基于快速支持向量机算法的灌浆地层识别

• 作者: 徐力生 李凤玲 申群太
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 灌浆 地层 支持向量机 分类 几何算法
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 478-483
• 页数: 6页
• 分类号: P631.4+9|TV543+.11
• 字数: 4648字
• 语种: 中文

摘要

针对灌浆地层裂隙存在不确定性变化的特点,提出基于支持向量机(SVM)的灌浆地层智能识别方法,以提高地层识别能力.为了提高支持向量机模型的运算速度,采用几何方法求取支持向量,避免了二次规划算法求解.该算法根据支持向量的几何分布特点,从距离最近的样本点开始,通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量.最后,选取大理岩石(较完整地层)和砂质板岩地层的部分灌浆实验数据样本建立灌浆地层的分类模型,用其他未训练的同分布的新数据进行地层识别验证.仿真结果表明,改进支持向量机分类方法简单有效,与神经网络方法相比有更强的泛化能力和更快的运算速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐力生	中南大学地学与环境工程学院	46	189	7.0	10.0
2	申群太	中南大学信息科学与工程学院	142	1073	17.0	25.0
3	李凤玲	长沙理工大学汽车与机械学院	11	14	2.0	3.0