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遗传算法优化支持向量机矿产预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。 相似文献
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支持向量机分类方法存在惩罚系数需要交叉验证获取、训练时间较长、支持向量个数随着训练样本数量的变化而变化,以及稳定性和稀疏性较差等问题。针对这些问题,提出了一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法。该算法在核逻辑回归模型的基础上,采用前向贪心算法选择训练样本中的输入向量来进行模型的训练,达到稀疏的目的,提高影像的分类精度和分类效率。通过PHI和OMIS两组高光谱影像分类实验,结果表明基于输入向量机分类算法具有稳定性好、稀疏性强的优点。 相似文献
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当前,随着遥感影像数据来源越来越丰富,且分辨率越来越高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,提出了一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法。在对象获取和多种特征提取的基础上,利用SVM对高维数据分类的优异特性,将基于SVM的二类分类方法与对象级变化检测有机结合,提高了多源遥感影像变化检测的精度和可靠性。结合人工目视判读,设计了一种面向地物的指标计算方法。实验采用多源多时相的遥感影像进行,并对不同地物变化检测的精度进行统计,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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将模式识别理论中的支持向量机、Bayes判别分析以及多元回归分析应用于卡钻类型判别分析,建立了基于模式识别理论的卡钻判别模型。以近几年川东北卡钻数据为例进行了算例分析,结果表明：采用支持向量机、Bayes判别法及多元回归法对卡钻类型判别的结果与实际结果的误判率分别为1.92%,11.52%,61.54%。支持向量机（SVM）判别结果精度最高,但其判别方程式较为复杂,不能直观看出各分量对结果的影响程度;多元回归分析判别方程形式简单,可以直观表达各参量与卡钻之间的密切程度,但其判别精度较低;Bayes判别法计算精度介于二者之间,但其判别精度与判别式的个数密切相关。 相似文献
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冲任督三脉属于人体“奇经八脉”系统，冲任督一源三歧共同源自男子胞而前列腺癌病位在男子胞，故前列腺癌发病及病证与冲任督三脉关系密切。老年男子“冲脉衰少”的生理基础状态，加之后天调摄不当，水不涵木，土壅木郁，木郁土虚，先后天不资，是前列腺癌发病的关键。病理产物堆积于男子胞，使前列腺癌表现出独特的任、督病证，“任督涩滞，经脉虚损”是其主要病证特点。上述关于前列腺癌病机中对冲脉的干预和任督病证的预知符合“治未病”的理念，为中医学认识、防治前列腺癌提供了新思路。 相似文献
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目的：采用Meta分析方法评价经筋理论选穴针灸治疗膝骨关节病的疗效。方法：检索中国期刊全文数据库（CNKI）、万方数据库、维普中刊数据库2008～2017年国内公开发表的文献，纳入以经筋理论选穴为治疗方案的随机对照研究。评价纳入文献的质量，以Revman 5.3软件进行Meta分析。结果：纳入文献10篇，共计935例患者，其中治疗组470例，对照组465例。Meta分析结果显示治疗总体疗效：OR=2.23，95%CI［1.47，3.36］，Z=3.81，P<0.00001，差异有统计学意义。漏斗图结果显示，图中散在分布点基本位于图形两侧，但不对称，提供偏倚可能性大。结论：研究表明经筋理论选穴针刺治疗膝骨关节病的效果优于传统针刺组，但结果需要更高质量的研究进行进一步评价。 相似文献
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目的：观察2种不同敷料固定方法在冬病夏治三伏贴中的应用效果。方法：将接受三伏贴治疗的患者120例分为观察组和对照组，每组各60例。观察组使用棉纸+3M透明敷料固定，对照组使用一次性敷贴固定。观察2组敷料脱落率、药液浸渍情况、耗材费用和患者满意度评分。结果：观察组敷料脱落率、药液浸渍率分别为2.7%（35/1260）、15.2%（192/1260），优于对照组的7.3%（93/1260）、22.6%（286/1260），差异均有统计学意义（P<0.05）；观察组满意度评分、耗材费用均高于对照组（P<0.05）。结论：使用棉纸+3M透明敷料固定三伏贴，在保证治疗效果的同时，能够提高患者的贴敷满意度，值得推广。 相似文献
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