《表2 识别正确率:基于CEEMD与BP_AdaBoost的排水管道堵塞辨识》
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《基于CEEMD与BP_AdaBoost的排水管道堵塞辨识》
为了验证本文特征选择方法的有效性,也将未经选择的D1特征集合输入分类器进行实验对比。此外,也与传统的SVM分类器进行识别对比。实验选取径向和函数,基核g与惩罚因子c均取2.0[15],识别得到结果如表2所示。
图表编号 | XD0017063800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.08.15 |
作者 | 闫菁、冯早、吴建德、马军 |
绘制单位 | 昆明理工大学信息工程与自动化学院、云南省矿物管道输送工程技术研究中心、昆明理工大学信息工程与自动化学院、云南省矿物管道输送工程技术研究中心、昆明理工大学信息工程与自动化学院、云南省矿物管道输送工程技术研究中心、昆明理工大学机电工程学院 |
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