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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 支持向量機(jī)

基于BSM1的硝態(tài)氮濃度辨識(shí)建模

  • 　　俞方罡，秦 斌（湖南工業(yè)大學(xué)，湖南 株洲 412000）　　摘? 要：污水處理過程復(fù)雜多樣，為方便研究工作，根據(jù)基準(zhǔn)仿真1號(hào)模型（Benchmark Simulation Modelno.1，BSM1）搭建simulink仿真模型。由于控制溶解氧和硝態(tài)氮濃度的穩(wěn)定是污水處理過程的關(guān)鍵，所以針對(duì)傳統(tǒng)PI控制對(duì)大滯后非線性系統(tǒng)中硝態(tài)氮濃度控制性能低以及系統(tǒng)運(yùn)行速度慢的問題，利用極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）和支持向量機(jī)（SVM）的預(yù)測(cè)能力對(duì)硝態(tài)氮濃度進(jìn)行模型辨識(shí)和比較。結(jié)果證明，在數(shù)據(jù)量較少的情況下，支持向量機(jī)（S
  • 關(guān)鍵字： 202002  污水處理  極限學(xué)習(xí)機(jī)  支持向量機(jī)  MATLAB仿真  

基于SVM的永磁無刷直流電機(jī)無位置傳感器控制

  • 　　孫希鳳，秦斌，王欣（湖南工業(yè)大學(xué)，湖南?株洲?412000）　　摘?要：由于傳統(tǒng)帶位置傳感器直流電機(jī)容易受到外界的影響、體積較大且電機(jī)運(yùn)行時(shí)電刷與換向器摩擦造成損耗會(huì)減少電機(jī)壽命，為了減小位置傳感器對(duì)電機(jī)的影響，針對(duì)永磁無刷直流電機(jī)的位置檢測(cè)問題，提出了基于支持向量機(jī)的永磁無刷直流電機(jī)無位置傳感器控制方法。采集直流電機(jī)電壓值電流值作為支持向量機(jī)的輸入，功率器件開關(guān)狀態(tài)變量作為輸出，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到支持向量機(jī)的模型初始參數(shù)。然后將訓(xùn)練好的模型參數(shù)應(yīng)用到直流電機(jī)中進(jìn)行仿真，并與極限學(xué)習(xí)機(jī)仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)
  • 關(guān)鍵字： 202001  直流電機(jī)  支持向量機(jī)  位置檢測(cè)  BLDC  

噪聲背景下環(huán)境聲音識(shí)別研究

  • 　　曾金芳，白冰，徐林濤(湘潭大學(xué)物理與光電工程學(xué)院，湖南?湘潭?411105)　　摘?要：針對(duì)低信噪比下的環(huán)境聲音識(shí)別效果不佳的情況，提出一種不同信噪比背景下的環(huán)境聲音識(shí)別方法?！　∫再が斖?Gammatone)變換的譜圖為對(duì)象提取特征，生成灰度頻譜圖后映射成3種單色圖，分別提取各單色圖的扇形投影特征，在對(duì)得到的各方向的投影特征進(jìn)行離散小波變換得到特征矩陣，并結(jié)合改進(jìn)的最小均方誤差(IMMSE)聲音增強(qiáng)算法作為前端處理以減小噪聲干擾，最后，利用支持向量機(jī)對(duì)帶噪聲音進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在-5dB的
  • 關(guān)鍵字： 201909  最小均方誤差  聲音識(shí)別  聲音增強(qiáng)  譜圖特征  扇形投影  支持向量機(jī)  

一種基于支持向量機(jī)的車型自動(dòng)分類器設(shè)計(jì)方案

  • 提出一種基于支持向量機(jī)理論的車型分類器的設(shè)計(jì)方案。通過對(duì)實(shí)際車輛的圖像采集、處理和分析，獲取所需樣本數(shù)據(jù)。采用有導(dǎo)師訓(xùn)練方法訓(xùn)練三個(gè)支持向量機(jī)識(shí)別器，使用測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練出的識(shí)別器進(jìn)行性能測(cè)試。最后將三個(gè)識(shí)別器與表決器結(jié)合得到車型分類器。
  • 關(guān)鍵字： 支持向量機(jī)  智能交通  地感線圈  

基于RNS和SVM的斷路器故障診斷研究

  • 針對(duì)高壓斷路器故障樣本難以獲取等問題，在研究了其機(jī)械特性的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于實(shí)數(shù)陰性選擇法(RNS)和支持向量機(jī)(SVM)的兩級(jí)分類器診斷方法。建立分類器的數(shù)學(xué)模型。通過實(shí)數(shù)陰性選擇算法產(chǎn)生檢測(cè)器，進(jìn)行第一次分類，對(duì)不屬于檢測(cè)器的數(shù)據(jù)導(dǎo)入二次分類器，進(jìn)行二級(jí)分類。實(shí)驗(yàn)表明，基于實(shí)數(shù)陰性算法和支持向量機(jī)算法相結(jié)合的斷路器故障診斷算法，對(duì)斷路器的多種故障都能夠有效地分類，提高了斷路器故障診斷的準(zhǔn)確率和速度。
  • 關(guān)鍵字： 實(shí)數(shù)陰性選擇法  支持向量機(jī)  斷路器  故障診斷  

基于ARM的文本獨(dú)立筆跡鑒別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  • 基于ARM的文本獨(dú)立筆跡鑒別系統(tǒng)設(shè)計(jì), 筆跡，是具有個(gè)人特征的書寫文字符號(hào)的形象系統(tǒng)，與個(gè)人書寫習(xí)慣有密切聯(lián)系。利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行個(gè)人筆跡鑒別，是模式識(shí)別的分支問題，是通過分析比較不同人筆跡的書寫風(fēng)格來判斷書寫者身份的一種技術(shù)方法。文本獨(dú)立(Te
  • 關(guān)鍵字： 文本獨(dú)立  筆跡鑒別  Gabor變換  支持向量機(jī)  

基于支持向量機(jī)的聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別

  • 電子產(chǎn)品世界,為電子工程師提供全面的電子產(chǎn)品信息和行業(yè)解決方案,是電子工程師的技術(shù)中心和交流中心,是電子產(chǎn)品的市場中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網(wǎng)絡(luò)家園
  • 關(guān)鍵字： 聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別  GDTW核函數(shù)  支持向量機(jī)  

基于自適應(yīng)提升小波變換的電能質(zhì)量檢測(cè)節(jié)點(diǎn)

基于支持向量機(jī)的沼氣中CH4濃度預(yù)測(cè)

  • 摘要：組建了沼氣檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，采用國家標(biāo)準(zhǔn)混合氣獲取大量的濃度標(biāo)定數(shù)據(jù)，分析了目前廣泛應(yīng)用的甲烷濃度預(yù)測(cè)算法及影響預(yù)測(cè)結(jié)果的因素，討論了支持向量機(jī)在CH4濃度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上研究了將多通道探測(cè)器
  • 關(guān)鍵字： CH4  支持向量機(jī)  濃度預(yù)測(cè)    

基于支持向量機(jī)的無人機(jī)視覺障礙檢測(cè)

  • 摘要：自主障礙檢測(cè)與回避是無人機(jī)低高度飛行時(shí)保障其生存性的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，有重要的研究意義。通過對(duì)機(jī)器視覺原理的研究，考慮到支持向量機(jī)方法能同時(shí)減小匹配難度和計(jì)算量，實(shí)時(shí)性能、泛化性能良好，故采用該方法
  • 關(guān)鍵字： 支持向量機(jī)  無人機(jī)  檢測(cè)    

基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇

  • 針對(duì)支持向量機(jī)在分類過程中的特征選擇問題，提出了一種改進(jìn)的遺傳算法。在演化進(jìn)程中運(yùn)用Meteopolis準(zhǔn)則通過合理選群來防止進(jìn)化陷入局部極值區(qū)域。最后針對(duì)UCI數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，通過將該算法與其他幾種方法進(jìn)行了比較，證明了本文算法具有較優(yōu)的特征選擇效果，并已成功應(yīng)用在基于支持向量機(jī)的數(shù)字電路板故障診斷中。
  • 關(guān)鍵字： 支持向量機(jī)  互敏感度信息量  獨(dú)立敏感度信息量  自適應(yīng)變異率  Meteopolis準(zhǔn)則  201001  

基于支持向量機(jī)的車牌定位方法

  • 1 引 言
    智能交通系統(tǒng)是一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，受到日益廣泛的關(guān)注。車牌識(shí)別系統(tǒng)(LPR)是計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用，包括車牌定位、車牌字符分割、字符識(shí)別三部分。其中車牌定位是
  • 關(guān)鍵字： 支持向量機(jī)  車牌定位  方法    
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支持向量機(jī)介紹

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