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摘要:
采用粒子群算法优化支持向量机参数,建立了地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和粒子群快速全局优化特点,通过对水源样本的学习,可以快速自动建立典型离子化学组分含量与其所属岩层类别之间的映射关系.
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文献信息
篇名 地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机方法
来源期刊 煤炭学报 学科 地球科学
关键词 地下水 化学特征组分 粒子群优化 支持向量机
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 310-313
页数 4页 分类号 P641.12
字数 2895字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-9993.2006.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁冰 辽宁工程技术大学力学与工程科学系 405 5330 35.0 54.0
2 姜谙男 辽宁工程技术大学力学与工程科学系 91 570 12.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
地下水
化学特征组分
粒子群优化
支持向量机
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤炭学报
月刊
0253-9993
11-2190/TD
大16开
北京和平里青年沟东路5号煤科院内
1964
chi
出版文献量(篇)
7172
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