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Application of support vector machine combined with K-nearest neighbors in solar flare and solar proton events forecasting 总被引:3,自引:1,他引:2
Rong Li Yanmei Cui Han He Huaning Wang 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2008,42(9):1469-1474
The support vector machine (SVM) combined with K-nearest neighbors (KNN), called the SVM-KNN method, is new classing algorithm that take the advantages of the SVM and KNN. This method is applied to the forecasting models for solar flares and proton events. For the solar flare forecasting model, the sunspot area, the sunspot magnetic class, and the McIntosh class of sunspot group and 10 cm solar radio flux are chosen as inputs; for the solar proton event forecasting model, the inputs include the longitude of active regions, the flux of soft X-ray, and those for the solar flare forecasting model. Detailed tests are implemented for both of the proposed forecasting models, in which the SVM-KNN and the SVM methods are compared. The testing results demonstrate that the SVM-KNN method provide a higher forecasting accuracy in contrast to the SVM. It also gives an increased rate of ‘Low’ prediction at the same time. The ‘Low’ prediction means occurrence of solar flares or proton events with predictions of non-occurrence. This method show promise for forecasting models of solar flare and proton events. 相似文献
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研制了喷气燃料中难分离微量悬浮物的过滤试验装置,通过标准试验手段来判断某喷气燃料中的悬浮物是否能够通过目前外场过滤系统过滤净化处理,减少目前普遍使用的用目视检查方法判断喷气燃料洁净度的误差。研制的标准滤芯满足设计要求。按照标准试验滤芯相似原理即过滤精度、流量和压差三方面相似设计的标准滤芯与小型滤芯和外场大滤芯效果相当,在5~9级范围内AbakusC颗粒计数仪测得的NAS1638污染度可以代替俄罗斯ПКЖ-904A颗粒计数仪测得的ΓOCT17216污染度。使用过滤试验装置有利于对喷气燃料质量管理和贮运过程中的洁净度进行科学评价。 相似文献
144.
复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径. 相似文献
145.
由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM. 相似文献
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开发了用于科氏振动陀螺的在线自测试方法.该方法通过一种用于电容传感器的微机械陀螺数字读出电路实现.在微机械结构上施加一些额外的信号,传感器的最终性能(<0.1°/s)不会恶化.自测试的目标是验证科氏振动陀螺的第一和第二模态运动是否正常.对比其他的方法,该方法不会使器件性能退化,且可在运行的任何时间进行测试而不会干扰正常操作.该方法使微机械陀螺的性能得到提高,保证了传感器的正常功能.而在传感器非正常工作时可生成错误信号. 相似文献