介紹了基于分解思想的支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法。
資源簡(jiǎn)介：介紹了基于分解思想的支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法。
上傳時(shí)間： 2015-11-30
上傳用戶：z1191176801
資源簡(jiǎn)介：用于漢字識(shí)別和分類的支持向量機(jī)SVMTEST測(cè)試算法,很好用啊
上傳時(shí)間： 2015-04-23
上傳用戶：qazxsw
資源簡(jiǎn)介：Matlab下面的支持向量機(jī)的程序包。。應(yīng)用范圍很廣
上傳時(shí)間： 2015-05-04
上傳用戶：鳳臨西北
資源簡(jiǎn)介：Matlab 的支持向量機(jī)的工具箱 Matlab 的支持向量機(jī)的工具箱
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：mikesering
資源簡(jiǎn)介：用于進(jìn)行所謂的支持向量機(jī)的分析，關(guān)鍵是對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類，用于處理非線性非平穩(wěn)信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介：SVM_light是一種非常流行的支持向量機(jī)的java接口，
上傳時(shí)間： 2015-09-13
上傳用戶：372825274
資源簡(jiǎn)介：這是用matlab編寫的支持向量機(jī)的函數(shù)工具箱，初學(xué)者可作參考
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：xuanchangri
資源簡(jiǎn)介：應(yīng)用MATLAB編輯的支持向量機(jī)的應(yīng)用程序，能進(jìn)行預(yù)測(cè)。
上傳時(shí)間： 2016-05-23
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資源簡(jiǎn)介：這是MATLAB分析中要用到的支持向量機(jī)的程序代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：zmy123
資源簡(jiǎn)介：Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的支持向量機(jī)的源碼。對(duì)研究人工智能的朋友有用。
上傳時(shí)間： 2017-03-14
上傳用戶：frank1234
資源簡(jiǎn)介：matlab中實(shí)現(xiàn)的支持向量機(jī)的工具箱和例子
上傳時(shí)間： 2017-03-23
上傳用戶：123456wh
資源簡(jiǎn)介：該文介紹了基于Gabor小波變換和支持向量機(jī)的人臉識(shí)別.
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于支持向量機(jī)的多類模擬調(diào)制方式識(shí)別算法。該算法通過(guò)分析模擬調(diào)制信號(hào)的特點(diǎn)，提取有效的特征向量以區(qū)分不同的調(diào)制方式，并基于支持向量機(jī)和判決樹分類思想，將特征向量映射到高維空間中加以分類。
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：ls530720646
資源簡(jiǎn)介：一篇很好的論文,重點(diǎn)介紹了支持向量機(jī)的工程應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：gououo
資源簡(jiǎn)介：C針對(duì)模式識(shí)別問題H描述了支持向量機(jī)的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權(quán)=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機(jī)方法H用于降低訓(xùn)練時(shí)間和減少計(jì)算復(fù)雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法分塊法I分解法H提 高泛化能力的模型選擇方法H以及逐一鑒別法I一一區(qū)分法IPD....
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：Ants
資源簡(jiǎn)介：基于支持向量機(jī)的郵件過(guò)濾,這篇文章我看了，感覺對(duì)研究郵件過(guò)濾的朋友，有很大幫助。分享出來(lái)給大家
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶：牛津鞋
資源簡(jiǎn)介：介紹了支持向量機(jī)的原理,建立了支持向量機(jī)回歸模型
上傳時(shí)間： 2013-12-05
上傳用戶：xiaoyunyun
資源簡(jiǎn)介：介紹了支持向量機(jī)的概念，對(duì)于初學(xué)者有比較好的指導(dǎo)意義
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：erkuizhang
資源簡(jiǎn)介：詳細(xì)介紹了支持向量機(jī)的概念以及方法，同時(shí)也介紹了支持向量機(jī)的實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2017-08-09
上傳用戶：123456wh
資源簡(jiǎn)介：具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)（SVM）對(duì)于小樣本決策具有較好的學(xué)習(xí)推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識(shí)的方法在故障診斷中的運(yùn)用。針對(duì)這一問題，提出了利用支持向量機(jī)的方法對(duì)匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對(duì)...
上傳時(shí)間： 2013-11-04
上傳用戶：s363994250
資源簡(jiǎn)介：文中在研究現(xiàn)有先驗(yàn)知識(shí)與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對(duì)置信度函數(shù)憑經(jīng)驗(yàn)給出的不足，提出了一種確定置信度函數(shù)方法，更好地進(jìn)行分類。該方法是建立在模糊系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上：將樣本的緊密度信息作為先驗(yàn)知識(shí)應(yīng)用于支持向量機(jī)的構(gòu)造中，在確定樣本的置信度時(shí)，...
上傳時(shí)間： 2013-10-12
上傳用戶：cmc_68289287
資源簡(jiǎn)介：對(duì)直推式支持向量機(jī)的較為經(jīng)典的介紹，包含一些直推式學(xué)習(xí)的思想，算法
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：王慶才
資源簡(jiǎn)介：：將基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)方法引入到測(cè)井資料處理和解釋中。在測(cè)井巖性識(shí)別方面研 究發(fā)現(xiàn)，支持向量機(jī)方法克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固有缺陷，提供了一種識(shí)別巖性的新方法。應(yīng)用效果表明 該方法具有適應(yīng)性強(qiáng)、識(shí)別精度高的優(yōu)點(diǎn)
上傳時(shí)間： 2014-07-30
上傳用戶：sclyutian
資源簡(jiǎn)介：隨著杜會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，環(huán)境水污染現(xiàn)象也日趨嚴(yán)重，迫切需要環(huán)境水質(zhì)多參數(shù)監(jiān)測(cè)與智能分析系統(tǒng)，以為環(huán)境監(jiān)測(cè)、管理和控制提供科學(xué)的手段。水質(zhì)多組分檢測(cè)涉及到多傳感器數(shù)據(jù)融合、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電化學(xué)分析和人工智能等多學(xué)科的交叉，在眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用...
上傳時(shí)間： 2022-03-18
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資源簡(jiǎn)介：IE 工具書 于支持向量機(jī)的手寫體相似 開發(fā)工具： C 文件大小： 5 KB 上傳時(shí)間： 2004-10-14 下載次數(shù)： 22 提 供 者： 陳進(jìn)光 詳細(xì)介紹： Keil C 編程的手寫板
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：釣鰲牧馬
資源簡(jiǎn)介：人工智能模式識(shí)別中基于支持向量機(jī)的分類算法在識(shí)別領(lǐng)域?qū)儆谳^新的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：270189020
資源簡(jiǎn)介：--- ----一個(gè)介紹支持向量機(jī)的文檔。 認(rèn)真讀一讀，會(huì)有收獲的。
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：wl9454
資源簡(jiǎn)介：基于SMO算法的支持向量機(jī)，內(nèi)有詳細(xì)的注釋說(shuō)明，非常不錯(cuò)的源程序,采用Viusal .Net編寫
上傳時(shí)間： 2015-04-30
上傳用戶：aa17807091
資源簡(jiǎn)介：基于支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘方法，一篇優(yōu)秀的碩士論文Caj6.0打開
上傳時(shí)間： 2015-05-06
上傳用戶：stella2015
資源簡(jiǎn)介：35本文介紹了基于單片無(wú)線收發(fā)芯片nRF24E1的
上傳時(shí)間： 2015-06-08
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