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摘要:
为了快捷和高精度地评价水质,针对支持向量机的训练数据量局限于小样本集以及对噪音数据的敏感性问题,提出了一种基于粗糙集与Morlet小波核支持向量机的水质评价方法.利用本算法和matlab平台在长江芜湖段15项参评指标检测数据的108个样本基础上,进行水质评价建模和分类.实验表明,利用小波核不仅提高了分类的准确性,而且提高了整体分类效率.
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支持向量机
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文献信息
篇名 支持向量机在长江芜湖段水质评价中的应用
来源期刊 安徽工程大学学报 学科 工学
关键词 粗糙集 Morlet小波核函数 支持向量机 水质评价
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 66-69
页数 4页 分类号 TM712
字数 2487字 语种 中文
DOI
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 王军 安徽工程大学安徽省检测技术与节能装置重点实验室 28 61 4.0 5.0
2 尹安 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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粗糙集
Morlet小波核函数
支持向量机
水质评价
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相关学者/机构
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安徽工程大学学报
双月刊
2095-0977
34-1318/N
大16开
安徽省芜湖市赭山东路8号
1983
chi
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