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搜索结果: 1-2 共查到石油与天然气工程 svm相关记录2条 . 查询时间(0.125 秒)
为了更加快速、精确地对混合生物质灰熔点进行预测,利用交叉验证(cross validation,CV)方法进一步优化了前人提出的经遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的支持向量机(support vector machine,SVM)回归模型。以灰成分作为输入量,灰熔点为输出量,以单生物质数据训练该模型,对混合生物质灰熔点进行了预测;并与仅经GA优化模型的预测结果进行了比较。研...
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,在许多分类问题和函数拟合问题上都已获得了很好的效果。对于少量样本的分类问题,SVM具有调节参数较少,运算速度快等优点。通过地震、测井等信息进行油气预测是一种典型的非线性分类器设计问题,它具有已知样本数较少、特征个数较少等特点,文章据此提出了一种基于特征扩展和特征选择的改进SVM方法。该方法将原始特征通过非线性变换到高维空间,然后应用线性...

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