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| 1 | 矿井突水水源辨识的改进SVM和GA-BP神经网络模型显示文摘及时辨识突水水源是有效预防和控制矿井突水灾害的重要工作之一。基于河南焦作某矿区不同水层的测试样本,利用嵌入梯度的支持向量机(SVM)对常用的[SO4]2-、K+、Mg2+、Na+、Ca2+、Cl-、[HCO3]-、F-8种水化学成分进行因子约简,确定以K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、[HCO3]-、F-作为矿井突水水源辨识的主要判别因子。运用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)对新体系下的30组学习样本进行训练拟合,用所建立的分析模型对10组待检验水源类别进行辨识,预测平均正确率达到了94.27%。研究结果表明,该指标体系在矿井突水水源辨识中具有可行性,且GA-BP模型分类性能好,误判率低,可以用于矿井突水水源的辨识。 | 阳富强 刘广宁 郭乐乐 | 2015 | 有色金属(矿山部分)2015，67，1： | 3 |
| 2 | 基于光滑核函数多支持向量机的船舶航迹预测显示文摘海上船舶轨迹预测在实际作战任务中具有重要意义.针对海上船舶轨迹预测过程中影响因素复杂、小样本、非线性等问题,引入了多输出支持向量机算法,为了提高预测的效率和有效性,构建了一个二阶光滑核函数,同时引入具有牵引果蝇优化算法对惩罚系数和光滑因子进行了参数优选,以航向、航速、经度、纬度和时间差作为输入,经度、纬度作为输出,建立了基于光滑核函数多支持向量机的船舶航迹预测模型.实验结果该模型预测精度较高,算法具有较好的自适应性和鲁棒性. | 马兴民 张勇 | 2021 | 数学的实践与认识2021，51，20： | 2 |
| 3 | 基于多支持向量机和粒子群算法的永磁同步直线电机优化设计显示文摘引入多支持向量机算法(MSVM),用以解决永磁同步直线电机(PMSLM)优化设计中的快速建模问题。在3D有限元分析的基础上,采用MSVM拟合直线电机结构参数与运行性能参数之间的非线性关系,对电机性能参数(推力、推理波动率、效率和谐波畸变率等)进行回归预测,该方法建立的模型精度可达到93%以上;引入粒子群算法(PSO)对MSVM电机模型进行寻优,得到一组最优的电机结构参数并建立有限元模型。仿真实验结果表明:采用MVSM建模并优化的电机推力大、推力波动小、峰值电流小、效率高,符合电机的优化设计目标。 | 徐道际 | 2016 | 合肥学院学报(综合版)2016，33，4： | 0 |
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