svm算法的实际应用
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
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封红闵1985如何求解svm中的拉格朗日乘子a -
施杜绿13045735000 ______ 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.
封红闵1985SVM是如何解决小样本问题的? -
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封红闵1985粗糙集理论算法的应用是什么?
施杜绿13045735000 ______ 粗糙集理论算法一方面研究了粗糙集理论属性约简算法和规则提取启发式算法,基于属性重要性、基于信息度量的启发式算法,另一方面研究和其他智能算法的结合,比如:和神经网络的结合,利用粗糙集理论进行数据预处理,以提高神经网络收敛速度;和支持向量机SVM结合;和遗传算法结合;特别是和模糊理论结合,取得许多丰硕的成果,粗糙理论理论和模糊理论虽然两者都是描述集合的不确定性的理论,但是模糊理论侧重的是描述集合内部元素的不确定性,而粗糙集理论侧重描述的是集合之间的不确定性,两者互不矛盾,互补性很强,是当前国内外研究的一个热点之一
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施杜绿13045735000 ______ 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...
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