基于SVM算法的汽车空调设备制冷剂泄漏故障预测方法

信息技术的发展为人们的日常生产、生活提供了极为便利的条件,也为各行各业的技术体系升级和转型奠定了良好基础,本文则是以提升汽车空调设备制冷剂泄漏检测质量和时效性为目的,围绕着SVM算法进行分析,明确了目前数据挖掘在制冷剂泄漏故障诊断领域的研究现状,综合SVM算法的具体原理和应用细节,从数据预处理、故障预测模型设计以及预测实验的角度进行分析。结果表明,SVM算法对于汽车空调设备制冷剂泄漏故障预测有着较强的时效性,故障检测的时间更短,预测效果更强,有助于提升空调设备系统的运维安全性和有效性。

基于SVM算法的超声波速度-土壤含水率估计模型

为快速准确获取土壤含水率信息,便于农业精准灌溉,引入支持向量机算法(SVM)对4种不同干湿交替处理下超声波速度与土壤含水率进行拟合分析和回归训练优化,构建基于超声波速度的土壤含水率预测模型。结果显示,与传统的烘干法相比较,利用该模型在田间验证土壤含水率,平均相对误差为1.5%左右。研究结果表明,基于SVM模型构建的超声波速度-土壤含水率预测模型能够较好地描述被研究区域内土壤含水率,可为利用超声波特性实现对农田土壤水分的持续监测提供参考。

基于SVM算法的纸张生产质量自动化测试

由于外界环境污染、操作不当、设备污损等多重因素,纸张生产时会产生性能与表观等层面质量问题,从而影响纸张使用效果,降低经济效益。可见,纸张生产质量检测是造纸过程中至关重要的环节。而传统纸张生产质量人工检测方法实施效果不甚理想,效率也相对较低。对此,亟需引进自动化检测方法,从而改善检测效率,稳定检测水平,减少人工消耗。基于此,通过近红外光谱采集预处理试样,基于SVM算法(支持向量机)搭建模型并选择合适的惩罚系数与函数参数,以此实现纸张生产质量自动化检测。此算法不仅可减少模型参数数量,降低训练样本数量要求,适合小批量纸张生产质量检测,而且检测效率与正确率较高,模型性能表现优异。

基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法

运用常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大、预测过程复杂等问题。本文以黄河流域某市东南方向的农田为研究对象,设计了基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法。基于SVM算法选择用水量特征,选取一对一的构造方法将农田灌溉短期用水量数据分为两个类别。通过SVM算法中支持向量机分类功能获取农田灌溉短期用水量特征子集,并在此基础上根据特征子集运用预测模型进行用水量预测。因为用水量序列波动性较强,所以将GM(1,N)模型与机器学习算法LSSVR模型相结合来进行用水量预测,并确定模型评价指标。结果表明,基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法误差在允许范围内,且在农业中具有可使用性。

基于优化SVM算法的基坑监测数据分析

以某隧道工程基坑为例,给出了30日基坑支护结构26个监测点的竖向位移与水平位移以及64个道路表面点竖向位移的监测数据。在支持向量机(SVM)算法基础上,利用人工鱼群算法进行全局参数寻优,建立数据预报的优化SVM算法。通过实测监测数据的预报分析与比较,评估了优化算法的预报精度。结果表明:优化算法对3种类型监测数据的预报精度改进率分别达36.7%,37.8%和42.2%。

基于SVM算法的海洋微生物种群多样性信息自适应分类方法

为了可以精准且高效地实现海洋微生物种群多样性信息分类,本文提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的海洋微生物种群多样性信息自适应分类方法。通过无线传感器网络展开海洋微生物种群信息采集点的部署,建立海洋微生物种群信息采集信道模型,在带宽受距离约束条件下设计载频频率编码,利用波特间隔均衡控制方法达到海洋微生物种群信息采集优化的目的。在核空间中,对采集的海洋微生物种群信息展开谱聚类,确定具有代表性的信息点,同时引入SVM对全部样本进行训练,最终实现海洋微生物种群多样性信息自适应分类。实验结果表明:所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)稳定在95%以上,可以有效提升海洋微生物种群多样性信息自适应分类的准确性和分类效率。

基于SVM算法的不动产测量实践应用研究

本文探讨了测绘工程技术在不动产测量中的应用,分析了不动产测量的技术环节和实践度量方法。研究内容包括地质环境信息采集、数字图层获取与处理、空间分析,利用SVM算法进行区域分类和实际测量验证等。经实验测试表明,运用该技术方法可显著提升不动产测量的精度和可靠性,具有科学性和可行性,为未来不动产测量工作提供有效的技术支持。

基于损失函数的SVM算法及其在轻微故障诊断中的应用

尽早识别轻微故障,对提高生产过程设备运行的安全性具有重要意义。为实现对设备轻微故障的正确识别和及时诊断,该文提出了一种基于损失函数的支持向量机(SVM)算法。应用模糊理论的方法对支持向量机分类及最优分类面进行了解释,对可疑分类区列出了模糊隶属度的表达式。针对故障诊断等问题中误判造成的损失不同这一特点,定义了基于损失函数的模糊隶属度,并得出了修正后的最优分类面。SVM算法可以实现对设备轻微故障的准确识别,并可近似地判别故障的严重程度。文中以汽轮机减速箱轴承运行状态诊断为例,对样本数据经K-L变换后进行可视化研究,分类结果表明了该算法的可行性。

基于SVM算法的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

针对相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)分布式光纤扰动传感系统对扰动事件进行有效判别和识别的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的扰动判别和扰动模式识别的方法。通过提取信号时域和频域的平均值、方差、均方差以及信号功率特征,利用二叉树结构建立基于SVM算法的分类器,对扰动进行判别并对扰动模式进行识别。根据传感信号的特征,通过分类器I在对有无扰动信号进行判别的基础上,进一步对有扰动信号利用分类器对扰动事件的模式进行识别。通过实验对所提出的方法进行验证,对600组实验数据进行扰动判别和模式识别,正确的扰动判别率在96%以上,漏报率和误报率在4%以下;正确的模式识别率均在94%以上。

核聚类集成失衡数据SVM算法

针对传统SVM算法在失衡数据集下的分类性能不理想的问题,提出一种基于核聚类集成SVM算法.该算法首先在核空间中对多数类样本集进行聚类,然后随机选择出具有代表意义的聚类信息点,实现在减少多数类样本数的同时将分类界面向多数类样本方向偏移.并利用AdaBoost集成手段对基于核聚类的欠取样SVM算法进行集成,最终提高SVM算法在失衡数据下的泛化性能.将提出的算法同其他失衡数据预处理集成方法进行比较,实验结果表明该算法能够有效提高SVM算法在失衡数据中少数类的分类性能,且总体分类性能及运行效率都有明显提高.

基于粗集理论和SVM算法的入侵检测方法研究

提出了一种将粗集方法与SVM算法结合起来的入侵检测方法。利用粗集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少SVM训练数据,克服SVM算法因为数据量大,处理速度慢等缺点。同时,借助于SVM良好的分类性能,对粗集约简后的最小属性子集进行分类,实现入侵检测的快速性能,高检测率和抗噪声强等优点。实验结果表明,该方法优于其它同类方式。

一种基于免疫算子的SVM算法

SVM是一种基于核函数的机器学习算法,因为它具有良好的推广性和较好的性能,所以成为近些年来大家所关注的热点,但是该算法存在两个问题:一、如何提高SVM的计算精度;二、如何减少计算时间。本文提出一种使用免疫算子的SVM算法,该算法不但能够提高SVM的性能使其更加接近于实际问题,还能避免因问题太复杂使得结果不是最优解的情况。文中最后对样本进行了实验,结果说明了使用免疫算子的方法比经典方法在分类效果上有明显提高。

基于SVM算法的烟雾粒子识别系统

本文介绍了一种基于Ｍｉｅ散射理论的烟雾粒子识别系统，并主要介绍了后端ＳＶＭ算法的模式识别处理方法。文章详细给出了系红的原理、结构、以及ＳＶＭ算法的原理及其处理效果，并将ＳＶＭ算法与ＢＰ神经网络算法的应用效果进行了比较。

基于SVM算法的红外测量皮下脂肪厚度模型研究

本文建立了一种基于SVM算法的红外测量皮下脂肪厚度的模型,设计并完成了40例人体实验,测量了每名被试者身体20个部位的皮下脂肪厚度,并采用非线性方法建立了6个回归模型(全数据、分段数据、去肩胛骨数据、上肢数据、下肢数据、腹部数据),将模型的预测值与B超测量值进行相关性分析。结果发现,分部位模型比全数据模型预测更准确,其中上肢模型最为理想,与B超测量值的相关系数大约为0.9。在该便携式脂肪厚度测量仪中采用分部位线性模型可以较准确、快捷地预测皮下脂肪厚度。

SVM算法在Web服务蜜罐日志分析中的应用

为了发现和预防Web服务带来的漏洞,部署一个Web服务蜜罐作为Web服务的应用程序,该蜜罐捕获和处理所有请求消息并且将结果记录在日志文件中.在处理这些日志文件的时候,采用基于SVM算法的机器学习技术对其进行分析和分类,并将异常活动提交给人类专家进行审核和处理.这样大大减少了人类专家的工作量,同时有很高的准确率,更有利于部署更有针对性的网络安全策略.

基于SVM算法的高考语文中现代文阅读材料体裁自动分类研究

本文基于SVM算法进行高考语文中现代文阅读材料体裁自动化分类。首先设计体裁分类一般流程,其次着重介绍符号特征、词性特征、词汇特征以及SVM算法,最后基于词汇特征+符号特征+词性特征方法进行体裁分类实验。实验结果表明,基于词汇特征+符号特征+词性特征方法通过SVM算法分类器自动化分类现代文阅读材料体裁,可有效抽取体裁分类主要特征,且分类器性能良好,在高考测试集上的平均准确率可达到96.9%与97.8%,可切实提高高考语文中现代文阅读材料体裁自动化分类效率与准确性。

数字水印检测的SVM算法及其测试

根据Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的机器学习算法,在水印检测技术中引入一种针对小样本的学习理论SVM算法.此算法能够实现结构风险最小化,避免了以往检测方法中依赖于特定的嵌入算法的缺点.建立了数字水印检测的SVM算法的测试平台,研究了平台的组成模块和功能.实验表明使用SVM进行水印检测能实现与嵌入算法的无关性,能有效提高检测效率,为数字图像水印的检测提供了一种新方法.

WLS-SVM算法用于DCSK通信系统降噪

本文提出了基于加权最小二乘支撑矢量机(WLS-SVM)学习算法的一种DCSK混沌通信系统降噪方法。给定接收信号为训练样本集,首先用最小二乘支撑矢量机(LS-SVM)对样本数据进行估计得到估计误差,根据估计误差的统计分布特性获得一个加权系数,然后再求解WLS-SVM,得到优化的接收信号的估计值,达到降噪的目的。仿真结果表明,优化后的系统误码率(BER)性能与 DCSK系统的理论噪声性能相比得到改善。

朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析

为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本分类算法选择提供一定的参考依据.

浅析改良K-SVM算法在邮件分类中的研究应用

数字化信息时代,电子邮件极大方便了人与人之间的通信,尤其体现在时效性和便捷性上。但随着互联网大潮的强势来袭,各色的电子邮件也开始堆满了人们的电子信箱。如何实现对电子邮件的自动归类,以及如何自动过滤掉垃圾邮件的问题,便日益变得突出与重要。文本的自动归类是信息处理领域的一个重要研究方向。该分类系统中,基于文本训练与分类算法的文本分类模块又是该系统设计里的重点与核心。旨在现有主流的文本训练与分类算法下,浅析各种算法的优劣,并提出一种改良版的"高性价比K-SVM算法",实现对电子邮件的自动归类。并通过实验去论证该算法的优良性,实现对邮件更精准、更优良的分类。