于哲夫
- 作品数：14 被引量：19H指数：2
- 供职机构：大连海事大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程理学文化科学更多>>
- 船舶机舱管路布置的二次穿越算法被引量：1
- 2009年
- 为简化和减少在船舶管路布置中的设计约束,降低设计复杂度,将自由空间建模方法引入管路布置中,并提出二次穿越算法.该算法通过检查管路模板与自由空间模型边界相交的次数来判断管路是连接自由空间内的端点,还是与模型发生碰撞.一旦发生碰撞,则需要对管路进行修正,以避开设备及其自由空间.该算法弥补了现有的管路智能布置算法不适应自由空间模型的问题.
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- 关键词：船舶机舱
- 一种快速混合核函数参数选择方法被引量：2
- 2011年
- 采用核函数的Gram矩阵评价混合核函数,提出一种基于矩阵相似性度量的方法.该方法可以在较短时间内搜索到混合核的最优参数值,提高混合核函数的实用性,并依据VC维的上界估计分析矩阵相似度量方法的可行性.实例验证了矩阵相似度量方法的有效性.
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- 关键词：混合核函数遗传算法支持向量机
- 元认知策略应用于轮机工程专业识读图样教学的实验研究被引量：1
- 2015年
- 为提高轮机工程专业学生的识读图样能力,把元认知策略的基本原理与识读图样教学相联系,提出基于元认知策略的识读图样教学方法。运用试验对比的方法对轮机专业的两个班级进行教学试验,结果表明,利用元认知策略可以提高识读图样的能力和元认知水平,从而更好地进行后续专业课程的学习。
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- 关键词：元认知策略
- 新特征选择方法在路面使用性能衰变研究中的应用
- 2010年
- 为从小样本数据集中获得简单、容易理解的回归函数,并找出影响路面弯沉的因素及其规律,利用基于多项式空间的特征选择方法对路面使用性能衰变进行研究.结果表明:交通流量和降雨量共同影响路面弯沉值,交通流量越大,路面弯沉增加越快,降雨量对路面弯沉的影响较明显;前一年的路面弯沉值对其自身也有影响,可用来反映路段当前的服务状态.
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- 关键词：路面使用性能衰变多项式空间
- 一种新的特征选择方法及其在路面使用性能分析中的应用
- 在高速公路管理信息系统中存有丰富的普查检测数据,这些普查数据可用于路面使用性能的综合评价,也可用于预测路面使用性能。实质上,这是对普查数据进行回归分析,这种回归分析需要满足以下要求：1、首先为保证评价和预测的精度,模型要...
- 于哲夫
- 关键词：支持向量机遗传算法路面使用性能评价使用性能预测
- 文献传递
- 基于非线性空间的小样本回归方法被引量：1
- 2010年
- 为解决小样本回归时引起的过学习问题并提高回归精度,提出一种基于非线性空间特征选择的支持向量机.该方法依据矩阵相似度量或从研究的实际问题出发,绕过核技巧,直接将原始输入空间映射为适宜的非线性空间.该方法运用遗传算法在维数较多的非线性空间中搜索对输出影响最大的一些特征,达到降低输入空间维数的目的,从而避免过学习问题,并可获得简明的非线性回归函数.
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- 关键词：支持向量回归机
- 制图中的摄影美育
- 2020年
- 摄影美学和图样布置有很多相通之处,对其中的美学内涵加以挖掘,并传授予学生,这样的作法在国内图学教学中尚不多见,此项教学内容的加入可以提高其学习兴趣,增强其美学素养,提高通识教育水平。
- 于哲夫
- 关键词：工程图学摄影美学美育
- 基于ArcMap的路面使用性能评价模块的研究与开发被引量：4
- 2007年
- 基于沈阳至大连高速公路的普查数据,以试验路段的专家评价数据作为训练样本,采用SVM算法,在ArcMap中用VBA进行二次开发,实现了依据属性表中的路面检测数据对路面使用性能进行评价的要求。克服了在ArcMap系统中不能将属性表中的检测信息进行综合分析的缺陷。为沈阳至大连高速公路路面使用性能的综合评价、交通地理信息系统中的路况比较分析以及路面养护的优先排序提供参考依据。
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- 关键词：沥青路面地理信息系统性能评价
- 基于相似度量的核主成分序列极小化方法被引量：1
- 2011年
- 研究优化主成份序列分类精度,针对支持向量机在小样本情况下泛化能力差的问题,为提高训练的准确率,提出了一种基于相似度量的核主成分序列极小化方法,方法在进行核主成分分析时,使用混合核函数,权值和形式参数是通过遗传算法,以矩阵相似性度量作为适应度,优化求得的,得到最有利于分类的核主成分空间。使用序列极小化方法对主成分做进一步的选择,降低输入空间的维数,同时由于是线性的支持向量机,不会增加学习机的VC维,从而提高了小样本情况下分类的准确率。通过实验证明改进方法是有效的。
- 于哲夫路慧彪贾传荧
- 关键词：核主成分分析遗传算法
- 基于模糊聚类分析预先处理训练样本的WC-SVM方法被引量：1
- 2009年
- 在用大量训练样本训练支持向量机时,会遇到内存开销大的问题。为解决这一问题,提出了一种新方法,基本思路是利用模糊聚类算法对训练样本预先进行聚类,然后以类别中的一个样本代替一类样本,达到压缩数据样本数量的目的。考虑到压缩后样本的代表性,引入了加权支持向量机。通过实例检验证明该算法可以减小内存的开销,并且对于大量训练样本可以保证较高的分类准确率。
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- 关键词：模糊聚类
