基于支持向量机及遗传算法的光刻热点检测
混合遗传算法和支持向量机的股票预测模型
混合遗传算法和支持向量机的股票预测模型随着金融市场的不断发展，股票交易已经成为了广泛关注的话题。
投资者们希望能够通过科学的手段来预测股票价格的变化，从而获得收益。
而混合遗传算法和支持向量机的结合应用在股票预测模型上，成为了近年来的热门研究课题。
本文将探讨混合遗传算法和支持向量机在股票预测中的应用，以及其优势和不足之处。
一、混合遗传算法和支持向量机的应用背景混合遗传算法是一种基于生物遗传规律的优化算法，它模拟了自然界的进化过程，通过不断地迭代和选择，找到最优解。
而支持向量机则是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过构建超平面来将不同类别的数据分离开来。
混合遗传算法和支持向量机各自在不同领域都有着广泛的应用，而将二者结合在一起，可以充分发挥它们的优势，提高预测模型的准确性和稳定性。
股票预测是金融领域的一项重要任务，它的准确性直接影响着投资者的收益。
传统的股票预测模型往往依赖于历史数据和技术指标进行分析，但由于市场的复杂性和不确定性，这种方法往往难以取得理想的效果。
人们开始转向机器学习和人工智能的方法，希望能够通过大数据和强大的算法来提高预测的准确性。
混合遗传算法和支持向量机的结合应用在股票预测模型上，吸引了众多研究者的关注，他们希望能够找到一种更加高效和可靠的股票预测方法。
混合遗传算法和支持向量机的结合可以充分发挥二者各自的优势，提高预测模型的准确性和鲁棒性。
混合遗传算法能够通过不断的进化，找到最优解。
在股票预测中，它可以帮助找到最优的参数组合，从而提高支持向量机的预测能力。
支持向量机能够处理高维空间的数据，并且在分类边界的选择上具有很强的鲁棒性。
将混合遗传算法和支持向量机相结合，可以得到一个既能够找到最优解，又具有很强泛化能力的预测模型。
混合遗传算法和支持向量机的结合还可以克服它们各自的不足之处。
混合遗传算法在处理高维数据时可能会出现维度灾难问题，而支持向量机则需要大量参数的选择和调整。
通过混合遗传算法优化支持向量机的参数，可以克服这两个问题，提高预测模型的稳定性和鲁棒性。
基于在线支持向量机和遗传算法的预测控制
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基 于在 线 支 持 向量 机 和 遗 传 算 法 的预 测 控 制
陈进 东 ，潘 丰
（ 江南大 学 轻工过 程 先进 控制教 育部 重点 实验 室 ，江 苏 无 锡 ２ １ ４ １ ２ ２ ）
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基于遗传算法的入侵检测技术的发展及关键问题研究
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【 稿 日期 】２ １ － ２ ０ 收 ０ Ｉ Ｉ－ ５
按照数据来源分类 。入侵检测技术 可分 为基 于主机 的入
侵检测和基于 网络 的入侵检测两类 。 基于主机 的入侵检测 可 以精确地判断入侵事件 ，可对入侵事件立 即进行反应 ，还 可针对不 同操作系统 的特 点判 断应用层 的入侵事件 。基于 网 络 的入侵检测可 以提供 实时网络监视 ，并且监视 力度 比较 细
１ 入侵检测
入 侵 检 测 系统 Ｉ Ｓ Ｉ ｔ ｕ ｉｎ Ｄ ｔｃ ｉｎ Ｓ ｓ ｅ） 目 Ｄ （ｎ ｒ ｓ ｏ ｅ ｅ ｔ ｏ ｙ ｔ ｍ 是
的若干关键 点收集信 息，分析 这些信 息，检 查网络中是否有 违反安全策略 的行为或遭到袭击 的迹象 。 入侵检测技术 是
动 态 安 全 技 术 的核 心 之 一 ，与 此 相 对 应 的传 统 的操 作 系 统 加
２ ． 计算机免疫方法 ．７ ２ 计算机 免疫 与入侵检 测技术计算机免疫技术是直接 受到 生物免疫机制 的启发 而提 出的。根据这种理论 ，由于计算机 网络受 到安全策略、计算机程序 以及系统配置等 多种 因素 中
所 可 能包 含 的错 误 的 影 响 而 总 是 处 于 易 受 入 侵 的状 态 ，所 以 入 侵 检 测 技 术 必 须面 对 这 种 现 实 。 在 生 物 系 统 中所 存在 的种
智能控制系统中的AI算法研究与应用
智能控制系统中的AI算法研究与应用随着科学技术的不断发展，人工智能技术已经成为了现代化生产、生活的重要组成部分。
智能控制系统中的AI算法应用广泛，例如：机器人控制、生产线控制、智能家居控制等，这些应用领域需要高精度、高效、可靠的智能控制系统。
本文将重点讨论智能控制系统中的AI算法的研究与应用。
一、AI算法分类AI算法可以根据不同的分类方式进行分级,最常见的分类方式如下：1.基于神经网络的AI算法（ANN）2.基于遗传算法的AI算法（GA）3.基于模糊控制的AI算法（FLC）4.基于支持向量机的AI算法（SVM）二、AI算法在智能控制中的应用智能控制系统中AI算法的应用非常广泛，下面我们分别从机器人控制和生产线控制、智能家居控制三个方面介绍。
1. 机器人控制在工业自动化中，机器人控制已经成为数年来的研究热点，其基本目的是实现自动化生产，减少人工干预，并降低生产成本。
AI算法在机器人控制中起到非常重要的作用，其中一种基于神经网络的算法是利用神经网络控制机器人。
神经网络在机器人的控制方向、速度等方面的控制效果相对比较稳定，可以有效的提高控制效果，加强机器人在复杂环境中的作业能力，同时也可以减少生产公司利益，提高生产效率。
2. 生产线控制随着生产技术的不断创新和更新换代，工业生产中产品的定制化、灵活性和安全性的问题越来越受到重视。
智能控制系统的优越性对于这些问题的解决有着非常重要的作用，而AI算法在生产线控制中的应用也得到了广泛的发展和应用。
一种典型的例子是基于遗传算法的自适应算法，该方法可以自动调整生产线上的设备布局和设备参数，使该生产线的效率达到最优。
同时，采用基于神经网络的方法可以对生产线流量进行预测，进而调整生产能力以达到优化生产的目的。
3. 智能家居控制随着科技的进步，智能家居已经不再是未来的梦想，而是成为了现实。
在智能家居中，AI算法同样可以大显身手。
例如，可以利用基于模糊控制的智能温度控制技术，实时地调节室内温度，并控制空调的开关和风速，从而让家庭环境更加舒适。
基于CiteSpace的国内计算机学科发展历程及前沿剖析
摘
要:文章利用文献计量分析方法讨论了国内计算机学科以及计算机交叉学科的发展历程、研究
热点及研究前沿。从计算机学科与计 算 机 交 叉 学 科 两 个 角 度,根 据 期 刊 论 文 历 年 发 文 趋 势、关 键 词 分
析、交叉学科发文情况等几个方面,总结出国内计算机学科研究经过了 20 世纪 90 年代初的初步发展阶
势探析
。
[
4]
1.
2 计算机学科发文量分析
分 析 英 文 第 一 类 数 据 ,即 学 科 领 域 包 含 计 算
机 科 学 的 5 所 学 校 专 家 总 发 文 量 ,共 6144 条 数
据 ,得 到 计 算 机 学 科 历 年 发 文 量 随 年 份 变 化 趋 势 ,
如图1所示。
的蓬勃发 展:
通讯作者:马雪赟(
1991—),女,馆员,硕士,研究方向:学科服务、科技查新、信息素养教育改革。
· 133 ·
总第 533 期
内 蒙 古 科 技 与 经 济
6144 篇;② 学科领域仅用 1 个 且 为“
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关键词的词频统计 及 共 现 分 析、文 献 的 共 被 引 分 析
等理论,同时结合 聚 类 分 析、应 用 数 学 分 析 方 法、图
形学等信息可视化 技 术,形 成 对 知 识 内 在 结 构 的 描
绘和对知识间相互 联 系 的 揭 示,常 被 用 于 某 学 科 或
多学科交叉下的研 究 主 题 发 现、热 点 定 位 及 前 沿 趋
1992—1999 年 期 间,年 发 表 论 文 数 均
（2D）2LDA和支持向量机在PCB焊点检测中的应用
（2D）2LDA和支持向量机在PCB焊点检测中的应用贺海浪;龙绪明;刘明晓;罗爱玲【摘要】在现代印刷电路板生产过程中，焊点质量检测是其中的一个重要组成部分。
然而随着电子元器件封装的不断小型化，焊点质量检测也变得越来越具有挑战性，传统的依靠人工检测的方式已经越来越不能满足实际生产的需要，同时，基于图像处理与人工智能的自动光学检测技术在焊点质量检测中得到越来越广泛的应用。
在此提出一种将双方向二维线性判别分析和支持向量机相结合的焊点质量自动光学检测方法。
实验结果表明，该方法能够取得良好的识别效果。
%During the production of printed circuit board,quality detection of welding spot is an important component. How⁃ever,with the miniaturization of electron components’package,quality detection of welding spot becomes more and more chal⁃lenging and traditional detection methods based on artificial detection ca n’t satisfy needs of practical production. Meanwhile,au⁃tomatic optic inspection based on image processing and artificial intelligence technology has been used in quality detection of welding spot more and more extensively. A kind of automatic optic inspection method combined with two directional two⁃dimen⁃sion linear discriminant analysis and support vector machine in quality detection of welding spot is put forward in this paper. The experimental results indicate that this method is helpful in recognization.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】4页(P100-103)【关键词】焊点检测;双方向二维线性判别分析;支持向量机;印刷电路板生产【作者】贺海浪;龙绪明;刘明晓;罗爱玲【作者单位】西南交通大学电气工程学院，四川成都 610031;西南交通大学电气工程学院，四川成都 610031;西南交通大学电气工程学院，四川成都 610031;西南交通大学电气工程学院，四川成都 610031【正文语种】中文【中图分类】TN911-34;TP391.40 引言随着微电子技术不断发展，电子元器件的引脚不断向着高密度，小型化方向发展，这使得人们对印刷电路板（Printed Circuit Board，PCB）的焊接技术提出更高的要求。
油浸式变压器试验报告
油浸式变压器试验报告本试验报告的目的是对一台油浸式变压器进行全面的性能测试，以确保其性能符合相关标准和规范，为电力系统的安全稳定运行提供保障。
本次试验采用的主要设备包括：电压表、电流表、功率表、温度计、压力表、油样采集器、声级计等。
（1）外观检查：对变压器的外观进行仔细观察，检查其结构是否合理，各部件是否完好无损，紧固件是否松动，有无渗漏油现象等。
（2）绝缘电阻测试：使用绝缘电阻测试仪对变压器的绝缘电阻进行测试，以评估其绝缘性能。
测试包括绕组对地、相间及各绕组间的绝缘电阻。
（3）介质损耗角正切值测量：通过介质损耗角正切值测量仪来测量变压器的介质损耗角正切值，以评估其绝缘性能。
（4）空载试验：在额定电压下进行空载试验，以检查变压器的空载性能。
通过测量输入输出电压、电流及功率因数等参数，评估变压器的性能。
（5）短路试验：在额定电流下进行短路试验，以检查变压器的短路性能。
通过测量输入输出电压、电流及功率因数等参数，评估变压器的性能。
（6）温升试验：在额定负荷下运行变压器，并实时监测其温度变化，以检查其温升性能。
通过与标准对比，评估变压器的性能。
（7）噪声测试：使用声级计对变压器运行时的噪声进行测试，以评估其噪声水平。
外观检查结果表明，该变压器的结构合理，部件完好无损，紧固件无松动现象，无渗漏油现象。
绝缘电阻测试结果表明，该变压器的绝缘电阻符合相关标准要求，说明其具有良好的绝缘性能。
介质损耗角正切值测量结果表明，该变压器的介质损耗角正切值在允许范围内，说明其具有良好的绝缘性能。
油浸式变压器作为电力系统的重要设备，其正常运行对于整个电力系统的稳定性和可靠性具有重要意义。
本文对油浸式变压器故障诊断方法进行综述，详细介绍了几种常见的方法及其优劣和应用情况，并展望了未来的发展趋势。
油浸式变压器是一种常见的电力设备，其主要作用是转换和传输电力。
由于其工作环境的复杂性和高电压、大电流的运行特点，油浸式变压器常常会出现各种故障，如绕组变形、绝缘老化、过热等，这些故障不仅会影响电力系统的正常运行，严重时还可能导致设备损坏和火灾事故。
面向大数据的多目标决策优化算法研究
面向大数据的多目标决策优化算法研究一、引言随着大数据时代的到来，数据量的增加和多样性的增强对现有决策分析方法提出了新的挑战。
多目标决策优化是面向大数据时代的一个重要问题，它的目标是在考虑多个目标函数的情况下寻找一组可行解，以达到最优甚至是全局最优的状态。
同时，多目标决策优化算法需要具备高效、灵活、鲁棒和可解释的特点，以应对不同领域的复杂应用场景，为决策者提供有效的决策支持。
二、多目标决策优化算法的基础理论1. 多目标决策优化的概念多目标决策优化是一种基于优化技术的决策分析方法，它的目标是在考虑多个目标函数的情况下，寻找一组可行解，以达到最优或者是全局最优的状态。
它适用于各种需要考虑多个目标的决策场景，如财务投资、工程设计、供应链管理等。
2. 多目标决策问题的特点与单目标决策问题相比，多目标决策问题具有以下几个特点：（1）多目标函数的矛盾性。
不同目标之间可能存在相互矛盾的情况，寻找一个平衡的解决方案是需要解决的问题。
（2）多样的评价标准。
在不同领域的应用场景中，可能需要考虑各种不同的评价标准，以反映出多个目标函数的不同性质。
（3）多维的决策空间。
多目标决策优化问题往往与大规模的数据和复杂的决策空间相关联，需要有效地处理高维度和非线性优化问题。
3. 多目标决策优化算法的分类多目标决策优化算法主要包括基于遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法和差分进化算法等的演化算法，以及基于支持向量机、人工神经网络和模糊逻辑等的智能算法。
这些算法在不同场景下都有着广泛的应用，对于寻找多目标决策优化的最优解都具有很好的效果。
三、多目标决策优化算法的应用现状1. 工程设计领域中的应用在工程设计领域，多目标决策优化算法广泛应用于设计优化和参数优化等方面。
如利用多目标遗传算法对机械结构的材料、结构、重量等进行设计优化，到达机械结构体积最小、质量最轻、刚度最大的优化效果。
2. 制造业领域中的应用在制造业领域，多目标决策优化算法可用于制造过程产能、质量和成本的优化，以及制造工艺的难度评估和风险管理。
人工智能岗位招聘笔试题与参考答案(某大型国企)2025年
2025年招聘人工智能岗位笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪项不是人工智能领域常用的算法？A、决策树算法B、支持向量机算法C、神经网络算法D、遗传算法E、牛顿迭代法2、以下哪个概念不属于人工智能的范畴？A、机器学习B、自然语言处理C、人机交互D、量子计算E、数据挖掘3、以下哪项不是人工智能常见的应用领域？A、自动驾驶B、自然语言处理C、基因编辑D、云计算4、在机器学习算法中，以下哪种算法属于监督学习？A、K-means聚类B、决策树C、朴素贝叶斯D、Apriori算法5、以下哪个算法属于无监督学习算法？A. 决策树B. K最近邻（KNN）C. 朴素贝叶斯D. 主成分分析（PCA）6、以下哪个指标用于评估分类模型？A. 精确率（Precision）B. 召回率（Recall）C. F1值（F1 Score）D. 真正例率（True Positive Rate）7、在以下哪种情况下，使用深度学习模型进行图像识别的效果最佳？A. 图像分辨率非常低，仅有几像素B. 图像分辨率较高，但存在大量噪声C. 图像分辨率中等，且清晰无噪声D. 图像分辨率极高，但只有一张图片8、以下哪个不是人工智能领域的常见监督学习算法？A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. 随机森林D. 遗传算法9、题干：在以下人工智能技术中，哪项技术通常用于实现自然语言处理中的情感分析？A. 深度学习B. 机器学习C. 支持向量机D. 专家系统 10、题干：以下哪项不是人工智能在制造业中常见的应用场景？A. 智能机器人进行生产线上的装配工作B. 利用人工智能进行产品质量检测C. 通过人工智能技术实现生产线自动化控制D. 在办公室内进行文件归档和管理二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术属于人工智能领域的前沿技术？（）A. 深度学习B. 自然语言处理C. 机器人技术D. 虚拟现实E. 量子计算2、以下关于人工智能伦理原则的说法，正确的是？（）A. 人工智能系统应确保用户隐私保护B. 人工智能系统应避免歧视性决策C. 人工智能系统应具备自我意识D. 人工智能系统应保证其决策过程的透明度E. 人工智能系统应优先考虑经济效益3、以下哪些技术或方法属于人工智能领域？（）A、机器学习B、自然语言处理C、深度学习D、云计算E、区块链4、以下关于人工智能伦理问题的描述，正确的是？（）A、人工智能应尊重人类价值观和道德规范B、人工智能不应侵犯个人隐私C、人工智能系统应具备公平性，避免歧视D、人工智能的决策过程应透明可追溯E、人工智能的发展不应以牺牲环境为代价5、以下哪些是人工智能领域中常用的算法？（）A. 深度学习B. 支持向量机C. 遗传算法D. 聚类算法E. 神经网络6、以下哪些是人工智能在工业自动化领域的应用？（）A. 自动化机器人B. 智能监控系统C. 无人驾驶汽车D. 智能制造系统E. 传统制造业的自动化改造7、以下哪些技术属于人工智能的核心技术？（）A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 计算机视觉E. 云计算8、以下关于人工智能伦理的描述，正确的是？（）A. 人工智能应遵循公平、公正、公开的原则B. 人工智能的发展不应损害人类的利益和尊严C. 人工智能系统应具备自我保护能力D. 人工智能的决策过程应完全透明9、以下哪些技术是人工智能领域中常用的自然语言处理（NLP）技术？（）A. 机器翻译B. 语音识别C. 情感分析D. 深度学习 10、以下哪些算法在人工智能领域中常用于图像识别？（）A. 支持向量机（SVM）B. 卷积神经网络（CNN）C. 决策树D. 随机森林三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、人工智能系统在处理复杂问题时，其性能会随着问题规模的增加而线性下降。
测控技术与仪器专业毕业设计题目汇总
测控技术与仪器专业毕业设计题目汇总【本文由大学生电脑主页( )收集整理，大学生电脑主页——大学生的百事通】基于遗传算法的图像阈值分割方法的研究探地雷达回波信号数据采集系统的设计基于支持向量机软测量的研究盲信号处理及其应用研究神经网络在模式识别中的应用研究计算机绘制曲线的方法途径与及其应用光纤布喇格光栅温度和应变同时测量系统光纤加速度传感研究与系统设计分布式光纤温度传感器系统的设计等精度频率计的设计分布式光纤电压测量系统的设计与研究光纤光栅不均匀受力特性分析轧机扭振测量无线感应电源的设计水泥篦冷机熟料温度测量方法的研究分布式光纤微弯压力传感器的研究水泥篦冷机料层厚度测量方法研究超声波水流量计的设计基于小波理论的图像压缩技术研究基于信号消噪的语音增强技术的研究光纤小波滤波器的研究智能变频空调器的模糊控制技术的研究高双折射光纤应变测量系统的研究玻璃钢玻瓦生产线温度控制方法的研究测试信号分析网络虚拟实验平台设计数字图像相关法动态位移测量研究及其应用光孤子通信的仿真研究光纤自适应偏振模色散补偿系统的研究基于Sagnac效应的光纤电流传感系统的研究图像处理中几种算法的研究与应用倒立摆智能模糊控制系统的研究基于网络环境的数字信号处理ICAI系统图像边缘检测在关节镜图像处理中的应用光纤波长扫描干涉方法在位移测量中的应用光纤光栅扭转传感器的研究基于信息熵的振动信号分析技术研究参数自整定模糊PID控制器的设计基于FPGA的分布式声表面波应变传感系统智能模糊控制在全自动洗衣机中的应用研究ABS系统的应用与设计光孤子源的研究取样光栅特性的理论研究智能化RLC测量仪的设计基于虚拟仪器的光纤电压传感器的研究智能测厚仪的设计光纤光栅横向应变传感器的研究神经网络控制器设计光纤光栅特性及其色散特性的应用神经网络在轧机AGC系统中的应用研究光纤微位移传感器的研究基于偏振调制的光纤电压传感器的研究数据处理在三维图像显示及处理中的应用基于半导体吸收原理的光纤温度传感器研究取样光纤布喇格光栅滤波器的设计热式气体质量流量计的设计扭转光纤电流传感器的研究几种基本光学原理的仿真分析图像处理中各种显示方法的研究与应用光谱吸收式气体传感器的研究与设计表面粗糙度的光纤测量仪研究与设计原油多相流流量测量仪的研究与设计光学式电流互感传感器的研究与设计变压器油中微水含量测量仪的设计与研究光纤亮度与颜色温度测量仪的研究与设计激光在线测径仪的研究与系统设计用于高温状态下的涡流式流量传感器及其系统的设计压电传感器即插即用技术的研究激光三角法测厚系统的设计准静态电荷放大器的设计激光脉冲测距系统的设计基于牛顿环的透镜曲率半径自动测量系统的设计基于CCD的玻管尺寸测量系统的设计激光表面粗糙度检测系统的设计CCD平板位置检测系统的设计便携式多功能测尘仪的研制成分含量近红外快速检测技术及系统的研究基于声光传感技术的楼道照明系统的研究近红外光谱分析在药品识别中的应用研究便携式井下甲烷浓度检测仪器的设计多传感器火灾报警系统的设计智能化压力传感器的研究储粮仓群微机测温系统的研究智能化水平仪的研究与设计数据融合在压力容器声发射检测中的应用玻璃厚度激光在线监测系统的研究基于PLC的污水处理系统的研究给排水系统研究在机测量与反求系统的研究智能仪表的设计及CAN总线接口技术研究红外热辐射温度测量系统设计与研究基于热电偶的温度测量系统的设计与研究基于石英晶体温度传感器的温度测量系统设计与研究吊车防撞报警系统的设计与研究差动电容压力测量系统设计与研究数字式汽车参数测试系统设计与研究粮食含水率测量系统设计与研究非导磁材料镀层厚度检测系统设计与研究超声海水流速测量系统研究海水温度检测系统的研究海水浪高测量系统的研究海水流速测量系统研究海水噪声测量系统研究海水浪涌压力测量系统研究基于混沌理论的微弱信号检测研究小波分析在奇异信号检测中的应用研究声光器件参数测量系统研究便携式数字化超声波检测仪器的设计与研究超声波在火车车轮裂纹检测系统中的应用研究正交矢量型锁相放大器在微弱信号检测中的应用基于经验模态分解的旋转机械故障诊断的研究信息融合技术在轧机故障诊断中的应用研究基于小波神经网络的旋转机械故障诊断的研究激光多普勒扭转振动测试技术的研究轧机主传动轴在线监测系统研究非接触式轧机主传动系统扭矩监测系统的研究单晶硅吸收型光纤温度传感器的设计研究光纤传感位移测量系统设计超声波智能硬度检测仪的设计粮食烘干塔中温度水分智能检测系统设计在线无创伤植物水势自动监测仪的设计研究虚拟仪器在供水网络监控与故障诊断中的应用掺稀土光纤光源传感器测量可燃气体的研究组态软件在换热系统虚拟成像中的应用基于虚拟仪器的锅炉模糊控制系统的研究基于虚拟仪器的供热多路巡回检测系统基于虚拟仪器的多功能测量系统的研究图像处理技术在人脸识别中的应用研究数据压缩技术在遥测遥控系统中的应用用于面粉品质检测的吹泡示功仪的研究与设计可吸入颗粒物监测系统的设计办公用门禁系统的研究与设计粮食筒仓温控系统的研究与设计双自整角机角度测量系统的设计基于热电偶的智能测温系统的设计温湿度测量系统的研究与设计轿车自动变速系统的研究与设计激光微束捕陷生物粒子原理和特性分析指纹认证技术和信号处理方法研究滴定法测量血清HCO3离子浓度原理和设计热力管道流量测量方法及测量系统设计赤潮的生成机制和预报模型研究海水中矿物油污染浓度荧光测量方法和仪器设计汽车尾气排放检测仪的设计非接触式表面粗糙度测量系统的设计工件直线度在线测量系统的研究与设计激光干涉式微位移测量系统的研究与设计烟尘颗粒浓度在线监测系统的设计基于CCD的小尺寸测量系统的研究与设计光纤布喇格光栅曲率传感技术的研究LED宽带光源的设计研究光纤光栅电流传感技术的研究光纤光栅电压传感技术的研究基于温度补偿技术的光纤光栅位移传感器的设计研究热释红外线无线报警系统的设计研究热释红外卫生间节水控制器的设计研究光纤光栅温度传感器的设计研究汽车轮胎运行状态的监测研究基于超声波技术的避障检测系统的研究锥度检测仪的设计驾驶员疲劳状态的视频监测的研究呼吸次数和心率的测量研究基于FPGA的图像边缘检测的研究电机运行监测仪的设计传送带运行状况监测的研究基于霍尔元件的钻机转盘扭矩测量系统的研究智能压力传感器系统的研究高压开关柜触点温度在线监测技术的研究基于霍尔传感器的金属管转子流量测量的研究基于单片机构成环境温湿度实时测控系统的研究高压容器超声波液位检测系统的研究电子舌及其应用的研究人工嗅觉系统的研究与设计光纤光栅应力传感系统的研究超声硬度检测仪的研究与设计超声波流量计的研究【本文由大学生电脑主页( )收集整理，大学生电脑主页——大学生的百事通】。
基于支持向量机和遗传算法机器人运动目标检测
调 Ｈ 能较 准确地 反映颜 色种类 ， 和度 Ｓ反应 颜色 的 饱
浓淡 ， 抗外 界 光照 条件 干扰 较 强 ， 因此 被广 泛 采用 ． 目
收 稿 日期 ：０ ０ ０ — １ ２ １ 基 金项 目（０ ０ ０ ９ 福 ２ １ Ｈ６ １ ）
说， 根据分 类结果 尝试 采用遗 传算法 （ ＧＡ） 时检测 运 实 动 目标足 球 的坐标 并跟 踪 ， 得 了较 为满 意 的效果． 取
的原 材料 的光线 吸收 和 反射 特 性 来 决定 ， 物 体 的亮 但 度 明显地受 光照 和视 角的影 响． 如 ， 个 阴影 落在物 例 一
１ 目标 识别 方 法
ｌ １ 颜 色 模 型 的选 取 －
由于 Ｒ Ｂ颜 色模 型 相 关 性 很 高且 易 受 光 源及 环 Ｇ
境 干扰 ， 以通 常 把它 转 换 成 ＨＳ 颜 色 模 型 ， 为色 所 Ｉ 因
ＨＳ 在变换 过程 中存 在 奇异 点 且 为 非 线性 变 换 ， 于 Ｉ 对 Ｈ 的计算 较为 复杂 ， 涉及 反 余 弦 、 除法 和 开平 方 运算 ，
在 多次足球 比赛 和 平 时训 练 中， 们 发 现并 总 结 我 了一种新 方 法 ， 过 分 析 ＨＵＶ、 Ｉ Ｙ Ｑ 等颜 色 模 通 ＨＳ 、 Ｉ 型 对机器 人 目标 的 的 二 维 直 方 图 ， Ｑ 颜 色 模 型 对 ＹＩ
橙、 、 、 、 绿 黄 蓝 白特征 相对 分 散 不 重 叠 ， 对 光 线 不 敏 且 感 ， 由支持 向量 机 （ ＶＭ） 可 Ｓ 离线 训 练 、 线使 用 ， 获 在 并 得 分类 （ １ ． 图 ） 作为 最 重 要 的 相对 运 动 的 目标 足 球 来
基于GEP的支持向量机分类算法研究的开题报告
基于GEP的支持向量机分类算法研究的开题报告一、选题的背景和意义支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法。
在分类问题中，SVM可以通过将数据映射到高维空间中，最大限度地分隔数据点，从而构建一个超平面来实现分类。
这种方法具有高准确性、可扩展性强、泛化能力好等特点，因此在许多领域得到了广泛应用，如自然语言处理、图像识别等。
而基因表达式规律挖掘（Gene Expression Programming，GEP）是一种机器学习技术，通过将基因表达式转化为计算机程序，并结合遗传算法进行迭代优化，从而得到最佳的表达式。
GEP相对于其他基因表达式算法具有更好的搜索空间、更好的适应性等优点，广泛应用于基础医学、神经科学等领域。
本研究旨在将GEP应用于SVM分类算法中，借助GEP的优势，提高SVM的分类准确性和泛化能力，为实际问题的分类分析提供更好的解决方案。
二、研究内容、实施方案及技术路线1.研究内容：基于GEP的支持向量机分类算法的研究与实现，主要包括数据预处理、分类模型构建、模型训练、测试与评估等方面。
2.实施方案：选取适当的基因表达式数据集，进行数据预处理，包括数据清洗、归一化等；构建基于GEP的SVM分类模型，同时利用交叉验证等方法进行模型优化；对模型进行训练，以最大化模型的分类准确性和泛化能力；在测试集上评估模型的分类性能和鲁棒性。
3.技术路线：主要采用Python语言和相关的机器学习工具包进行开发和实现，使用GEP算法进行多层遗传编程，结合SVM算法进行数据分类任务。
三、预期结果及应用价值1.预期结果：本研究将基于GEP技术实现针对基因表达式数据的SVM分类算法，成功地将GEP算法应用于SVM分类算法中，并通过实验分析对算法的分类准确性和泛化能力进行评估。
2.应用价值：基于GEP的SVM分类算法可作为一种新的分类算法应用于基因表达式数据的分析中，具有更高的分类准确性和泛化能力，可以为生物医学研究等领域的基因表达式分析提供更好的解决方案。
基于支持向量机的故障诊断方法研究
基于支持向量机的故障诊断方法研究近年来，基于机器学习的故障诊断方法已经成为了诊断领域的研究热点。
其中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）被广泛应用于故障诊断领域，并已经取得了不错的结果。
本文将对基于支持向量机的故障诊断方法进行研究，旨在探讨其优势和应用前景。
一、SVM的原理SVM是一种二分类模型，其目的是在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
SVM的决策函数为：f（x）=sign（w·x+b）其中，w是法向量，b是偏置，x是特征向量，f（x）为预测值，sign（·）为符号函数。
SVM方法利用Kernel技巧将非线性问题转化为线性问题，进而解决二分类问题。
其核函数的选择在一定程度上决定了SVM的性能，不同的核函数适用于不同的数据分布。
二、基于SVM的故障诊断方法在故障诊断中，SVM主要应用于分类问题。
具体而言，将已知状态的数据分为正常数据和故障数据，通过训练建立分类模型。
其流程如下：（1）收集数据。
通过传感器、监控设备等手段，获取机器设备的运行参数，构成数据集。
（2）数据处理。
对数据进行预处理、特征提取等操作，建立特征向量。
（3）划分数据集。
将数据集划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来测试模型的预测性能。
（4）模型训练。
利用SVM算法对训练集进行拟合，得到分类器。
（5）模型测试。
用测试集对分类器进行测试，评价模型的分类性能。
（6）模型优化。
在模型的训练和测试过程中，通过不断优化模型参数，提高模型的分类性能。
三、SVM在故障诊断中的优势（1）数据处理简单。
SVM对数据质量的要求不高，可以处理各种数据类型和数据分布，降低了对数据预处理的要求。
（2）分类性能强。
SVM可以非常有效地解决线性和非线性分类问题，且对噪声数据有较强的容错能力。
（3）适应小样本数据。
SVM对于数据量较小的情况下，仍然可以取得很好的分类效果。
（4）泛化能力强。
支持向量机与遗传算法的结合方法
支持向量机与遗传算法的结合方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）则是一种优化算法。
两者结合的方法可以在解决复杂问题时发挥更大的作用。
本文将探讨支持向量机与遗传算法的结合方法，并分析其在实际应用中的优势。
支持向量机是一种监督学习算法，其基本思想是通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。
在实际应用中，支持向量机常用于分类和回归问题。
然而，对于一些复杂的问题，单独使用支持向量机可能无法取得理想的结果。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化问题的解。
遗传算法适用于求解复杂的多维、多模态的优化问题，能够在搜索空间中找到全局最优解或接近最优解的解。
支持向量机与遗传算法的结合方法可以通过以下步骤实现。
首先，使用支持向量机对数据进行分类或回归分析，得到一个初始解。
然后，将初始解作为遗传算法的种群，通过交叉和变异等操作对种群进行进化。
在每一代中，根据适应度函数对个体进行选择，保留适应度较高的个体，并淘汰适应度较低的个体。
最后，通过多代的进化，得到一个优化后的解。
支持向量机与遗传算法的结合方法具有以下优势。
首先，支持向量机能够通过对数据的学习得到一个初始解，遗传算法则能够通过进化过程不断优化解，使得最终的解更加接近最优解。
其次，遗传算法能够克服支持向量机在高维空间中计算复杂度较高的问题，通过优化算法的搜索能力，找到更优的解。
此外，支持向量机与遗传算法结合的方法也能够提高模型的鲁棒性，减少过拟合的风险。
在实际应用中，支持向量机与遗传算法的结合方法被广泛应用于各个领域。
例如，在图像识别领域，可以使用支持向量机对图像进行分类，然后使用遗传算法优化分类结果。
在金融领域，可以使用支持向量机对股票市场进行预测，然后使用遗传算法优化投资策略。
人工智能与智能电网
人工智能与智能电网近年来，随着科技的不断进步，人工智能技术也日益成熟，已经在各行各业得到了广泛应用。
其中，智能电网技术是最为耳熟能详的一项。
智能电网可以彻底改变电力系统的运行方式，从而提高电网的可靠性和效率。
本文将从人工智能和智能电网的角度来探讨这个话题。
一、智能电网的技术智能电网是一种优化能源利用、增强电网运行、降低能源消耗的电网系统。
智能电网与传统电网相比，具有更高的可靠性、效率和安全性。
智能电网的主要特点包括以下几个方面：1. 大数据的应用。
智能电网可以收集大量数据，并通过分析比对，为电网的管理和维护提供决策支持。
2. 人工智能技术的应用。
智能电网可以应用人工智能技术、深度学习、自然语言处理等技术，在电网的建设、管理、现场运维和故障排查等方面提供有效地解决方案。
3. 智能化设备的使用。
智能电网可以应用智能表、智能电器、智能电网装置等智能化设备，从而实现电能计量、计费、监测、控制、安全保障等工作功能。
4. 信息互联互通。
智能电网可以实现信息的互联互通，即在不同地点、不同运营商、不同设备之间实现数据的高效传输和共享。
这为智能电网的合作和资源共享奠定了基础。
二、人工智能与智能电网的结合通过应用人工智能技术，智能电网可以更好地应对电网系统的复杂性和不确定性。
实现人工智能与智能电网的结合，需要实施以下几项工作：1. 数据分析与挖掘。
通过大数据的应用，智能电网可以实现数据的实时监测和有效分析。
例如，卫星遥感技术可以帮助智能电网监测电网状态，红外探测技术可以帮助智能电网监测电线和电杆的状态。
2. 模型建立与运用。
智能电网可以建立各种模型，提高电力系统的运行、监测和评估能力。
例如，智能电网可以利用支持向量机技术、神经网络和遗传算法等技术建立基于电力系统的预测模型。
3. 智能控制与优化。
智能电网可以采用智能控制和优化技术，进行有效的电网规划、运行、监测和调节。
例如，电网可采用基于约束规划的智能控制技术，实现对电网运行状态、负载等因素的智能管理。
基于遗传算法支持向量机的网络入侵预测
ＫＤＤ ９ １ ９９ ＣＵＰ ｄ ｔ ｅ． Ｔｈｅｒ ｓ ｈｏ ｔａ ｈ ｔ ｄ ａ ｅｙ ｇ ｏ ｅ ｅ ｔｏ ａｅ ｗｈｉｅｔ ｒ ｉ ｎ ｉ ｓｒ — ａａ ｓ ｔ ｅ ｕｈｓｓ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｍｅｈｏ ｈ ｓｖ ｒ ｏ ｄ ｄ ｔ ｃｉｎ ｒ ｔ ｌ ｈｅ ｔａｎｉｇ ｔｍｅ ｉ ｅ ｄ ｃ ｄ，ｂ ｔｅ ｈ ｎ ｔ ｌ ｓｉ ａ ｕ ａ ｅｗｏｋ ａｇ ｒｔ ｍ ． ｕｅ ｅｔ ｒｔａ ｈｅ ｃａ ｓｃ ｌｎｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｌｏｉｈ
Ｋ Ｙ ＯＲ ： ｅｅ ｃａ ｏ ｔｍ（ Ａ） Ｓｐ ｏｔ ｅｔ ａｈｎ （ Ｖ ； ｅ ｏｋｉｔ ｓ ｎ Ｄ ｔ ｔ ｎ Ｅ Ｗ ＤＳ Ｇ ｎｔ ｌ ｒｈ Ｇ ； ｕ ｐｒｖｃ ｒ ｃｉｅ Ｓ Ｍ） Ｎ ｔ ｒ ｎｒ ｉ ； ｅｅ ｉ ｉ ｇｉ ｏｍ ｗ ｕ ｏ ｃｏ
高 维 、 样 本 和 线 性 不 可 分 性 ， 工 智 能 方 法 是 解 决 这 类 问 小 人
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｔ ｅ ｏ ｔ ｌ ｌｏ ｔ ｍ ｉ ｕ ｅ ｎ ｐ ｅ ｉｔ ｇｍｏ ｅ ｏ ｈ ｅ ｔ ｅ．Ｔ ｅ ｓ ｐ ｏ ｅ ｔｒｍａ ｈ ｎ ｓｕ ｅ ｉ ｌｔ ｈ ｈ ｐ ｉ ｇ ｒ ｈ ｓ ｓ ｄ ｉ ｒ ｄ ｃｉ ｄ ｌ ｎ ｔ ｅｔ ｓ ｓ ｔ ｈ ｕ ｐ ｒ ｖ ｃｏ ｃ ｉ ｅ ｉ ｓ ｄ ｔ ｓｍｕ ａｅｔ ｅ ｍａ ａ ｉ ｎ ｔ ｏ
基于智能算法的光伏系统故障检测和诊断方法
支持向量机算法
善于处理分类问题，但难以处理连续型数据，且对参数和数据集大小敏感。
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为规律来进行优化。
在光伏系统故障检测和诊断中，可以利用粒子群优化算法对神经网络模型进行优化，以降低模型的复杂度和提高其预测精度。
具体实现过程中，需要对支持向量机的参数进行编码，并将编码后的参数作为状态，通过模拟退火算法搜索最优解。
07
展望与挑战
深度学习算法的应用
01
随着深度学习算法的发展，未来将更加广泛地应用于光伏系统的故障检测和诊断，通过训练神经网络对故障特征进行自动提取和分类，提高故障检测的准确性和效率。
基于智能算法的光伏系统故障检测和诊断方法的发展趋势
故障检测和诊断的方法主要包括基于物理模型的诊断方法和基于数据驱动的诊断方法。
故障检测和诊断的基本流程和方法
1
智能算法在故障检测和诊断中的应用
2
3
智能算法在光伏系统故障检测和诊断中发挥着重要作用，包括神经网络、支持向量机、决策树、聚类分析等。
智能算法的应用
智能算法在故障检测和诊断中的应用一般包括数据预处理、模型训练和预测三个阶段。
光伏系统的工作原理
太阳能电池板将太阳能转化为直流电，通过充电控制器将直流电输送到蓄电池组进行储存，当需要用电时，逆变器将蓄电池中的直流电转化为交流电供给负载。
光伏系统的组成和工作原理
故障检测和诊断的基本流程
故障检测和诊断是光伏系统维护的重要环节，一般包括数据采集、分析诊断和修复三个阶段。
故障检测和诊断的基本方法
神经网络可以模拟人类的联想、推理、归纳等思维过程，具有强大的模式识别和预测能力。
基于词向量的SVM集成学习社交网络抑郁倾向检测方法
基于词向量的SVM集成学习社交网络抑郁倾向检测方法1. 引言1.1 背景介绍社交网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，人们在社交网络上分享生活点滴、交流心情感受，与朋友亲人保持联系。
随着社交网络的普及和使用，越来越多的人在社交网络上表现出抑郁倾向。
抑郁是一种常见的心理健康问题，严重影响患者的生活质量和社交交往。
通过社交网络对抑郁倾向进行及早发现和干预具有重要意义。
主要是使用词向量技术和支持向量机(SVM)等机器学习方法，对社交网络用户的言论和行为进行分析，从中挖掘出可能存在的抑郁倾向特征。
通过对这些特征进行识别和分类，可以帮助检测社交网络用户的抑郁倾向，及早发现患者并给予帮助。
借助SVM集成学习方法，可以提高抑郁倾向检测的准确性和稳定性，增强模型的泛化能力。
本研究旨在通过基于词向量的SVM集成学习方法，有效检测社交网络用户的抑郁倾向，为心理健康领域的研究和实践提供有益参考。
希望通过本研究的开展，能够为社会大众提供更好的心理健康服务，并为相关政策和干预措施的制定提供科学支持。
1.2 研究意义抑郁症是一种常见且严重的心理疾病，给患者的生活、工作和社交带来了极大的困扰。
随着社交网络的普及和人们在网络上的大量活动，研究人员开始探索利用社交网络数据来进行抑郁倾向的检测。
这种方法不仅可以帮助识别患有抑郁症的个体，还可以为心理健康领域的研究和干预提供重要线索。
2. 正文2.1 词向量技术简介词向量技术是自然语言处理领域中一种广泛应用的技术，它通过将词语表示为连续向量来实现文本的向量化表示。
词向量技术的提出最早可以追溯到基于神经网络的词向量模型，如Word2Vec和GloVe 等。
这些模型通过上下文预测词语的方式，将具有相似语义的词语映射到接近的向量空间中。
在词向量表示中，词语之间的语义关系可以通过向量之间的相似度来衡量，使得机器能够更好地理解和处理自然语言文本。
词向量技术在文本分类、实体识别、句法分析等任务中取得了显著的成果。
配电自动化系统的故障检测技术
配电自动化系统的故障检测技术随着电力系统的快速发展，配电网络的重要性日益凸显。
配电自动化系统作为现代电力网络的重要组成部分，不仅提升了配电网的可靠性和安全性，还能够及时识别和处理故障，优化资源配置。
在这样的背景下，故障检测技术的研究与应用显得尤为重要。
本文将对配电自动化系统中的故障检测技术进行深入探讨。
配电自动化系统概述配电自动化系统是指通过现代信息技术与通信技术，对配电网进行全面监测、控制和管理的系统。
其核心目标是实现配电网的可靠、高效、安全运行。
配电自动化不仅能够实时获取网络的运行数据，还可以对配电设备进行远程控制和调度，从而提高供电的可靠性和灵活性。
故障检测技术的重要性在配电自动化系统中，故障检测技术是确保系统安全稳定运行的基石。
其重要性体现在以下几个方面：提高供电可靠性：及时准确地检测并诊断故障，能够在最短时间内恢复供电，减少用户用电中断时间。
保障设施安全：通过实时监控设备状态及故障发生情况，降低设备损坏及事故发生风险，提高配电设施的安全保障能力。
降低维护成本：通过智能化、自动化的问题检测与诊断，减少人工巡检和维修工时，从而降低运维成本。
优化资源配置：通过对数据的智能分析，实现对边缘区域及高风险区域的精准管理，从而提升管理效率。
故障检测技术的发展历程传统故障检测技术：早期的配电系统依靠人工巡检，结合简单的继电保护装置进行故障判断。
这种方式效率低下且存在较大的漏检概率。
基于监测器件的故障检测：随着科技进步，各种监测器件如传感器、智能开关等相继投入使用。
这些设备能够实时采集运行参数并进行故障诊断，为后续决策提供依据。
智能化故障检测阶段：近年来，随着物联网、人工智能等技术的发展，智能算法逐渐应用于故障检测领域。
通过机器学习算法，可以实现更为精确和高效的故障诊断。
现有的主要故障检测技术1. 数据驱动的方法数据驱动的方法是利用现有的数据进行统计分析和模式识别的一类故障检测算法。
这些方法较少依赖于物理模型，更注重数据本身的信息。
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2
特征提取
图像信号通常带有较高的信息冗余和 自相关
性, 不 适 合 直 接 用 于 模 式 分 类. 离 散 余 弦 变 换 ( DCT ) 是一种常用的特征提取方法, 广泛应用于人 脸识别等应用 对于 M v) = a( u) a( v)
M- 1 N- 1 m= 0 n= 0 [ 6- 7]
1
基于 SVM 的模式分类
DO I: 10. 3785/ j. issn. 1008 - 9497. 2011. 01. 011
基于支持向量机及遗传算法的光刻热点检测
曹葵康, 沈海斌 , 杨 祎巍
( 浙江大学 超大规模集成电路设计研究所 , 浙江 杭州 310027)
*
摘
要 : 提出一种基于支持向量机 ( SV M ) 及遗传算法 ( G A) 的集成电路版图光刻热点检测方法 . 首先对版 图样本进
[ 4]
其中 , b 可以根据库恩 - 塔克 ( KKT ) 条件计算出 . 利用 SVM 进行光刻热点检测时, 首先应对版图 样本进行特征提取, 然后基于这些特征训练 SVM 模 型, 完成后可以利用训练好的 SVM 模型对新的版图 样本进行分类从而判断样本是 否包含某类光 刻热 点. SVM 的参数 C, 以及核函数的参数会影响 SV M 的分类精度 , 本文 基于遗传 算法 对这些 参数进 行 优化 .
行离散余弦变换 ( DCT ) 以提取样本的频域特征 , 然后基于这些样本训练 SV M 分类器以实 现对光刻热点的检测 . 为 了提高光刻热点检测的精度及效率 , 采用遗传算法 ( G A ) 对频域特征进行选择 , 并同时优化 SV M 参 数 . 实 验结果表 明 , 基于 SVM 及版图频域特征并结合遗传算法进行优化的光 刻热点检测 方法可以 有效提高 版图光 刻热点 的检测 精度 . 关 键 词 : 可制造性设计 ; 光刻热点 ; 离散余弦变换 ; 支持向量机 ; 遗传算法 文献 标志码 : A 文章编号 : 1008 - 9497( 2011) 01 - 041 - 05
支持向 量机 ( Support V ecto r M achine, SVM )
. 本文采用 DCT 对版图样本进行
频域转换 , 然后提取 DCT 系数构成特征向量. N 的图像 I , 其 DCT 变换如下: C( u, 是基于统计学习理论的新一代机器学习方法 . 它在 解决小样本、 非线性及高维模式识别问题中表现出 许多独特优势 , 是克服过学习和维数灾难等传统困 难的有效方法 , 成功用于文本分类、 语音识别、 图像 识别等众多领域
s. t. 0
C,
i= 1
i
y i = 0.
其中 i 为拉格朗日乘数, k ( x i , x j ) 为核函数 . SVM 利用核方法将输入向量通过非线性函数映射到高维 特征空间, 然后在特征空间中构造最优超平面. 特征 空间中向量的内积可以通过核函数来计算, 而并不 需要显式计算映射函数, 从而可以避免特征空间维 数灾难问题 . 核函数的选择必须满足 M ercer 条件. 常用的核函数有多项式核 k ( xi , x) = ( ax i x + r ) , 径向基 核 k( xi , x ) = ex p( sig moid 核 k ( xi , x) = t anh( hx i x - xi
第 38 卷第 1 期 2011 年 1 月
浙 江 大 学 学 报 ( 理学版 ) Journal of Zhejiang University( Science Edition) http: / / www. journals. zju. edu. cn/ sci
Vo l. 38 N o. 1 Jan. 2011
i i m i= 1
, 其中 xi
R 为输入 a( v ) =
d
向量; y {- 1, 1} 为 x 对应的类别指标. 构造最优 超平面问题等价于一个带有线性约束的二次规划问 题 , 其对偶问题为
m
1/ N , v = 0; 2/ N , 1 v N - 1.
考虑到不同的特征对分类器的影响不一样 , 为
刻热点可能会影响最终电路的性能甚至导致功能失 效, 因此应在芯片生产之前找出并加以修正. 光刻热 点检测是可制造性设计( DFM ) 中的一项重要技术. 传统的光刻热点检测方法如基于设计规则[ 1] 的 方法 , 随着工艺的发展其作用正日益削弱. 目前基于 光刻仿真的方法是确保版图保 真性的标准验 证方 法. 但是, 基于光刻仿真的方法依赖于具体的工艺参 数以及可能涉及的 RET 的方法和 配置, 由于 涉及 技术保密及软件授权等因素, 基于光刻仿真的热点 检测通常只能在芯片制造厂进行 . 当设计需要修正 时, 会引入较长的交互时间, 延长产品的开发周期 .
当前集成电路生产工艺中, 首先根据设计好的 版图制作掩模 , 然后通过光刻技术将掩模上的图形 转移到硅片上 . 由于亚波长光刻技术中光学邻近效 应 ( OPE) 的影响 , 版图最终转移到硅片上时, 将可能 产生较大的失真. 虽然可以使用各种分辨率增强技 术 ( RET ) , 如 光 学 邻 近 校 正 ( OPC ) , 相 移 掩 模 ( P SM ) 等提高光刻的精度, 但由于设计不当或 RET 技术本身的限制等原因 , 最终硅片上的电路仍可能 会出现桥连( br idging) 或断线 ( breaking) 等现象 , 版 图中可能导致这些现象的地方被称为光刻热点. 光
2 p
3
基于遗传算法的特征选择和 SVM 参数优化
遗传算法( GA) 是一种基于生物进化中自然选
) 以及 择过程的随机搜索算法. 它可以对高维、 大尺度的解
x + ) 等.
求解问题 ( 1) 后 , 可 利用以下判别函数进行模
第1期
曹葵康 , 等 : 基于支持向量机及遗传算法的光刻热点检测
43
空间进行高效的搜索 , 被成 功应用于许多搜索、 优 [ 9] 化、 以及机器学习问题中 . 3. 1 特征选择和 SVM 参数优化 特征选择以及 SVM 参数的选择均会影响 SVM 分类精度. 本文利用遗传算法对两者同时进行优化, 以期获得最好的分类精度. 指定遗传算法的适应函 数为 SV M 分类错误率. SVM 分类错误率可以通过 多重交叉验证得到 . 特征选择即从所有候选的 DCT 系数中选择部 分 DCT 系数构成样本的特征向量, 使 SVM 分类精 度达到最高. 设所有 DCT 系数构成的向量为 F R , 特征选择问题的解可以编码为向量 S, S i { 0, 1} , i = 1 , 2, F , l . 则最 终的 特 征向 量 可表 示 为 R = 表示向量对应元素相乘 . S, 其中符号
( 2)
首先
实验了利用神经网络进行热点检测的方法. WUU J Y 等 提出了一种基于支持向量机 ( SVM ) 并以版 图像素灰度为特征的热点检测方法 . DIN G D 等 提出一种基于人工神经网络并结合版图的几何特征 的热点检测方法. 这些方法不依赖于具体的工艺参 数信息以及 RET 处理方法 , 并且在光 刻热点检测 方面表现出较大的潜力 . 为了进一步提高机器学习方法对光刻热点检测 的精度 , 本文提出一种基于支持向量机 ( SVM ) 并结 合遗传算法( GA) 优化的光刻热点检测方法 . 提取版 图频域信息作为特征并利用遗传算法 ( GA ) 同时进 行特征选择和 SVM 参数的优化 , 以提高光刻热点 检测的精度和效率 .
42
浙 江 大 学 学 报 ( 理学版 )
第 38 卷
为了在设计流程中引入光刻热点检测功能 , 以 便较早的考虑可制造性问题, 研究者开始将机器学 习方法引入 光刻热点 检测. NAGA SE N 等
[ 3] [ 2]
式分类: f ( x ) = sign (
x
i
i SV
y i k ( x i , x ) + b) ,
l
4
4. 1
实验结果
实验数据 本文基于 4 组数据集进行实验, 前两组数据取
m m
max
i= 1
i
- 1 2
i
了提高分类精度 , 应当对这些特征加以选择. 通过特 y iy j
i j
k ( xi , xj ) , ( 1)
i= 1 j = 1 m
征选择, 在提高分类精度的同时还可以减少特征的 数目 , 使分类器的训练和测试过程更加高效[ 8] . 特征选择问题可以看成一个优化问题. 优化的 目标是为了获得最小的分类误差率. 由于优化目标 没有解析表示, 且问题的搜索空间非常大, 不适合用 传统的优化方法解决 . 本文采用遗传算法 ( GA ) 来 解决特征选择问题.
中图分类号 : T P 391. 41
CA O K ui kang , SHEN H ai bin * , Y A NG Yi w ei ( I nstitute of V L SI Design , Zhej iang Univ ers ity , H ang z hou 310027 , China) Lithographic hotspot detection based on SVM and genetic algorithm. Jo ur na l of Zhejiang U niv ersity ( Science Editio n) , 2011, 38( 1) : 041- 045 Abstract: A lithog raphy hotspot detection method based o n suppor t v ect or machine ( SV M ) and g enetic algo rithm ( G A ) is pro po sed. Frequency domain features of integ rated circuit ( IC) layo ut samples are first ext racted w ith dis crete co sine tr ansfo rmatio n. T hen SV M classifier s are tra ined w ith the la yout samples so that it can be used fo r ho ts po t det ection. T o impr ov e the precision and efficiency of this method, genetic alg or ithm is used fo r feature selectio n and SV M parameter optimizatio n. Experiment r esults sho w that the proposed method can improv e the precisio n of lithog raphy hotspot detect ion effect ively. Key Words: design fo r manufacturability ( DF M ) ; lithog ra phy hotspo t; discr ete cosine t ransform ( DCT ) ; suppo rt vecto r machine ( SV M ) ; genetic alg or ithm ( G A)