svm算法实现

证券之星消息，根据企查查数据显示中国石油（601857）新获得一项发明专利授权，专利名为“基于SVM模型油井工况智能诊断分析方法及装置”，专利申请号为CN201910964089.6，授权日为2024年3月26日。

专利摘要：本发明基于SVM模型油井工况智能诊断分析方法及装置，属于油田采油工艺技术领域，本发明提供的基于SVM模型油井工况智能诊断分析方法,包括：步骤1：获取油井多组正常示功图，并提取该多组正常示功图的HOG特征，将该正常示功图的HOG特征集合为正常HOG特征集合；本发明在不同油藏、不同井身结构及物性差异，导致油井工况复杂多变的情况下，提供了一套通用高准确率功图识别办法，克服了矩阵特征识别法的矩阵特征对功图的细微变化描述不充分的问题，可以对轻微出砂、上碰和下挂可以准确识别，较差分曲线法实际应用过程中去除掉对诊断有用的特征的问题，本发明诊断类型较多，可定量评价；较PSO‑RBF神经网络算法，本发明在复杂工况下识别也较为准确。

今年以来中国石油新获得专利授权472个，较去年同期增加了66.2%。结合公司2023年年报财务数据，2023年公司在研发方面投入了219.57亿元，同比增9.7%。

数据来源：企查查

以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

鲁阀备3436如何求解svm中的拉格朗日乘子a -
黎命燕13223654980 ______ svm使用拉格朗日乘子法更为高效地求解了优化问题.svm将寻找具有最大几何间隔划分超平面的任务转化成一个凸优化问题,如下所示:我们当然可以直接使用现成工具求解,但还有更为高效的方法,那就是使用拉格朗日乘子法将原问题转化为对偶问题求解.具体做法是:(1)将约束融入目标函数中,得到拉格朗日函数;(2)然后对模型参数w和b求偏导,并令之为零;(3)得到w后,将其带入拉格朗日函数中,消去模型参数w和b;(4)这样就得到了原问题的对偶问题,对偶问题和原问题等价,同时对偶问题也是一个凸优化问题,使用smo算法求解拉格朗日乘子;(5)得到拉格朗日乘子后,进一步可以得到模型参数w和b,也就得到了我们想要的划分超平面.

鲁阀备3436求助opencv 的 svm 支持向量机 的使用方法 -
黎命燕13223654980 ______ 抛砖引玉,仅供参考. 1,准备工作:对需要提取的文字特征作统计,建立特征向量. (1)建议可以采取的特征包括:黑白像素比例,霍夫曼线变化的统计量(因为文字中的笔画多数横平竖直)长宽比,如果文字大小固定,还可面积. (2)根据以上统计特征建立支持向量机(SVM) 2,图像处理 (1)先对图像与处理,调整对比度亮度,腐蚀膨胀,二值化.让文字和背景区分开来.同时尽量让文字和文字分开.倾斜校正 (2)用opencv提取轮廓,然后计算包围轮廓的矩形. (3)逐个计算矩形内的特征向量 (4)利用支持向量机进行分类处理 (5)需要考虑文字间有粘连的状况,对于特别长的矩形,需要适当切断后重复分类.

鲁阀备3436逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题 -
黎命燕13223654980 ______ 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑...

鲁阀备3436如何用遗传算法优化svm的参数 -
黎命燕13223654980 ______ 将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中 function f1=func1(x) %第一目标函数 f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4; function f2=func2(x) %第二目标函数 f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10; function GA() clear;clc;close all NIND=100; %个体数...

鲁阀备3436java中svm - scale怎么用? -
黎命燕13223654980 ______ public class TestScale { public static void main(String[] args) throws IOException { String reafile = ＂ ＂; // 文件路径 svm_scale svms = new svm_scale(); String[] srg = { reafile };//在这可以添加相关的系数＂-l＂,＂0＂,＂-u＂,＂1＂,＂-s＂.以及要保存的scale参数文件 svms.main(srg); } }

鲁阀备3436关于SVM研究的热点和难点是什么 -
黎命燕13223654980 ______ 支持向量机的发展 自从90年代初经典SVM的提出,由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果,在机器学习领域受到了广泛的重视.其理论和应用在横向和纵向上都有了发展. 理论上:1.模糊支持向量机,引入样本对类别的隶...

鲁阀备3436支持向量机和神经网络在效果上差异大吗?请给出分析,最好详细点,谢
黎命燕13223654980 ______ 你好!支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学...

鲁阀备3436svm和mlp谁的处理速度比较快 -
黎命燕13223654980 ______ 单纯比较速度并没有意义,因为两种方法的原理完全不同,但从得到全局最优解的角度来看,SVM效果较好. 一、SVM可以发现全局最优,而BP算法通常只能获得局部最优 SVM学习问题可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法...

鲁阀备3436求概率的一种方法 -
黎命燕13223654980 ______ C右上角的数字,如3则3*2*1=6,右下角数字大于等于3,方法同上,如5,则5*4*3=60,然后60/6=10

鲁阀备3436SVM mode是什么? -
黎命燕13223654980 ______ svm mode是指AMD的虚拟化技术.SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法. 在计算机中,虚拟化是一种资源管理技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器、网络、内存及存储等,予以抽象、转换后呈现...