資料介紹
支持向量機(svM)在解決小樣本,非線(xiàn)性及高維模式識別問(wèn)題等方面有許多優(yōu)勢,但在處理大規模數據集時(shí)訓練速度緩慢。針對以上問(wèn)題提出了SVM學(xué)習算法硬件化的設計,它可以在保證向量機學(xué)習速度的同時(shí),提高支持向量機的硬件資源利用效率。ECT圖像重建實(shí)驗結果表明,在不影響分類(lèi)精度的情況下,硬件實(shí)現有效減少了運行時(shí)間,在一些實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合該方法的優(yōu)點(diǎn)將尤為明顯。
電容層析成像(electrical capacitance tomography,ECT),它能對封閉的工業(yè)過(guò)程管道、容器等的內部?jì)上嗔魑飯?chǎng)運動(dòng)狀態(tài)實(shí)現可視化實(shí)時(shí)監測,為兩相流參數測量提供了一種可行的新方法Ⅲ。但由于受獨立電容測量值少、系統敏感場(chǎng)的“軟場(chǎng)”特性及待解問(wèn)題的非線(xiàn)性等因素的限制,使ECT系統圖像重建算法的求解有一定的困難,距離工業(yè)應用的要求比較遠幽。支持向量機(support vector machines,SVM)是由VVapik等提出的一種樣本學(xué)習技術(shù),它基于結構風(fēng)險最小化原則,具有良好的泛化能力和分類(lèi)精確性捌。同時(shí),它在解決小樣本學(xué)習、非線(xiàn)性以及高維模式識別等問(wèn)題中表現出特有的優(yōu)勢川,為ECT系統的圖像重建提供了有力手段。
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