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          EEPW首頁 >> 主題列表 >> 支持向量機

          基于BSM1的硝態(tài)氮濃度辨識建模

          •   俞方罡,秦 斌(湖南工業(yè)大學,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)基準仿真1號模型(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,所以針對傳統(tǒng)PI控制對大滯后非線性系統(tǒng)中硝態(tài)氮濃度控制性能低以及系統(tǒng)運行速度慢的問題,利用極限學習機(ELM)和支持向量機(SVM)的預(yù)測能力對硝態(tài)氮濃度進行模型辨識和比較。結(jié)果證明,在數(shù)據(jù)量較少的情況下,支持向量機(S
          • 關(guān)鍵字: 202002  污水處理  極限學習機  支持向量機  MATLAB仿真  

          基于SVM的永磁無刷直流電機無位置傳感器控制

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

          噪聲背景下環(huán)境聲音識別研究

          •   曾金芳,白冰,徐林濤(湘潭大學物理與光電工程學院,湖南?湘潭?411105)  摘?要:針對低信噪比下的環(huán)境聲音識別效果不佳的情況,提出一種不同信噪比背景下的環(huán)境聲音識別方法?! ∫再が斖?Gammatone)變換的譜圖為對象提取特征,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,在對得到的各方向的投影特征進行離散小波變換得到特征矩陣,并結(jié)合改進的最小均方誤差(IMMSE)聲音增強算法作為前端處理以減小噪聲干擾,最后,利用支持向量機對帶噪聲音進行分類識別。實驗結(jié)果表明:在-5dB的
          • 關(guān)鍵字: 201909  最小均方誤差  聲音識別  聲音增強  譜圖特征  扇形投影  支持向量機  

          一種基于支持向量機的車型自動分類器設(shè)計方案

          • 提出一種基于支持向量機理論的車型分類器的設(shè)計方案。通過對實際車輛的圖像采集、處理和分析,獲取所需樣本數(shù)據(jù)。采用有導師訓練方法訓練三個支持向量機識別器,使用測試樣本對訓練出的識別器進行性能測試。最后將三個識別器與表決器結(jié)合得到車型分類器。
          • 關(guān)鍵字: 支持向量機  智能交通  地感線圈  

          基于RNS和SVM的斷路器故障診斷研究

          • 針對高壓斷路器故障樣本難以獲取等問題,在研究了其機械特性的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于實數(shù)陰性選擇法(RNS)和支持向量機(SVM)的兩級分類器診斷方法。建立分類器的數(shù)學模型。通過實數(shù)陰性選擇算法產(chǎn)生檢測器,進行第一次分類,對不屬于檢測器的數(shù)據(jù)導入二次分類器,進行二級分類。實驗表明,基于實數(shù)陰性算法和支持向量機算法相結(jié)合的斷路器故障診斷算法,對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確率和速度。
          • 關(guān)鍵字: 實數(shù)陰性選擇法  支持向量機  斷路器  故障診斷  

          基于ARM的文本獨立筆跡鑒別系統(tǒng)設(shè)計

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

          基于支持向量機的聯(lián)機手寫識別

          • 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)機手寫識別  GDTW核函數(shù)  支持向量機  

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

          • 隨著新型電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及用戶對電能質(zhì)量PQ(PowerQuality)要求的提高,電能質(zhì)量問題受到越來越多的關(guān)注。...
          • 關(guān)鍵字: 無線傳感網(wǎng)絡(luò)  支持向量機  TinyOS  

          基于支持向量機的沼氣中CH4濃度預(yù)測

          • 摘要:組建了沼氣檢測的實驗系統(tǒng),采用國家標準混合氣獲取大量的濃度標定數(shù)據(jù),分析了目前廣泛應(yīng)用的甲烷濃度預(yù)測算法及影響預(yù)測結(jié)果的因素,討論了支持向量機在CH4濃度預(yù)測中的應(yīng)用,在此基礎(chǔ)上研究了將多通道探測器
          • 關(guān)鍵字: CH4  支持向量機  濃度預(yù)測    

          基于支持向量機的無人機視覺障礙檢測

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

          基于改進遺傳算法的支持向量機特征選擇

          • 針對支持向量機在分類過程中的特征選擇問題,提出了一種改進的遺傳算法。在演化進程中運用Meteopolis準則通過合理選群來防止進化陷入局部極值區(qū)域。最后針對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的數(shù)字電路板故障診斷中。
          • 關(guān)鍵字: 支持向量機  互敏感度信息量  獨立敏感度信息量  自適應(yīng)變異率  Meteopolis準則  201001  

          基于支持向量機的車牌定位方法

          • 1 引 言
            智能交通系統(tǒng)是一個熱點研究領(lǐng)域,受到日益廣泛的關(guān)注。車牌識別系統(tǒng)(LPR)是計算機視覺、模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用,包括車牌定位、車牌字符分割、字符識別三部分。其中車牌定位是
          • 關(guān)鍵字: 支持向量機  車牌定位  方法    
          共13條 1/1 1

          支持向量機介紹

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