检索范围:
排序: 展示方式:
A novel multimode process monitoring method integrating LDRSKM with Bayesian inference
Shi-jin REN,Yin LIANG,Xiang-jun ZHAO,Mao-yun YANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2015年 第16卷 第8期 页码 617-633 doi: 10.1631/FITEE.1400263
关键词: Multimode process monitoring Local discriminant regularized soft k-means clustering Kernel support vector data description Bayesian inference Tennessee Eastman process
基于核空间非线性特征提取的图像质量评价方法 Article
Yong DING,Nan LI,Yang ZHAO,Kai HUANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第10期 页码 1008-1017 doi: 10.1631/FITEE.1500439
Liquefaction prediction using support vector machine model based on cone penetration data
Pijush SAMUI
《结构与土木工程前沿(英文)》 2013年 第7卷 第1期 页码 72-82 doi: 10.1007/s11709-013-0185-y
关键词: earthquake cone penetration test liquefaction support vector machine (SVM) prediction
Alireza TABARSA, Nima LATIFI, Abdolreza OSOULI, Younes BAGHERI
《结构与土木工程前沿(英文)》 2021年 第15卷 第2期 页码 520-536 doi: 10.1007/s11709-021-0689-9
关键词: unconfined compressive strength artificial neural network support vector machine predictive models regression
Ali Reza GHANIZADEH, Hakime ABBASLOU, Amir Tavana AMLASHI, Pourya ALIDOUST
《结构与土木工程前沿(英文)》 2019年 第13卷 第1期 页码 215-239 doi: 10.1007/s11709-018-0489-z
关键词: bentonite/sepiolite plastic concrete compressive strength artificial neural network support vector machine parametric analysis
Diagnosis of sewer pipe defects on image recognition of multi-features and support vector machine in
Xiangyang Ye, Jian’e Zuo, Ruohan Li, Yajiao Wang, Lili Gan, Zhonghan Yu, Xiaoqing Hu
《环境科学与工程前沿(英文)》 2019年 第13卷 第2期 doi: 10.1007/s11783-019-1102-y
An image-recognition-based diagnosis system of pipe defect types was established. 1043 practical pipe images were gathered by CCTV robot in a southern Chinese city. The overall accuracy of the system is 84% and the highest accuracy is 99.3%. The accuracy shows positive correlation to the number of training samples.
关键词: Sewer pipe defects Defect diagnosing Image recognition Multi-features extraction Support vector machine
向小东
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第11期 页码 89-92
根据时间序列近期数据较远期数据包含有更多未来信息的思想,对最小二乘支持向量机预测方法进行了扩展,得到了更具一般性的最小二乘支持向量机预测模型,给出了扩展后的预测模型具体算法。两个时间序列的预测实例表明,扩展后的预测方法获得了更好的预测效果,提升了最小二乘支持向量机预测方法的价值。
运用支持向量机的稳健智能音频水印设计 Article
Mohammad MOSLEH,Hadi LATIFPOUR,Mohammad KHEYRANDISH,Mahdi MOSLEH,Najmeh HOSSEINPOUR
《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第12期 页码 1320-1330 doi: 10.1631/FITEE.1500297
Big Data to support sustainable urban energy planning: The EvoEnergy project
Moulay Larbi CHALAL, Benachir MEDJDOUB, Nacer BEZAI, Raid SHRAHILY
《工程管理前沿(英文)》 2020年 第7卷 第2期 页码 287-300 doi: 10.1007/s42524-019-0081-9
关键词: urban energy planning sustainable planning Big Data household transition energy prediction
宁津生
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第3期 页码 4-13
航空矢量重力测量是未来高效测定中高频地球重力场信息的先进技术,与地面重力测量、海洋重力测量和卫星重力测量技术相互补充。本文介绍了基于捷联惯性导航系统/全球卫星导航系统(SINS/GNSS)的航空矢量重力测量的原理,重点讨论了航空矢量重力测量的数据预处理、数据归算、带限地形影 响、向下延拓及大地水准面确定等问题,为发展我国航空矢量重力测量技术提供参考。
关键词: 航空矢量重力测量 SINS/GNSS数据融合 地球重力场 大地水准面
《能源前沿(英文)》 2022年 第16卷 第2期 页码 277-291 doi: 10.1007/s11708-021-0731-6
关键词: sooting tendency yield sooting index Bayesian multiple kernel learning surrogate assessment surrogate formulation
A comprehensive review and analysis of solar forecasting techniques
Pardeep SINGLA, Manoj DUHAN, Sumit SAROHA
《能源前沿(英文)》 2022年 第16卷 第2期 页码 187-223 doi: 10.1007/s11708-021-0722-7
关键词: forecasting techniques hybrid models neural network solar forecasting error metric support vector machine (SVM)
用于电网节点重要度评估的一种基于网络嵌入和支持向量回归的人工智能方法 Research Papers
Hui-fang WANG, Chen-yu ZHANG, Dong-yang LIN, Ben-teng HE
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第6期 页码 816-828 doi: 10.1631/FITEE.1800146
LSSVM-based approach for refining soil failure criteria and calculating safety factor of slopes
Shiguo XIAO; Shaohong LI
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第7期 页码 871-881 doi: 10.1007/s11709-022-0863-8
关键词: slope stability safety factor failure criterion least square support vector machine
Amit SHIULY; Debabrata DUTTA; Achintya MONDAL
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第3期 页码 347-358 doi: 10.1007/s11709-022-0819-z
关键词: support vector machine deep convolutional neural network microscope digital image curing period
标题 作者 时间 类型 操作
A novel multimode process monitoring method integrating LDRSKM with Bayesian inference
Shi-jin REN,Yin LIANG,Xiang-jun ZHAO,Mao-yun YANG
期刊论文
Liquefaction prediction using support vector machine model based on cone penetration data
Pijush SAMUI
期刊论文
Unconfined compressive strength prediction of soils stabilized using artificial neural networks and supportvector machines
Alireza TABARSA, Nima LATIFI, Abdolreza OSOULI, Younes BAGHERI
期刊论文
Modeling of bentonite/sepiolite plastic concrete compressive strength using artificial neural network and supportvector machine
Ali Reza GHANIZADEH, Hakime ABBASLOU, Amir Tavana AMLASHI, Pourya ALIDOUST
期刊论文
Diagnosis of sewer pipe defects on image recognition of multi-features and support vector machine in
Xiangyang Ye, Jian’e Zuo, Ruohan Li, Yajiao Wang, Lili Gan, Zhonghan Yu, Xiaoqing Hu
期刊论文
运用支持向量机的稳健智能音频水印设计
Mohammad MOSLEH,Hadi LATIFPOUR,Mohammad KHEYRANDISH,Mahdi MOSLEH,Najmeh HOSSEINPOUR
期刊论文
Big Data to support sustainable urban energy planning: The EvoEnergy project
Moulay Larbi CHALAL, Benachir MEDJDOUB, Nacer BEZAI, Raid SHRAHILY
期刊论文
An assessment of surrogate fuel using Bayesian multiple kernel learning model in sight of sooting tendency
期刊论文
A comprehensive review and analysis of solar forecasting techniques
Pardeep SINGLA, Manoj DUHAN, Sumit SAROHA
期刊论文
LSSVM-based approach for refining soil failure criteria and calculating safety factor of slopes
Shiguo XIAO; Shaohong LI
期刊论文