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基于改进支持向量机的作物叶水势软测量建模 被引量:3
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作者 顾幸生 潘晔 卢胜利 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1669-1674,共6页
在标准最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LS-SVM)的基础上,利用改进的粒子群算法(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)来优化LS-SVM模型参数,提出了基于IPSO-LS-SVM的软测量建模方法,建立了作物叶水势... 在标准最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LS-SVM)的基础上,利用改进的粒子群算法(i mproved particle swarmopti mization,IPSO)来优化LS-SVM模型参数,提出了基于IPSO-LS-SVM的软测量建模方法,建立了作物叶水势软测量模型.仿真结果表明,该方法比基本LS-SVM和PSO-LS-SVM模型具有更高的精度,能够很好地预测作物叶水势信息. 展开更多
关键词 作物叶水势 软测量 最小二乘支持向量机 粒子群
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