激光诱导击穿光谱技术结合神经网络和支持向量机算法的人参产地快速识别研究.pdf
2021-09-25 17:06:13
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支持向量机相关理论源程序及仿真实验，运行平台matlab，以下为程序介绍：
chap3_1.m 第三章的基于SVR的线性系统辨识建模及校验的仿真程序
chap3_2.m 第三章的基于SVR的非线性系统辨识建模及校验的仿真程序
chap4_1.m 第四章的基于SVR的线性系统故障诊断的仿真程序
chap4_2.m 第四章的基于SVR的非线性系统故障诊断的仿真程序
chap8_1.m 第八章的基于SVR的线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序
chap8_2.m 第八章的基于SVR的线性系统直接逆模型控制的仿真程序
chap8_3.m 第八章的基于LS-SVM的线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序
chap8_4.m 第八章的基于LS-SVM的线性系统直接逆模型控制的仿真程序
chap8_5.m 第八章的基于SVR的非线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序
chap8_6.m 第八章的基于SVR的非线性系统直接逆模型控制的仿真程序
chap8_7.m 第八章的基于LS-SVM的非线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序
chap8_8.m 第八章的基于LS-SVM的非线性系统直接逆模型控制的仿真程序
chap9_1.m 第九章的基于SVR的线性系统内部模型辨识建模及校验的仿真程序
chap9_2.m 第九章的基于SVR的线性系统内模控制的仿真程序
chap9_3.m 第九章的基于LS-SVM的非线性系统内部模型辨识建模及校验的仿真程序
chap9_4.m 第九章的基于LS-SVM的非线性系统内模控制的仿真程序
chap9_5.m 第九章的基于SVR的非线性系统内部模型辨识建模及校验的仿真程序
chap9_6.m 第九章的基于SVR的非线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序
chap9_7.m 第九章的基于SVR的非线性系统内模控制的仿真程序
chap9_8.m 第九章的基于加权LS-SVM的非线性系统内部模型辨识建模及校验的仿真程序
chap9_9.m 第九章的基于加权LS-SVM的非线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序
chap9_10.m 第九章的基于加权LS-SVM的非线性系统内模控制的仿真程序
2021-09-24 15:29:45
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将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机, 提出一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型,
将输入空间中的样本映射到一个高维的特征空间; 然后根据其偏离数据域的程度赋予不同的隶属度. 该方法提高了
最小二乘支持向量机的抗噪声能力, 尤其适用于未能完全揭示输入样本特性的情况. 将提出的方法用于催化裂化分
馏塔轻柴油凝固点的软测量建模, 仿真结果表明, 该模糊隶属度函数模型能够提高最小二乘支持向量机的预测精度.
2021-09-24 14:42:41
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程序实现：
利用多种回归模型对华北八省市的实验区TRMM影像数据进行矫正
回归模型包括：多元线性回归、贝叶斯岭回归、弹性网络回归、支持向量机回归、梯度增强回归
通过对比发现：梯度增强回归模型的拟合效果最好，精度最高
回归模型的自变量包括：TRMM影像数据、DEM数据、经度、纬度
因变量为：实验区的站点插值数据
模型建立之后，将其应用于测试集数据，实现降雨数据的矫正
2021-09-20 20:48:32
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