云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- SVMS

SVMS: 作品数：75被引量：322H指数：8; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：闫志刚杜培军胡忠义鲍玉昆熊涛更多>>; 相关机构：中国矿业大学华中科技大学中南大学哈尔滨工业大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划中国博士后科学基金更多>>

基于优化SVMs多传感器融合的石化输油管网泄漏智能监测定位算法: 《机电技术》2024年第5期22-25,54,共5页张健陈兆文徐顺武; 福建省科技计划项目(2023H0024)。; 为了实现对石化输油管网泄漏的智能监测与定位,文章提出了一种基于优化支持向量机(SVMs)的多传感器融合算法,用于石化输油管网泄漏的智能监测与定位。该算法融合了压力传感器、流量传感器和气体检测传感器等信息,通过提取奇异值流形特征...; 关键词：石化输油管网泄露监测多传感器融合定位算法证据理论 SVMS

基于Octopus和SVMs的住区强排多目标优化设计研究被引量：3: 《建筑节能（中英文）》2022年第11期21-27,共7页刘德利王科奇(指导) 闫海燕; 国家重点研发计划资助项目:民用建筑适宜室内环境营造基本理念及技术路径研究(2018YFC0704405)。; 人工智能技术的发展为设计师提供了新的分析和设计工具,基于机器学习算法,在住区强排设计中引入新的设计方法,在满足良好日照性能的前提下,增加项目的容积率,从而提升土地的使用效率。日照参数和容积率是住区强排设计中两个重要的指标,...; 关键词：日照性能容积率支持向量机遗传算法多目标优化

A Lightweight Approach for Skin Lesion Detection Through Optimal Features Fusion: 《Computers, Materials & Continua》2022年第1期1617-1630,共14页Khadija Manzoor Fiaz Majeed Ansar Siddique Talha Meraj Hafiz Tayyab Rauf Mohammed A.El-Meligy Mohamed Sharaf Abd Elatty E.Abd Elgawad; The authors extend their appreciation to the Deanship of Scientific Research at King Saud University for funding this work through research group number RG-1440-048.; Skin diseases effectively influence all parts of life.Early and accurate detection of skin cancer is necessary to avoid significant loss.The manual detection of skin diseases by dermatologists leads to misclassificati...; 关键词：AlexNet CNN GLCM SVMS skin disease

An Approach to Speech Emotion Classification Using k-NN and SVMs: 《Instrumentation》2021年第3期36-45,共10页Disne SIVALINGAM; The interaction between humans and machines has become an issue of concern in recent years.Besides facial expressions or gestures,speech has been evidenced as one of the foremost promising modalities for automatic emo...; 关键词：Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) Fast Fourier Transformation(FFT) Discrete Cosine Transformation(DCT) k Nearest Neighbors(k-NN) Support Vector Machine(SVM) One-Vs-All(OVA)

ELMs和SVMs在多分类问题上的泛化性能比较被引量：5: 《计算机应用与软件》2019年第10期262-267,278,共7页卢欣欣潘丽平; 国家自然科学基金项目(U1504602);河南省科技厅科技计划项目(162102310590,162102310147); 多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比...; 关键词：极限学习机(ELM) 核极限学习机(KELM) 支持向量机(SVM) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 多分类问题泛化能力

Dropout training for SVMs with data augmentation被引量：1: 《Frontiers of Computer Science》2018年第4期694-713,共20页Ning CHEN Jun ZHU Jianfei CHEN Ting CHEN; Dropout and other feature noising schemes have shown promise in controlling over-fitting by artificially corrupting the training data. Though extensive studies have been performed for generalized linear models, little...; 关键词：DROPOUT SVMS logistic regression data aug- mentation iteratively reweighted least square

An Ensemble Approach for Emotion Cause Detection with Event Extraction and Multi-Kernel SVMs被引量：7: 《Tsinghua Science and Technology》2017年第6期646-659,共14页Ruifeng Xu Jiannan Hu Qin Lu Dongyin Wu Lin Gui; supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61370165,U1636103,and 61632011);Shenzhen Foundational Research Funding(Nos.JCYJ20150625142543470 and JCYJ20170307150024907);Guangdong Provincial Engineering Technology Research Center for Data Science(No.2016KF09); In this paper, we present a new challenging task for emotion analysis, namely emotion cause extraction.In this task, we focus on the detection of emotion cause a.k.a the reason or the stimulant of an emotion, rather t...; 关键词：emotion cause detection event extraction multi-kernel SVMs bagging

EasySVM: A visual analysis approach for open-box support vector machines被引量：3: 《Computational Visual Media》2017年第2期161-175,共15页Yuxin Ma Wei Chen Xiaohong Ma Jiayi Xu Xinxin Huang Ross Maciejewski Anthony K.H.Tung; supported in part by the National Basic Research Program of China (973 Program, No. 2015CB352503);the Major Program ofNational Natural Science Foundation of China (No. 61232012);the National Natural Science Foundation of China (No. 61422211); Support vector machines(SVMs) are supervised learning models traditionally employed for classification and regression analysis. In classification analysis, a set of training data is chosen, and each instance in the tr...; 关键词：support vector machines(SVMs) rule extraction visual classification high-dimensional visualization visual analysis

基于机器视觉的扁弹簧分类方法研究被引量：4: 《现代制造工程》2017年第3期126-129,共4页陈鹏张爱梅张强王华敏; 为实现扁弹簧的自动化分类,提出一种基于机器视觉的扁弹簧分类方法。首先对采集到的不同型号的扁弹簧图像进行预处理,对预处理图像提取黑色像素分布向量,作为特征参数向量。然后采用DDAG SVMs方法将不同型号的扁弹簧进行分类,最终对采...; 关键词：扁弹簧分类机器视觉特征提取 DDAG SVMS

SVMs与FANNs的关系及分类性能对比被引量：2: 《渤海大学学报（自然科学版）》2016年第3期254-260,共7页冷强奎刘福德阎琦; 国家自然科学基金项目(No:61602056);辽宁省教育厅科学研究一般项目(No:L2014444);2014年度辽宁省社会科学规划基金项目(No:L14BTJ002); 研究了支持向量机(SVMs)与前馈人工神经网络(FANNs)的关系.首先说明了两者在网络结构上的相似性,即输入函数均可表示为基函数的线性组合形式.然后指出了两者之间存在的关键差异:一是优化目标不同,FANNs只需要达到经验风险最小化,而SVMs...; 关键词：模式识别支持向量机前馈人工神经网络深度学习

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