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中国科学院声学研究所专利：一种CNN-SVM模型的构建及倾向性分类方法
中国科学院声学研究所 专利 CNN-SVM模型 构建 倾向性分类
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2023/3/28
中国科学院声学研究所专利：一种CNN-SVM模型的构建及倾向性分类方法
MRELBP特征、Franklin矩和SVM相结合的遥感图像建筑物识别方法
遥感图像 建筑物区域识别 MRELBP特征 Franklin矩 支持向量机 布谷鸟搜索算法
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2020/5/11
为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度，提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式（median robust extended local binary pattern，MRELBP）、Franklin矩和布谷鸟优化支持向量机（support vector machine，SVM）的分类方法。首先，通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量，并根据Franklin矩得到形状特征向量，组合图...
煤矿岩石巷道爆破效果预测对合理优化爆破参数、提高爆破效率具有重要意义。针对煤矿岩石巷道爆破效果影响因素多、难以进行爆破效果准确预测等关键技术难题，提出基于GA-SVM融合技术的爆破效果预测模型，实现爆破效果科学、合理预测。首先，基于综合分析、专家打分法等确定影响煤矿岩巷爆破效果关键指标|然后，根据不同矿区典型案例建立爆破效果预测样本库，并对样本进行数据处理|最后，将预测模型应用于实际工程，预测结果...
基于KPCA和LS SVM的制导弹药库存性能评估研究
性能评估 KPCA LS SVM 制导弹药
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2020/7/16
针对制导弹药库存性能评估中只有二分状态区分问题,提出了采用主元分析法（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）理论相结合的方法，综合运用检测数据和弹药事件数据，动态地实现评估制导弹药库存性能，改变了仅依赖于时间变量的性能评估，细化了对制导弹药状态区分，弥补了部队目前制导弹药性能评估的缺失，并与实际保障模式下弹药维护费用进行了对比，表明了模型的准确性和有效性。
基于水贫困指数及MSCS-SVM模型的云南省水安全评价
指标体系 多策略布谷鸟搜索算法 支持向量机 参数优化 云南省
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2019/3/14
为科学评价云南省近10年水安全状况，利用多策略布谷鸟搜索(MSCS)算法搜寻支持向量机(SVM)最佳学习参数，提出MSCS-SVM模型。首先选取6个典型测试函数对CMCS算法进行仿真验证，并与布谷鸟搜索(CS)算法的仿真结果进行对比；其次基于国际上通用的水贫困指数构建区域水安全评价指标体系和分级标准，采用在分级标准阈值间随机内插和随机选取的方法构造训练样本及检验样本，以对MSCS-SVM模型进行训...
针对堆石料离散元三轴试验中存在的细观参数标定影响因素多、耗时严重等问题，在总结分析堆石料细观模型现状的基础上，建立基于量子遗传算法(QGA)和支持向量机(SVM)的细观参数标定模型。模型采用拉丁超立方抽样生成细观参数组，并使用离散元计算其应力-应变曲线；采用QGA对SVM进行训练，使其达到最佳学习效果，以模拟细观参数与应力-应变曲线间复杂的非线性关系；依据堆石料室内三轴试验成果，发挥SVM计算速度...
一种基于GSA SVM网络安全态势预测模型
网络安全态势预测 支持向量机 引力搜索算法
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2019/4/17
针对支持向量机的参数选择问题，结合引力搜索算法（GSA）需要设置的参数少以及全局优化能力强的特点，提出了一种GSA优化SVM参数的网络安全态势预测模型（GSA SVM）。首先把SVM的参数视作在空间中的物体，并将SVM在该参数下预测产生的预测值和实际值之间的均方误差mse作为目标优化函数，然后GSA通过模拟万有引力规律影响下物体的运动规律不断变化参数，最终找到SVM最优参数。最后根据最优参数建立网...
超宽带在井下穿透成像算法中需要解决的关键问题，是在塌方体电磁参数未知的情况下，对埋藏在塌方体另一侧的目标进行成像。由于巷道内背景介质复杂的电磁特性以及多径传播效应等物理现象的影响，很难对矿井下超宽带探测成像系统性能进行有效预测和分析，因此提出了一种射线追踪算法(Ray-tracing)和SVM相结合的方法。该方法通过Ray-tracing算法得到穿透塌方体成像的样本数据，再利用SVM进行分类，解决...
目前混凝土毁伤效应中侵彻深度的预测对防护工程设计与建设有着重要的指导意义，传统的预测方法存在样本需求量大、预测误差大等问题。根据支持向量机原理，采用粒子群算法优化模型参数，提出了预测动能弹侵彻深度的粒子群-支持向量机方法，并编写了相应的计算程序，通过援引实测数据验证预测的准确性。结果表明:该方法对于小样本、非线性预测有较大优势，相比于传统的灰色理论预测，其预测相对误差较小(最大相对误差为3.18%...
基于SVM算法的地震小断层自动识别
支持向量机 断层 自动识别 地震属性
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2018/4/18
为了提高小断层解释的准确率，构建基于支持向量机(SVM)算法的断层自动识别方法。通过分析构造部位和非构造部位地震属性特征，建立SVM两分类的断层识别模型。首先，研究支持向量机两分类算法的基本原理和结构，表明支持向量机在两分类问题上具有准确率高的优点；然后建立断层正演模型，分析不同地震属性的断层响应特征，表明断层分布与属性值变化趋势相关；通过对支持向量机算法和正演模型的分析，表明利用地震属性作为支持...
认知无线传感器网络新型SVM频谱感知策略
支持向量机 隐马尔可夫模型 能量检测
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2018/2/8
阐述了基于认知无线传感器网络背景运用支持向量机的可行性。针对低信噪比噪声复杂性高的无线环境,单一的识别方法难以获得相对准确的结果。基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对传统SVM频谱感知算法进行了优化,采用多个分类器集成降低识别错误和增强识别鲁棒性。采用最小二乘法将线性不等式约束转化为线性约束得到最优超平面来分割主信号和噪声干扰,对主用户状态进行决策,最后与传统能量...
基于ＳＶＭ 的金融类钓鱼网页检测方法
钓鱼检测 支持向量机（ＳＶＭ） 金融网页 特征提取 多模式匹配
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2018/6/11
针对金融服务领域面临的严峻信息安全挑战，以及现有钓鱼网页检测方法的不足，提出一种基于支持向量
机（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）的金融类钓鱼网页检测方法。采用网页渲染去除常见的页面特征伪装，提取统一
资源定位符（ｕｎｉｆｏｒｍｒｅｓｏｕｒｃｅｌｏｃａｔｏｒ，ＵＲＬ）信息特征、页面文本特征、页面表单特征以及页面 ｌｏｇｏ图像特征，构建特
征向量训练 ＳＶＭ分类器模型，实现对...
在分析煤岩镜质组显微组分特点的基础上，针对其结构复杂、特征量多且相互交织从而影响分类准确性等问题，提出一种基于主成分分析(PCA)的煤岩显微组分镜质组分类方法。首先根据镜质组显微图像中各组分呈现的条状、团块、颗粒等纹理特点和亮度差异，采用基于灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、局部平稳性等纹理特征量和基于灰度分布统计的亮度比、均值、均方差、三阶矩偏度等亮度相关特征量对其进行描述，构成初始特征量集；再采...
SPECTRAL RECONSTRUCTION BASED ON SVM FOR CROSS CALIBRATION
Hyperspectral sensing Spectral reconstruction non-linear Cross calibration
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2017/7/12
Chinese HY-1C/1D satellites will use a 5nm/10nm-resolutional visible-near infrared(VNIR) hyperspectral sensor with the solar calibrator to cross-calibrate with other sensors. The hyperspectral radianc...
AN OPTIONAL THRESHOLD WITH SVM CLOUD DETECTION ALGORITHM AND DSP IMPLEMENTATION
cloud detection DSP SVM classifier threshold emulator
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2016/11/30
This paper presents a method which combines the traditional threshold method and SVM method, to detect the cloud of Landsat-8 images. The proposed method is implemented using DSP for real-time cloud d...