【摘要】论文将改进的支持向量机用于基于生理信号的情感识别。支持向量机作为一种具有坚实数学基础的分类器在情感计算领域被广泛的使用。但是,支持向量机的三个关键参数——核函数参数σ、惩罚系数γ和损失参数ε对识别效果的影响很大,而如何基于情感识别的特点对这些参数进行针对性的改进尚未引起足够的重视。因此,本文以改进用于情感识别的支持向量机为目标,引入两种群智能算法用以优化支持向量机的关键参数。仿真实验表明, […]

【摘要】电力变压器是电力系统中结构复杂、造价昂贵的最重要电气设备之一,承担着电压转换和电能传送的重任,它们的安全运行直接关系到整个电力系统的稳定性和安全性。变压器一旦发生事故,导致电网不能正常供电,将带来巨大的直接和间接经济损失。变压器故障诊断和预测研究是确保变压器正常运行的基础,也是实施状态检修的基础。本文在深入研究变压器油中溶解气体与故障类型之间关系的基础上,利用变压器运行过程中采集的油中溶解 […]

【摘要】分子相互作用是所有细胞过程中必不可少的。对分子相互作用网络的解读不仅使我们了解基因和蛋白质的功能,也为我们理解生物体内更高层次的调控机制提供了突破口。在酿酒酵母、人类、果蝇、线虫和拟南芥中,全基因组酵母双杂交筛选和大规模的亲和纯化／质谱分析实验已经被报道。基于此建立了一些蛋白质相互作用数据库,如IntAct,BioGRID,BIND,TAIR等。然而,迄今为止还没有实验能将植物和人类的全部 […]

【摘要】图像分类技术是计算机视觉领域重要的研究内容。图像分类性能的优劣对医学图像研究、生物数据分析、军事交通研究有至关重要的意义。伴随着机器学习的热潮,图像分类技术得到了迅速发展并成为计算机视觉领域研究的热点。主题模型是机器学习领域新兴的算法,它的出现为图像分类研究开辟了新的天空。主题模型是一种概率生成模型,主要应用在对文本信息进行处理中。相对于其他分类算法,其优势在于对语义信息的挖掘上。Late […]

【摘要】换热器污垢的形成是在影响因素众多,动量、能量、质量传递甚至有生物活动同时存在的多相、多组分流动过程中进行的,其理论基础除传热传质学外,还涉及到化学动力学、流体力学、胶体化学、热力学与统计物理、微生物学、非线性科学以及界面科学等相关知识,是一个典型的多学科交叉的高度复杂问题。作为20世纪80年代以来污垢研究的基础和三个主要方向之一的污垢预测,旨在通过对污垢形成过程的理论分析和实验研究,建立一 […]

【摘要】根据轧制原理,提出了支持向量机建立轧制力预报模型,并通过布谷鸟算法优化支持向量机参数,达到提高预报精度的目的。提出了支持向量机网络与数学模型结合的方法,对某”1+4″铝热连轧厂现场采集的5052铝合金轧制数据进行离线仿真,进一步提高了轧制力预报精度。在轧制规程设定中,建立了以预防打滑为主的电机功率剩余程度相近目标函数,并用布谷鸟算法对压下率进行优化,结果表明,该规程 […]

【摘要】能源是人类生存和发展的重要物质基础,攸关国计民生和国家安全。水电作为目前开发规模庞大、开发技术最为成熟的可再生能源,以其良好的调节性能、低廉的运行成本和快速的负荷响应能力,在世界电力能源格局中发挥着重要作用。我国水力资源丰富,为经济社会发展提供了能源保障。加快开发水能资源是我国增加清洁能源供应、优化能源结构、应对世界气候变化、实现可持续发展的重要措施。“十二五”时期是我国全面建设小康社会的 […]

【摘要】传统的机器学习假定训练域与测试域独立同分布，将由训练数据集得到的模型直接应用于测试集。但在实际应用中，这种假设并不一定成立，若训练域与测试域分布存在差异，则传统机器学习的性能将会大大降低，故领域自适应学习得以提出，其目标是在领域间建立桥梁，提高测试域预测性能，并广泛应用于解决现实世界中的分类、回归、概率密度估计等机器学习问题。目前，许多国内外专家学者对领域适应学习进行了深入的研究，并获得了 […]

【摘要】随着信息革命的来临，信息技术高速发展，机器学习作为一种知识学习手段被越来越多的应用在社会各个领域。如何从海量纷杂的信息中提取有效信息在数据挖掘、数据校正、数据预测等领域上有着重要的意义。但随着研究与应用的深入，传统的机器学习出现了各种局限性，影响到了系统识别率和识别速度，其中比较重要的一条即传统机器学习在面对跨领域和多领域学习时自适应性较差，这是因为传统的机器学习方法大都假设训练数据与测试 […]

【摘要】为了提高纺织工业产品的可靠性以及重现性，对织物外观特征进行客观评价起着越来越重要的作用，比如疵点、起球、组织结构、色差以及粗糙度等等。本文采用数字图像处理技术开展对织物疵点自动检测和分类、织物起球客观评级体系以及织物组织结构识别及分类等三个方面进行了基础理论的研究，所取得的主要研究成果为：1.提出一种基于改进的Gabor滤波方法、数学形态学处理法和多尺度小波检测的方法库的系统检测法.首先采 […]