改进svr及其在传感阵列模式识别中的应用 improved support vector machine for regression and its application to sensor array pattern recognition.pdfVIP

下载本文档

0
0
约2.27万字
约 6页
2017-08-13 发布于上海
举报
版权申诉

改进svr及其在传感阵列模式识别中的应用 improved support vector machine for regression and its application to sensor array pattern recognition.pdf

1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

改进svr及其在传感阵列模式识别中的应用 improved support vector machine for regression and its application to sensor array pattern recognition

第47卷第3期 V01．47 意压雹笙 No．3 2011年3月 Mat．201l ·82· HishVoltageApparatus r^。—“—“—“““l {技术交流} l-^，-．．_、．_．、_．_-，，．_一改进SVR及其在传感阵列模式识别中的应用陈伟根，’彭姝迪，王有元，郝迈 (重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆400030) 摘要：针对传统神经网络模式识别中存在网络结构难于确定、过学习、收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足及标准支持向量回归机中未考虑各样本重要性的差异问题．结合变压器油中多组分气体监测传感器阵列。将改进型支持向量回归机应用于气体传感器阵列信号模式识别中。实验结果表明．改进后的模式识别方法在预测精度和泛化能力上都较传统神经网络和标准支持向量回归模式识别方法有明显提高．有效地解决了多组分气体监测传感器的交叉敏感问题。关键词：改进支持向量机：气体传感阵列：预测精度；泛化能力；模式识别中图分类号：TM406文献标志码：A 文章编号：1001-1609(2011)03．0082．05 VectorMachinefor andIts ImprovedSupport Regression toSensor Pattern ApplicationArray Recognition CHEN Mai Wei。gen，PENGShu—di，WANGYou。yuan，HAO of andNew ofPowerTransmission＆Distributionand (StateKeyLaboratorySafety Technology EquipmentSystem。 400030，China) ChongqingUniversity，Chongqing at the suchasdifficultdeterminationofnetstructure，over Abstract：Aimingproblems fitting，low as localminimizationin oftraditionalneural well convergencerate，and patternrecognition networks，a8 the of the ofeach inthestandard vectormachinefor problemignoringimportance sample support