基于带特征染色体遗传算法的支持向量机特征选择和参数优化

基于遗传算法的电力系统无功优化可用于简单的算法

为解决当前隐写分析中存在的特征选取维数过高、独立性较差的问题,提出了一种新的基于降维处理的特征加权的支持向量机隐写分析方法。采用主成分分析及信息增益算法进行特征优化及特征加权,然后提出一种新的支持向量

在工业过程控制中，PID控制器的参数优化与整定一直是具有挑战性的问题。本文提出了一种基于遗传算法的PID参数整定方法，该方法能够有效地进行PID参数的优化，并且可以提高系统的实时性和稳定性。此外，该方

遗传算法的钢铁表面缺陷特征优化的应用，万静，胡贵超，表面缺陷对钢铁最终检测至关重要，因此钢铁表面检测在钢铁制造中意义非凡。主要对比钢铁表面的压入氧化铁、辊印、擦伤、边裂、划

基于支持向量机的递归特征消除（SVM-RFE）是目前最主流的基因选择方法之一，是为二分类问题设计的，对于多分类问题必须要进行扩展。从帕累托最优（ParetoOptimum）的概念出发，阐明了常用的基因

提出了一种单目摄像头下定位人眼瞳孔的方法,分为人脸区域检测、人眼区域检测、瞳孔中心定位三个阶段。在人脸区域检测阶段,利用人脸的肤色和唇色在不同色度空间下的特性,结合区域增长的方法分割出人脸区域;在人眼

在分析常用聚类算法的特点和适应性基础上提出一种基于密度与划分方法的聚类算法。该算法根据数据对象密度分布状态来自动确定聚类簇密度吸引中心点和聚类簇的初始划分;然后利用划分的方法,根据密度可达定义来寻找密

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基于支持向量的支持向量机计算性能优化