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1)  SVM method
SVM方法
1.
In this paper,based on query point movement algorithm,we define the retrieval set that can be got by truncating part of the retrieval results,then a novel algorithm using SVM method combining with memorization which is left in the system s interactive progress to deal with the retrieval results is proposed.
基于移动查询点算法,提出截取部分检索结果作为检索结果集,在结果集中使用SVM方法并以系统交互过程的记忆为辅助得到最终结果的方法。
2)  SVM-OVA method
SVM-OVA方法
3)  two stages multi-label SVM classifier
二阶段多类SVM分类方法
1.
In this paper, two stages multi-label SVM classifier based on K-means has been proposed.
针对上述二方面,本人做了以下工作:第一:提出了基于K-means的二阶段多类SVM分类方法。
4)  SVM algorithm
SVM算法
1.
SVD and SLSI are used to reduce the dimension of feature space,SVM algorithm is employed to classify the feature vectors of testing collection,and the categorical accuracy and macro-average F1 ar.
以医学网页为实验对象,将网页中的文本抽取出来并分别用全局模型和差异模型表示,采用SVD和SLSI降维,利用SVM算法进行分类并计算分类正确率和F1指标。
2.
SVM algorithm use only labeled data to build a model for the classifier,then the EMBAYES classifier trains the model by a smaller number of labeled data augment with a large number of unlabeled data and ensures the accuracy.
SVM算法只使用已归类的数据训练分类器,而EM算法用少量已归类数据,结合大量的未归类数据来训练分类器,在减少已归类数据的同时保证了分类器的精度。
3.
In this paper,as the theory directing at minor samples,the applied aspects of SVM algorithm in watermarking detection are concerned.
根据Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的机器学习算法,在水印检测技术中引入一种针对小样本的学习理论SVM算法。
5)  NN-SVM algorithm
NN-SVM算法
1.
Hence,the grid is introduced,and G-NN-SVM algorithm based on NN-SVM is presented.
在NN-SVM算法的基础上引入了网格概念,提出了G-NN-SVM算法,该算法先对空间进行分块,然后在空间块内计算样本距离,找出最近邻,并结合分块序列最小优化算法(SMO)进行了算法实现。
6)  ACNN-SVM algorithm
ACNN-SVM算法
补充资料:地下采矿方法设计的计算机方法


地下采矿方法设计的计算机方法
computerized design of under-ground mining method

  d一x!0 eo一kuong fongfo shejl deJ一suanjl fongfa地下采矿方法设计的计算机方法(c omPuter-ized design of underground mining method)用计算机和优化技术完成地下采矿方法设计的一种手段。由于地下采矿方法设计时,要考虑的因素很多,判断决策时又十分灵活,没有固定的程式和准则,计算机处理时难度较大,因此,世界各国在20世纪80年代才开始将计算机和现代数学方法应用于地下采矿方法的设计。地下采矿法设计的计算机方法包含采矿方法优选和采场结构参数的优化两方面的内容。其目的是达到安全、经济、有效地采出矿石。 采矿方法的优选主要方法有模糊数学法、专家系统法、多目标决策法和价值工程法等。 (l)模糊数学法选择采矿方法的主要依据是众多的地质技术条件。但是,并没有定义明确的选择准则可以遵循,所以,采用模糊数学法处理。首先,初选一些采矿方法作为候选者,已知这些采矿方法所要求的地质技术条件。然后列出拟选择采矿方法的矿山的地质技术条件,计算并确定它们与候选采矿方法所要求的地质技术条件之间的模糊相似程度,选择条件最相近的那个采矿方法。 模糊数学还可用来预测采矿方法将取得的技术经济指标。首先,列出本矿山的地质技术条件,再收集一些采用同样采矿方法的其他矿山的地质技术条件,对它们进行模糊聚类。聚类时,与本矿山近似程度最高的矿山取得高权值,其余矿山按聚类近似程度排序依次取较低的权值;然后将各矿山用这种采矿方法取得的技术经济指标加权平均,得到本矿山采用这种采矿方法可能取得的技术经济指标。 (2)专家系统法采矿专家选择采矿方法时,通常先根据矿岩稳固性选择空场法、崩落法或充填法等采矿方法的大类别;然后根据矿体倾角及其他条件选择运输方式和长壁法、分段崩落法等采矿方法小类别;再根据矿体厚度或分段高度选择浅孔、中深孔或深孔等不同的落矿方式。这个过程是一个明显的逻辑推理过程。把这种逻辑因果关系总结成规则,存放在计算机系统中,就建立了采矿方法选择的专家系统(见采矿专家系统)。使用时,输人所设计的矿山的地质技术条件.系统就会自动推理,选择出适用的采矿方法。 (3)多目标决策法选择采矿方法时,考虑采矿成本、采准切割量、矿石贫化率、矿石损失率、采场生产能力等多个因素。这些因素从不同侧面反映采矿方法的优劣,具有各自的计量单位。采用多目标决策法,将这些因素综合起来,从整体上评价几种采矿方法的可行方案,从中择优。 (4)价值工程法价值工程中,事物的价值用其功能与成本的比值来衡量。
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参考词条