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张苏豫 《温州职业技术学院学报》2011,11(2):66-68
采用Web模式,建立女子体型识别和应用系统,目的在于生成符合人体尺寸的服装样板,以满足消费者的个性化需求。通过采集江浙地区青年女子体型数据,构建人体数据库;再根据生产服装企业的基本款式,建立基本的样板数据库;利用SVM对个体特征参数进行识别分类,形成个性的服装样板图。该系统通过J2EE架构的网络平台自制软件得以实现,企业应用效果良好。 相似文献
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为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
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传统的关键词自动抽取常以候选词的出现频次、位置等非语义信息构建特征,并未考虑关键词在学术文献中承担的特定语义角色,即词汇功能。通过对现有数据统计,本文发现作者标注关键词中约有67.99%是研究问题或研究方法词。因此,本文将关键词的词汇功能分为三类:“研究问题”“研究方法”和“其他”,在传统的词频特征以及位置特征基础上,融合词汇功能特征,使用计算机领域的学术文献基于分类和排序两种思想进行关键词抽取实验。实验结果表明,融合词汇功能后,关键词抽取效果得到明显提升。相较于基准实验,二分类模型的准确率Acc和F值分别相对提升24.63%和25.19%,达到了0.840和0.666;排序模型的MAP、NDCG@5和P@5分别相对提升168.32%、189.50%和148.30%,提升至0.813、0.828和0.447,证明了学术文献词汇功能特征在关键词自动抽取中具有重要作用。 相似文献
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基于模糊支持向量机的语音情感识别 总被引:1,自引:0,他引:1
根据输入样本对分类结果不同的影响程度,引入模糊隶属度,探讨了模糊支持向量机(FSVM)原理,并将其应用于汉语语音信号中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。仿真实验结果表明FSVM比支持向量机(SVM)有着更好的分类性能和更高的识别率。 相似文献
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基于企业生命周期理论的企业家素质SVM评价方法 总被引:2,自引:1,他引:1
基于企业生命周期理论,考察企业不同阶段对企业家素质的要求,构建企业家素质评价指标体系,并应用当今统计学习理论的新方法——支持向量机(SVM)对企业家素质进行综合评价,以克服现有企业家素质评价体系的不足,增强评价结果的有效性. 相似文献
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传统的大坝变形方法主要是基于大量数据统计分析得到,而大量数据的获得显得异常困难,同时变量与变量之间会存在相关性,针对此,本文将主成分分析引入到大坝变形分析的数据预处理中,利用该方法对变形分析的因子进行分析,使得这些因子之间不存在相关性,同时又保持原有的信息要素,再将这些变量作为大坝的影响因子。利用经过主成分分析的因子对大坝变形进行分析的过程中,保证了分析的准确性,同时又提高了分析效率。 相似文献
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人体动作姿态的识别是当前研究的热点,而对于运动员技术姿态的计算是非常困难的但其应用十分广泛。针对竞技体操现场中运动员的技术姿态识别展开研究,通过监控设备对竞技体操现场进行图像采集,对图像进行关节点标定,利用加权量化矩阵表示技术姿态特征用以解决不同关节点的权重区分度问题,经过权重修正后的关节点相对坐标作为技术姿态特征用以解决标定关节点时产生的误差所造成的识别精度下降的问题,基于多种姿态特征建立技术姿态描述算子并构建特征数据库,用于训练基于支持向量机的多类分类器,以实现竞技体操现场中对体操运动员技术姿态特征的识别。实验表明,提出的方法实现了11种体操运动员运动姿态的特征识别,在识别效率和精度上具有令人满意的结果。 相似文献
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提出一种基于包络延拓本征匹配的DoS攻击背景下SVM双端重复漂移数据隔离技术,进行DoS攻击模型流程设计,构建SVM双端重复漂移数据信号模型构建和预处理,采用最小均方误差准则设计一个能去除多个已知干扰频率成份的本征波匹配滤波器,实现SVM双端重复漂移数据的信号隔离,从训练属性集中利用信息增益Gain选出属性集中的最优分裂属性,避免了系统通过反复发送畸形的攻击数据引发系统错误分配大量系统资源。仿真实验结果表明,算法对DoS攻击背景下的双端重复数据隔离性能优越,准确隔离率提高23%,避免了大量无用数据的产生而造成被攻击主机的网络拥塞。 相似文献
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