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吴瑞红

作品数:7 被引量:16H指数:2
供职机构:河南师范大学计算机与信息技术学院更多>>
发文基金:河南省科技攻关计划国家自然科学基金河南省基础与前沿技术研究计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术轻工技术与工程化学工程环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇轻工技术与工...
  • 1篇化学工程
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 4篇最小二乘
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇最小二乘支持...
  • 3篇向量机
  • 2篇多尺度
  • 2篇多尺度小波
  • 2篇软测量
  • 2篇水处理
  • 2篇水处理过程
  • 2篇葡萄
  • 2篇葡萄酒
  • 2篇葡萄酒品质
  • 2篇最小二乘法
  • 2篇污水
  • 2篇污水处理
  • 2篇污水处理过程
  • 2篇小波
  • 2篇酒品
  • 2篇LSSVR

机构

  • 7篇河南师范大学
  • 2篇河北科技大学

作者

  • 7篇吴瑞红
  • 5篇张环冲
  • 4篇王鲜芳
  • 2篇朱晓霞
  • 2篇王亚丽
  • 2篇蒋晓玲
  • 1篇李相俭
  • 1篇郑延斌

传媒

  • 2篇科技信息
  • 2篇第23届过程...
  • 1篇黑龙江科技信...
  • 1篇华侨大学学报...
  • 1篇计算机与应用...

年份

  • 1篇2013
  • 3篇2012
  • 3篇2010
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于多尺度小波LSSVR的污水处理过程软测量被引量:1
2012年
针对污水处理中某些生物参数难以在线测量的情况,本文提出了一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机软测量建模方法:。首先,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,进而设计出多尺度小波最小二乘支持向量回归机(MW-LSSVR)。然后利用该支持向量机和出水水质参数特性建立混合软测量模型,实现对出水BOD浓度、COD浓度在线预测。通过在实际污水处理过程的应用,结果:表明本建模方法:具有较高的预测精度和较快的模型学习速度,能对BOD的做出准确的预测,一定程度上可以替代某些昂贵的在线测量仪表,给污水处理厂工作人员提供了控制操作依据,具有一定的实际应用价值。
王鲜芳朱晓霞吴瑞红郑延斌
关键词:小波最小二乘支持向量机污水处理
基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判研究
针对通过感官鉴别葡萄酒质量的准确性难以保证的问题,本文建立了一种基于最小二乘支持向量机学习算法的酒质量评判模型。首先,对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数,进而根据“一对...
吴瑞红王亚丽张环冲王鲜芳
关键词:葡萄酒最小二乘法支持向量机数据处理
文献传递
一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型被引量:5
2013年
对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数;然后,根据"一对一"算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100%.
吴瑞红王亚丽张环冲王鲜芳
关键词:最小二乘支持向量机葡萄酒
智能指针面面观
2010年
介绍了C++中的智能指针以及实现方法,并对STL、Boost、Loki、Qt中流行的智能指针实现进行了介绍和对比研究,以帮助读者根据具体情况做出合适的选择。
吴瑞红张环冲蒋晓玲
关键词:C++引用计数垃圾回收
常见内部排序算法综述
2010年
本文就几种常见内部排序算法的基本思想进行了分析,并从时间复杂度,空间复杂度,稳定性进行了横向比较。以提高排序的效率为目标,综合考虑排序时需要考虑的各方面的因素,给出了不同条件下的一般原则。
蒋晓玲吴瑞红李相俭张环冲
基于多尺度小波LSSVR的污水处理过程软测量
针对污水处理中某些生物参数难以在线测量的情况,本文提出了一种基于小波核的多尺度最小二乘小波支持向量机软测量建模方法。首先,选取墨西哥草帽小波函数作为最小二乘支持向量机的核函数,进而设计出多尺度小波最小二乘支持向量回归机(...
王鲜芳朱晓霞吴瑞红郑延斌
关键词:污水处理软测量模型最小二乘法
文献传递
浅谈JavaScript库——jQuery,ExtJs的对比研究被引量:10
2010年
本文简单介绍了目前流行的JavaScript库,并对其中较为流行的两个库jQuery和ExtJs进行的较详细的介绍和对比研究,对在Web开发中JavaScript库的选择具备一定的参考价值。
吴瑞红张环冲
关键词:JAVASCRIPTJQUERYEXTJSWEB开发
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