粒子群优化算法（PSO）的局部搜索能力差和存在早熟收敛的问题，将禁忌搜索（TS）思想融入到粒子群算法中，提出一种新的禁忌搜索的粒子群优化算法。该新算法结合了PSO和TS各自的优点，在寻优前期利用粒子群算法得到较好的初始值，同时将个体极值pbest放入禁忌表，在寻优后期，当粒子的搜索能力减弱时，利用禁忌搜索算法中禁忌表的短期记忆功能，使其跳出局部最优解,并且在搜索过程中允许接受劣解。将改进的算法应用于函数的优化，仿真结果表明，该算法计算精度和稳定性都有所提高，验证了改进算法的有效性。

2017-08-14 约7.08千字 5页立即下载

最小二乘支持向量机算法及应用研究.docx 最小二乘支持向量机算法及应用研究一、概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，机器学习在诸多领域如模式识别、数据分析、预测模型等中扮演着越来越重要的角色。作为机器学习的重要分支，支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）以其坚实的理论基础和优异的性能，在分类、回归和聚类等任务中展现出强大的实力。传统的SVM在处理大规模数据集或面临高维特征空间时，其计算复杂度和存储需求往往成为瓶颈。为了克服这些困难，最小二乘支持向量机（LeastSquaresSupportVectorMachine,LSSVM）应运而生，成为SVM的一种重要变体。 最小二乘支持向量机算法是在标准SV

2024-05-31 约3.27万字 62页立即下载

一种快速最小二乘支持向量机分类算法.pdf 168 , ( ) 计算机工程与应用 ComputerEngineeringandApplications 一种快速最小二乘支持向量机分类算法 孔锐,张冰 , KONGRuiZHANGBing 暨南大学珠海学院计算机科学系,广东珠海 519070 , , , , DepartmentofComputerScienc

2015-09-26 约3.64万字 4页立即下载

最小二乘支持向量机算法研究及应用的中期报告.docx 最小二乘支持向量机算法研究及应用的中期报告摘要：本中期报告旨在介绍最小二乘支持向量机（LeastSquaresSupportVectorMachines，简称LS-SVM）算法的基本原理及其在分类和回归问题中的应用。首先简要介绍了支持向量机（SupportVectorMachines，简称SVM）算法及其缺点，然后介绍了LS-SVM的基本原理和算法流程，并对其性能进行了分析和比较。最后，讨论了LS-SVM在实际应用中的一些问题，并对接下来的研究工作进行展望。关键词：最小二乘支持向量机；支持向量机；分类；回归一、介绍 支持向量机（SVM，SupportVectorMachines）是一种

2024-04-27 约1.89千字 3页立即下载

基于优化最小二乘支持向量机的柴油凝点软测量研究.docx 基于优化最小二乘支持向量机的柴油凝点软测量研究一、引言柴油凝点是衡量柴油质量的重要指标之一，其准确测量对于保障柴油的运输、储存和使用过程中的安全性和经济性具有重要意义。然而，传统的柴油凝点测量方法通常需要耗费大量时间和成本，且易受外界环境影响，导致测量结果的不准确。因此，研究一种高效、准确的柴油凝点软测量方法具有重要的实际应用价值。本文提出了一种基于优化最小二乘支持向量机（OLS-SVM）的柴油凝点软测量方法，旨在提高测量准确性和效率。二、最小二乘支持向量机（LSSVM）概述 最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，具有较好的泛化能力和鲁棒性。在解决分类和回

2025-05-27 约4.14千字 9页立即下载

近红外光谱法结合最小二乘支持向量机测定烟叶中钙, 镁元素.pdf ，，，第卷第期光谱学与光谱分析３４１２Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．１２３２６２３２６６　　　　　　　　　　　　ｐｐ年月

2018-05-04 约3.58万字 5页立即下载

基于最小二乘支持向量机的余额宝收益率短期预测研究分析计算机科学与技术专业.docx 目录 TOC\o1-3\h\z\u摘要 1 第1章前言 4 第1．1节研究的背景与意义 4 第1．2节国内外研究现状分析 5 第1．2．1节余额宝宏观研究现状 5 第1．2．2节余额宝微观研究现状 5 第1．2．3节LS-SVM在金融时间序列预测领域的研究现状 6 第1．2．4节EEMD分解的研究现状 6 第1．3节本文研究框架 7 第2章模型介绍 8 第2．1节LS-SVM的基本原理 8 第2．2节基于LS-SVM的时间序列预测方法 10 第2．3节EEMD的基本原理 1

2025-05-16 约1.92万字 23页立即下载

基于支持向量机的高光谱遥感分类.pdf 1778 IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 42, NO. 8, AUGUST 2004 Classiﬁcation of Hyperspectral Remote Sensing Images With Support Vector Machines Farid Melgani,

2015-09-22 约9.82万字 13页立即下载

基于偏最小二乘支持向量机的水质评价与预测研究-控制科学与工程专业论文.docx 中文中文摘要重庆大重庆大学硕士学位论文 I I PAGE PAGE VI 摘要随着人口的急剧增长和经济社会的飞速发展，水环境在逐步恶化，水环境面临着巨大的保护压力，水质的污染问题与水环境安全问题已经成为已经成为全世界共同关注的焦点。对水体质量进行合理的评价和对水质因子进行客观有效的预测，是实现水环境管理和控制的基础性工作，具有重要的现实意义。本文以十二五国家科技支撑计划项目 “安全保障型城市的评价指标体系与评价系统研发”为研究背景，对水质的综合预测和评价进行了相关的研究。首先介绍了水质评价与预测的国内外研究现状，然后针对水质因子间具有的多重相关性的特点，提出了基于

2019-03-25 约7.81万字 78页立即下载

基于最小二乘支持向量机的传染病预测与研究的开题报告.docx 基于最小二乘支持向量机的传染病预测与研究的开题报告一、研究背景及意义随着全球化进程的加速和国际交往的日益频繁，新型传染病在全球范围内的传播速度快、范围广，给人类的健康和生命造成了严重威胁。针对传染病的预测和研究已经成为国际公共卫生的重要研究领域之一。传染病的传播受到多种因素的影响，如人口密度、气候、流行病学和社会性等因素，这些因素之间的非线性关系使得传染病的预测和控制具有挑战性。近年来，机器学习技术在传染病预测和研究中得到了广泛的应用。基于机器学习的预测模型可以分析大量数据，发现数据之间的内在联系和模式，从而发现影响传染病传播的潜在因素。最小二乘支持向量机（LeastSquaresSup

2024-01-26 约1.1千字 2页立即下载

基于分段加权最小二乘支持向量机故障诊断的实现.PDF 第9 卷第10期 Vol.9 No.10 2016 年 5 月 May 2016 基于分段加权最小二乘支持向量机故障诊断的实现

2017-05-29 约2.15万字 7页立即下载

基于共享最小二乘支持向量机模型的电站锅炉燃烧系统的优化.docx 文章编号：１６７４－７６０７（２０１２）１２－０９２８文章编号：１６７４－７６０７（２０１２）１２－０９２８－０６中图分类号：ＴＫ２２７．１文献标识码：Ａ学科分类号：４７０．３０基于共享最小二乘支持向量机模型的电站锅炉燃烧系统的优化芳１，２，高翟永杰１，卓越３，韩璞１，陆原２（１．华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室，保定０７１００３；２．河北大学电子信息工程学院，保定０７１００２；３．天津国投津能发电有限公司，天津３００

2018-10-12 约1.99万字 7页立即下载

基于最小二乘支持向量机风电机组的预测研究的中期报告.docx 基于最小二乘支持向量机风电机组的预测研究的中期报告本次研究的目的是基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）对风电机组的发电量进行预测，以提高风电场的发电效率和经济效益。在前期工作中，我们使用了历史风速和发电量数据来构建适当的数据集，并对数据进行了清洗和预处理。随后，我们使用了Matlab工具包中提供的LS-SVM算法来构建预测模型，并使用交叉验证方法进行了模型参数调优。最后，我们运用所构建的模型进行了风电机组发电量的预测，并进行了结果分析和评价。经过初步的研究，我们得出了以下结论： 1. 在利用LS-SVM进行风电机组发电量预测时，选择适当的核函数对预测结果具有至关重要的影响； 2. 通过

2023-11-22 约小于1千字 1页立即下载

基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究的开题报告.docx 基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究的开题报告第一部分：研究背景及意义模糊建模是一种基于不确定性信息的建模方法，它在工程领域中得到了广泛的应用。然而，现有的模糊建模方法通常需要预先定义隶属函数或者随机变量的分布，这对于某些实际问题来说比较困难，同时还需要大量的实验数据进行训练。在线聚类与支持向量机是一些常用的数据挖掘方法，它们可以有效地处理高维非线性数据。与传统的机器学习方法不同，这些方法不需要预先定义分类或者回归方法，而是通过训练数据自动调整模型参数。因此，将在线聚类与支持向量机结合起来，可以形成一种新的模糊建模方法，能够在无需预先定义隶属函数或分布的情况下，自动地学习实

2023-11-24 约小于1千字 2页立即下载