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电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第五讲 支持向量机
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:155
1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法
基于改进差分进化算法的加热炉调度方法
文档格式:PDF 文档大小:2.23MB 文档页数:12
提出一种以燃料消耗量最小为优化目标的加热炉生产调度新方法。首先基于热力学第一定律分析了流入及流出加热炉的各项能量,并对燃料消耗量的计算式进行了理论推导。进而根据加热炉区实际生产调度特点归纳各约束条件,以多台加热炉总燃料消耗量最小为优化目标,构建调度优化数学模型。采用自适应差分进化算法搭配禁忌搜索算法进行综合求解,并通过9组实际钢坯生产案例模拟验证了该算法的可行性和有效性。同时,为了探究加热炉燃料消耗量的影响因素,提出了分别衡量加热炉区缓冲等待、炉内加热两部分时间同理想生产时间匹配程度的评价参数μ1和μ2,并分析了燃料消耗量对二者的敏感性,结果表明:当连铸坯到达加热炉节奏与热轧工序出坯节奏之比由0.5增至2时,燃料消耗量对两评价参数的敏感性逐渐减弱
基于多目标满意优化的热轧非对称工作辊设计
文档格式:PDF 文档大小:375.52KB 文档页数:7
热轧非对称工作辊可兼顾板形控制和自由规程轧制,其关键参数通常采用经验设计法,缺乏相应的依据.本文提出了热轧非对称工作辊关键参数的理论设计方法.由于设计过程中无法精确给定已知条件,因此把多目标满意优化引入到非对称工作辊的参数设计中,建立了综合满意度目标函数,并用模拟退火遗传算法进行满意度最优值求解.采用满意解代替最优解,使得辊形参数的优化设计结果更具科学性.在某热连轧生产线上的实际应用表明,优化设计的辊形在板形控制和自由规程轧制方面均取得了理想的效果
基于均匀化理论的复合材料安定性分析方法
文档格式:PDF 文档大小:1.14MB 文档页数:9
周期性非均质复合材料具有微观结构特征,需要均匀化理论进行宏观和微观的多尺度分析来研究其性能表现。针对其耐久强度性能,应用塑性极限安定下限定理,特别分析了其在长期交变载荷下的安定状态。结合工程应用目标,提出一种全新的代表性单元边界条件,结合圆锥二次优化算法进行数值计算,可以从材料微结构和组分性能出发,经过弹性应力场求解确定位移边界载荷数值,最终由优化求解得到复合材料板材的面内塑性性能容许域。所求得的应力域以单向应力为基,可根据结构宏观的单向应力状态变化幅值直接进行安定状态与否的判定。通过文中的多个算例,验证了所编写的软件及计算流程的可行性及数值准确性,展示了该方法在工程模型中的应用场合和工程实践意义
基于EtherCAT总线的七自由度机械臂的隐蔽攻击技术
文档格式:PDF 文档大小:1.43MB 文档页数:12
针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程,对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模;其次,根据粒子群算法的研究与分析,提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法;最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验,并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明,所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性,并且具有很好的隐蔽性,验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性
《运筹学》课程教学讲义(Operations Research)第五章(5.2)初始基本可行解
文档格式:DOC 文档大小:205KB 文档页数:4
5.2初始基本可行解 本节来介绍求(TP)的一个初始基本可行解的两种方法:西北角法和最小元素法 如§5.1所言,运输问题的求解过程并不象一般线性规划问题一样借助于单纯形表,而是借助于运输表来实现:但其算法在理论基础、基本思想、算法步骤(包括初始基本可行解的选取、最优性的验证、转轴)等各方面都和单纯形法是一致的供需平衡型运输问题的运输表:∑a=∑b
图像分割评估方法在显微图像分析中的应用
文档格式:PDF 文档大小:2.44MB 文档页数:14
图像分割是计算机视觉领域中的重要分支,旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步,大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估,从而选择最优分割算法,成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上,将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下,通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终,讨论了各种评估方法的优势和适用性
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