湖南省教育厅科研基金(08C091)
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
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- 基于快速支持向量机算法的灌浆地层识别被引量：4
- 2009年
- 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。
- 李凤玲徐力生申群太
- 关键词：灌浆地层支持向量机
