基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的矿工疲劳程度识别模型.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的矿工疲劳程度识别模型</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.5MB</p>
<p>总页数：7页</p>
</br>
<h3>二、简介</h3>
<p>《基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的矿工疲劳程度识别模型》是一篇研究如何利用智能算法提高矿工疲劳检测准确性的论文。该模型结合了遗传算法与最小二乘支持向量机，通过遗传算法优化支持向量机的参数，提升模型的泛化能力和预测精度。文章针对矿工在作业过程中易出现疲劳现象的问题，提出了一种有效的识别方法，有助于提升矿山作业的安全性与效率。实验结果表明，该模型在疲劳识别任务中表现优于传统方法，具有良好的应用前景。</p>
</br>
<h3>三、预览</h3>
<img src="https://d.z3060.com/docthumbnail/202509/03/pntr2ocl5pz.webp" title="基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的矿工疲劳程度识别模型" alt="基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的矿工疲劳程度识别模型">
页:
[1]