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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(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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)，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(xùn)練，得到支持向量機的模型初始參數(shù)。然后將訓(xùn)練好的模型參數(shù)應(yīng)用到直流電機中進行仿真，并與極限學(xué)習(xí)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(xué)物理與光電工程學(xué)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(dǎo)師訓(xùn)練方法訓(xùn)練三個支持向量機識別器，使用測試樣本對訓(xùn)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(xué)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(dǎo)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(xí)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(fēng)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    
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支持向量機介紹

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