基于最小二乘支持向量机理论建立了岩土本构模型,并结合有限元理论分析了ABAQUS在求解非线性问题的基本原理和具体过程。利用ABAQUS中UMAT接口将最小二乘支持向量机岩土本构模型用于一隧道工程开挖实例分析,结果表明其最小二乘支持向量机本构模型用于有限元分析的可行性和优越性。
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资源包含4个文件,其中.m和.npy为模型文件,其余两个是jupyter格式的python文件,如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开,再粘到py文件中运行 代码详解可见博客:https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613
2024-04-23 11:16:00 375KB 支持向量机 kmeans 图像分类
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本资源包含了四套独立的代码实现,旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN(K-最近邻算法)、SVM(支持向量机)、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行,为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现:利用K-最近邻算法,通过分析和比较语音样本的特征,来识别情感状态。 SVM实现:通过支持向量机模型,对语音样本的特征进行分类,以准确判断情感。 神经网络实现:采用深度学习方法,构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现:使用算法降低数据维度,以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写,易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习,特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意,其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下,如果运行其他三套代码报错,请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码,对于初学者很有帮助! 如果对你有帮助,还请点赞或者评论,谢谢!!
2024-04-18 14:57:05 18.55MB matlab 支持向量机 神经网络
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
2024-04-14 17:49:57 1.74MB 毕业设计 课程设计 项目开发 资源资料
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这是用于使用软边界模型和次梯度下降优化的 2 类问题的支持向量机代码。
2024-04-14 15:15:16 81KB matlab
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情感计算是快速发展的领域之一,它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%,SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。
2024-04-11 09:10:51 701KB 支持向量机 毕业设计
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基于圆向量函数的圆柱分度凸轮的设计,孟凡银,张云文,针对目前圆柱分度凸轮的设计方法复杂的问题,应用圆向量函数推导出了凸轮廓面方程,计算了凸轮机构的压力角。采用Matlab软件编程、
2024-04-07 23:42:23 409KB 首发论文
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机构运动分析的圆向量法,通过圆向量求解简单连杆机构的运动分析问题
2024-04-07 23:41:12 569KB 机械原理
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glove.6B.100d.zip 是一个常见的数据集,其中包含预训练的GloVe词向量模型。该数据集提供了包含100维向量的大型单词向量集合,这些向量是在大规模文本语料库上使用GloVe算法训练得到的。
2024-04-07 23:24:06 128.08MB 数据集
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我们利用重夸克(HQ)对称性对重介子的有效场论,并基于隐式规范对称性将轻向量介子纳入其中,将激发的引诱子和美丽介子的强衰变分析成轻向量介子。 HQ对称性使我们能够将自旋双峰中的重介子分类,并关联激发态的衰变。 我们建立了用于控制Hi→P(*)V模式的有效拉格朗日项,其中Hi受激的s,p,d和f波重轻夸克介子P,P *位于最低的JP =(0−, 1-)重轻介子,V为轻向量介子。 提供了与有效拉格朗日项中的强耦合无关的衰变宽度比的预测。 提出了新近观测到的重轻介子的分类。
2024-04-05 16:27:22 1.7MB Open Access
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