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基于模型检测的内存泄露静态测试方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]湖南邵阳学院信息与电气工程系,湖南邵阳422000, [2]湖南长沙高新区湘华科技信息公司,长沙410001
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No,60673087)
中文摘要:

火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于加权支持向量回归的火灾智能探测系统,加权支持向量回归算法克服了神经网络过学习等不足,及标准支持向量回归中未考虑各样本重要性的差异问题,实验结果表明此火灾智能探测系统优于基于神经网络和标准支持向量回归的探测系统,探测效果显著,具有良好的应用前景。

英文摘要:

The detection of fire is complex and significant in its early age.Aiming at the shortcomings of traditional fire detection method,a new intelligent fire detection system based on Weighted Support Vector Regression(WSVR) is presented.WSVR algorithm overcomes the disadvantages of neural network such as over learning etc.,and the problem of no considering the importance of each sample in the standard SVR.The experiment results show that the intelligent fire detection system is surperior to the detection systems based on neural network and the standard SVR,it has notable detection effect and well application foreground.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909