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宁永鹏

作品数：2 被引量：10H指数：2
供职机构：厦门大学更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇损伤识别
  • 1篇损伤识别方法
  • 1篇稳定性分析
  • 1篇相关函数
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇小波
  • 1篇小波包
  • 1篇小波包分解
  • 1篇结构损伤识别
  • 1篇结构损伤识别...
  • 1篇互相关
  • 1篇互相关函数
  • 1篇基于支持向量...

机构

  • 2篇厦门大学

作者

  • 2篇宁永鹏
  • 1篇杨帆
  • 1篇周绮凤
  • 1篇雷家艳
  • 1篇周青青

传媒

  • 1篇厦门大学学报...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
高维小样本数据的特征选择研究及其稳定性分析
随着生物信息学、图像处理、文本挖掘等大规模数据挖掘问题的不断涌现，数据挖掘的研究对象越来越复杂，对象的特征维数也越来越高。在现实生活及科学研究中产生了大量的高维小样本数据，如果直接利用这些高维小样本数据进行数据挖掘，容易...
宁永鹏
关键词：稳定性分析数据挖掘
文献传递
一种基于支持向量机的结构损伤识别方法被引量：6
2013年
提出了结合随机振动响应互相关函数、小波包分解和支持向量机(support vector machine,SVM)的结构损伤识别方法,计算了相邻测点响应的互相关函数幅值.采用小波包对得到的幅值进行分解,得到各个频带上的总能量;利用各频带上能量值存在的差异性作为输入到分类器的特征向量,训练SVM模型并对结构的损伤进行识别.应用该方法对Benchmark模型结构进行损伤判别,实验通过对比其他基于SVM的方法,结果表明该方法具有较好的识别精度.
周绮凤宁永鹏周青青杨帆雷家艳
关键词：损伤识别互相关函数小波包分解支持向量机
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共1页<1>
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