支持向量机音频

1、普通电激磁同步电 机相同，20世纪70年代，永磁同步电机开始在交流变频调速系统得到应用。
采用 支持向量机拟合了通过磁场的相关计算得到的永磁同步电动机的非线性数值模 型， 充分考虑了电机铁心饱和因素以及电机磁感应强度非正弦分布所引起的非线 性因素， 同时建立了在该非线性模型基础上的永磁同步电动机的SVMDTC系统的 仿真模型，为永磁同步电动机的进一步设计、优化性能及控制算法的研究提供了 有效的工具。
仿真结果进一步验证了本文分析的正确性，并且为系统的整体设计 提供了理论基础。
支持向量机(SVM)是20世纪90年代在统汁学习理论基础发展起来的一种机器 学习方法，较好地解决了小样本学习问题。
由于其出色的学习性能，该技术已成 为当前国际机器学习界的研究热点。
现代仿真技术与控制工程，系统工程和计算机技术的发展密切相关。
控制工 程仿真技术是较早的应用领域之一， 控制工程仿真技术的形成和发展奠定了良好 的基础的现代发展。
这篇文章是基于支持向量机的永磁同步电机系统，使用 MATLAB软件仿真。
关键词：永磁同步电动机； SVMDTC；支持向量机；仿真技术；MATLAB II ABSTRACT P。

2、机的回归原 理和算法。
最后，本文根据石油地质勘探的实际问题，将支持向量机运用测井曲 线预测储层参数孔隙度。
结果表明，该方法预测精度高，方法稳定有效。
支 持向量机较好的解决了小样本测井勘探的实际问题。
关键词：支持向量机；时间序列；回归预测 II Logging time series support vector machine regression Abstract: Statistical theory is a case of machine learning theory which is based on small sample. Its core idea is the machine by controlling the complexity of learning to achieve the promotion of the ability of learning machine control. Support vector machine to maximize the generalization ability of learning machine,。

3、不同，分别建立了三种混合算法。
仿真结果显示了这一算 法广阔的发展前景。
关键词关键词：支持向量机；核方法；遗传算法；分类问题 Abstract：Concerning the shortcomings of recognition of traditional support vector machines, this paper focuses on the hybridization between support vector machines and genetic algorithm and does an in-depth qualitative research on fitness function. The main idea of the algorithm is considering the classification task as in SVM but using an genetic algorithm to solve the optimization problem of determining the decision function. The。

4、文（设计）任务书 论文（设计）题目： 基于支持向量机的风电功率预测 一、主要内容及基本要求 近年来，由于我国大力发展风电功率市场。
风电功率预测也成为从事电力部门工作 人员的研究热点问题。
目前，有很多方法可以进行风电功率预测，通过查阅文献，进行 对比，最终提出了基于支持向量机的风电功率预测方法。
本文首先讲解了风电功率的发电原理和影响风力发电的因素；接着，通过国标讲解 了风电功率预测的分类，评判标准和预测方法等，并且提出了基于支持向量机的风电功 率预测办法；然后，重点讲解了支持向量机的理论基础和实现支持向量机在回归预测中 的实现方法；而后，我们建立了基于支持向量（SVM）的风电功率预测方法，并与神经 网络(BP)的预测方法进行比较，发现支持向量机的预测精度高于神经网络；最后，我们 提出了用遗传算法来优化支持向量机的参数， 最终结果表明遗传优化(GA)的支持向量机 算法有显著的优越性。
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5、义选题的背景和意义 现今图像分类是很多领域都需要研究的问题， 图像分类技术已经广泛应用于现代社会生产生活的 方方面面，与我们的生活息息相关，应用广泛。
特别是图像的合理分类对提高基于内容的图像检索结 果的准确性具有十分重要的作用。
随着计算机技术和数字化图像技术的发展，图像数据库的规模越来 越大，人们逐渐将研究的重点转移到基于图像内容分析的自动分类研究上。
近年来，许多研究人员对 图像的分类进行了深入研究，并提出了各种解决方案。
图像分类问题是指提取图像特征信息，如图像颜色特征，纹理特征，轮廓特征等，并且以这些特 征信息作为分类依据，使用各种分类器以及分类算法进行分类操作，图像分类问题是模式识别，机器 学习，计算机视觉等领域的研究难点和重点，具有较大应用价值。
图像分类作为图像处理的基本任务 之一，快速而准确的图像分类技术，对后续的图像目标识别、图像目标跟踪、图像内容分析等更高级 视觉信息处理应用，将起到十分重要的支撑作用。
高效地对图像内容进行分类己经成为现代社会生活的迫切要求，也是图像处理研究重点之一。
目 前，改进的和新提出的分类方法层出不穷，如何找到较优的方法是研究者们共同的目标。
学习。

6、最佳折衷，以期获得最好的推广能力的一种算法。
本次研究的目的：将支持向量机理论的算法引入发电厂再热汽温预测之中，在汽温允 许的范围内通过支持向量机算法构造出发电厂再热系统模型，运用回归运算的方法对发电 厂再热系统的汽温进行预测。
支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够 推广应用到函数拟合建模等其他机器学习问题中。
因而我们将发电厂再热汽温的预测问题 看作是一种多影响因子的非线性函数关系的逼近问题，使得发电厂锅炉建模问题大大简 化。
关键词：支持向量机； 锅炉汽包水位；机器学习； 统计学习理论。
第 2 页 共 63 页 The prediction research of Support vector machine in the power plant boiler modeling Abstract For the first time the Support Vector Machine (Support Vector Machine, SVM) was proposed by Corinna Cortes and Vapnik in 1995。