江西省自然科学基金(20114BAB201022)
- 作品数：4 被引量：22H指数：2
- 相关作者：颜七笙王士同郑荣张延飞丁木华更多>>
- 相关机构：东华理工大学江南大学湖州师范学院更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金江西省高校人文社会科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于ARIMA与SVM的国际铀资源价格预测被引量：12
- 2016年
- 由于国际铀资源价格时间序列数据的非线性性与非平稳性,使用单一的预测模型很难捕捉到其综合趋势。为了进一步提高模型的预测精度,建立了基于差分自回归移动平均(ARIMA)和支持向量机SVM的组合预测模型,并用PSO算法对SVM模型中的参数进行优化。将该方法应用于实际铀资源价格预测,并与单一的ARIMA模型和SVM模型进行比较。仿真实验结果表明,该组合预测模型实现了对铀资源价格数据更为准确的预测。
- 郑荣颜七笙
- 关键词：支持向量机组合预测
- 一种基于PCNN的多聚焦图像融合改进算法被引量：1
- 2012年
- 为提高图像融合质量和融合效率,提出一种基于脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合改进算法。对待融合的源图像作分块处理,选取合理的图像质量评价指标,计算每个分块的指标值,归一化后相减得到指标差值。把指标差值作为外部刺激输入到PCNN模型中,得到脉冲输出结果。用脉冲输出与给定的阈值作比较,若输出脉冲超过阈值则选择指标值大的源图像块作为融合图像块,否则取指标值小的源图像块。选取互信息、交叉熵、均方根误差、峰值信噪比、结构相似度以及相关系数6个客观质量评价指标进行评价,实验结果表明,该算法可获得较好的图像融合效果。
- 童怀水吴小俊
- 关键词：脉冲耦合神经网络图像融合
- 最大间隔对数向量机
- 2012年
- 通过ISE准则逼近真实密度差的L2-核分类器没有显式地考虑到分类间隔,在一定程度上不利于提高分类器精度;同时,权向量的求解最终转化为一个二次规划问题,导致L2-核分类器训练速度较慢,特别是对于较大样本.基于这两个问题,利用样本间的密度差构造了分类间隔并最大化此间隔,而此问题最终转化为一个对数优化问题,故称其为最大间隔对数向量机(maximum margin logistic vector machine,简称MMLVM),进而利用梯度下降法求解最优权.同时,分别从权的全局最优性、一般化误差界及算法复杂度这3方面进行了理论分析.最后,人工和UCI,PIE及USPS数据集的实验结果表明,算法理论正确,解决了上述两个问题并获得了较好的效果.
- 胡文军王士同王娟颜七笙
- 基于经验模式分解和极限学习机的铀资源价格预测方法被引量：9
- 2014年
- 针对国际铀资源价格预测问题,提出一种基于经验模式分解(EMD)、相空间重构(PSR)和极限学习机(ELM)的非线性组合预测方法.首先通过EMD分解,将原始价格序列分解为若干固有模态分量(IMF),按频率高低将各IMF分组叠加成3个新序列;然后在重构相空间的基础上构建不同的ELM模型,分别对各IMF序列进行预测;最后对预测结果进行合成.将该方法应用于实际铀资源价格预测,并与径向基神经网络(RBF)方法及单独ELM方法进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显的提高.
- 颜七笙王士同张延飞丁木华
- 关键词：经验模式分解相空间重构极限学习机组合预测
