研究论文基于改进的最小二乘支持向量机的高光谱遥感图像分类

采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数,是关于支持向量机的论文

基于Volterra级数及最小二乘支持向量机的非线性系统建模，陈飞，韩崇昭，本文基于最小二乘支持向量机对Volterra级数表示的非线性系统进行了研究。在分析了支持向量机表达式的结构与Volterra

遥感图像分类的应用在遥感图像研究中具有重要意义。为了提高高光谱遥感图像分类精度,本文提出了基于多特征融合的高光谱遥感分类方法。该方法将图像的空间特征和光谱特征归一融合,然后使用AdaBoost分类器集

负荷预测基于最小二乘支持向量机lssvm，自己写的，原始数据也是自己的

提出利用最小二乘支持向量机方法进行矿用胶带机滚动轴承故障识别方法,利用小波包的分解方法提取检测信号的故障信息,并将其作为最小二乘支持向量机的输入量,将样本的常见故障类型作为输出量,对样本的输入量和输出

Self-calling support vector regression and partial least squares optimization support vector machine

对一些简单的名词解释给与了说明，同时对几个方面都有简洁的介绍

对于一类参数未知的非线性离散系统,自适应直接广义提出了一种基于在线最小二乘支持向量机(OLS–SVM)的预测控制方法。 在该方法中,使用OLS–SVM直接设计控制器,并改进了投影引入了基于跟踪误差的自

为分析深基坑在开挖过程中的变形规律,为安全生产提供有效信息,采用最小二乘支持向量机理论,利用粒子群算法对支持向量机的核参数进行优化,建立深基坑水平位移预测模型,并将预测结果与实际监测结果进行对比.研究

采用小波包分析和支持向量机来诊断电机故障。针对电机中常见的故障,如电机振动故障,电机转子断条故障,电机转子偏心故障等,进行频谱分析,提取故障信号在动态条件下各频带能量作为故障特征向量。构建多个最小二乘