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一种基于支持向量机的太阳耀斑二分类预测方法

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本发明公开了一种基于支持向量机的太阳耀斑二分类预测方法，对实验模型进行数据预处理，构建数据集；斯皮尔曼等级相关系数的确定，并求得等级之间的差值公式；对机器学习的训练特征进行分析和测试，再对实验模型样本进行特征选择，并通过斯皮尔曼等级相关系数对特征之间的联系进行验证；采用SVM寻找决策边界，并对SVM核函数进行选择；对SVM计算原理进行推导；采用SVM对数据进行预测处理，并产生预测结果；对预测结果进行判定；本发明通过以机器学习算法作为核心构建太阳耀斑活动行为预测模型，并通过对太阳耀斑观测数据的特征提取以及预处理，对预处理数据进行建模以及优化，并最终实现对与太阳耀斑行为较高准确率的预测。

著录项

公开/公告号CN113902053A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-07

原文格式PDF
申请/专利权人江苏科技大学;
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申请/专利号CN202111055807.1
发明设计人李雪宝;郑艳芳;秦伟舒;田会峰;刘乾;周瑜;陈威;
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申请日2021-09-09
分类号G06K9/62(20220101);G06N20/10(20190101);G01W1/10(20060101);
代理机构32358 南京创略知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人刘文艳
地址 212000 江苏省镇江市梦溪路2号
入库时间 2023-06-19 13:35:32

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