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基于遗传算法优化支持向量机的网络流量预测 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了支持向量机用于时间序列预测的理论基础和遗传算法优化支持向量机参数的方法,首次把遗传算法优化参数支持向量机应用于两组实际网络流量的预测,并与BP神经网络和RBF神经网络方法进行了比较.结果表明:支持向量机相比较BP神经网络和RBF神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好.利用支持向量机预测网络流量是一种可行、有效的方法. 相似文献
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以马肌红蛋白为参照,研究发酵獭兔后腿肉(肱二头肌)在不同压力下对腌制色泽影响及发色机理机制。将马球肌红蛋白、獭兔肉分别在腌制前后进行超高压(0~400 MPa)处理,再对样品进行圆二色性光谱、色度、肌红蛋白含量、亚硝酸盐残留量等指标测定。结果表明:超高压处理引起肌红蛋白的二级结构发生改变:在400 MPa压力处理,形成的亚硝基肌红蛋白能够有效地维持其结构稳定性。同时,与对照组相比,超高压处理增加了獭兔肉的L*值,减少了a*值;低压处理时亚硝酸盐残留无明显差异,400 MPa压力处理时,先腌制亚硝酸盐的残留较少。本研究为兔肉制品的实际生产加工过程提供了一定的技术参考。 相似文献
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