文中在研究現有先驗知識與支持向量機融合的基礎上,針對置信度函數憑經驗給出的不足,提出了一種確定置信度函數方法,更好地進行分類。該方法是建立在模糊系統理論的基礎上:將樣本的緊密度信息作為先驗知識應用于支持向量機的構造中,在確定樣本的置信度時,不僅考慮了樣本到所在類中心之間的距離,還考慮樣本與類中其它樣本之間的關系,通過模糊連接度將支持向量與含噪聲樣本進行區分。文中將基于先驗知識的支持向量機應用于醫學圖像分割,以加拿大麥吉爾大學的brainWeb模擬腦部數據庫提供的不同噪聲的圖像進行實驗,實驗結果表明采用基于先驗知識的支持向量機比傳統支持向量機具有更好的抗噪性能及分類能力。
資源簡介:文中在研究現有先驗知識與支持向量機融合的基礎上,針對置信度函數憑經驗給出的不足,提出了一種確定置信度函數方法,更好地進行分類。該方法是建立在模糊系統理論的基礎上:將樣本的緊密度信息作為先驗知識應用于支持向量機的構造中,在確定樣本的置信度時,...
上傳時間: 2013-10-12
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資源簡介:支持向量機在波束形成中的一種應用 能夠形成波束,且效果很好.
上傳時間: 2015-07-21
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資源簡介:該文章介紹了支持向量機在圖書館建設中的應用和研究
上傳時間: 2013-12-20
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資源簡介:支持向量機在目標分類中的應用,對支持向量機初學者應該有幫助
上傳時間: 2016-12-02
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資源簡介:最小二乘支持向量機在故障診斷中的應用~~~~~~
上傳時間: 2014-01-09
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資源簡介:VC維理論和結構風險最小化準則是統計學習理論中的重要內容,基于這一理論的支持向量機算法由于具有好的泛化性能受到重視,并被研究用于文本分類問題.基于多項式核的研究工作認為SVM的泛化能力不受多項式階數的影響,并且能夠處理很高維的分類問題,用于文本分類無...
上傳時間: 2013-12-01
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資源簡介:一篇關于支持向量機在故障診斷方面的優秀博士論文,值得參考此文獻。
上傳時間: 2016-11-22
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資源簡介:由現中科院自動化所李子清老師寫的MAF隨機場在圖像分析中的應用,
上傳時間: 2015-09-01
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資源簡介:基于SMO算法的支持向量機,內有詳細的注釋說明,非常不錯的源程序,采用Viusal .Net編寫
上傳時間: 2015-04-30
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資源簡介:當前流行的支持向量機文章,基礎文章,應用次數較多,值得一看
上傳時間: 2013-12-25
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資源簡介::將基于統計學習理論的支持向量機方法引入到測井資料處理和解釋中。在測井巖性識別方面研 究發現,支持向量機方法克服了神經網絡的固有缺陷,提供了一種識別巖性的新方法。應用效果表明 該方法具有適應性強、識別精度高的優點
上傳時間: 2014-07-30
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資源簡介:基于PSO訓練SVM的人臉識別 利用支持向量機在學習能力方面表現的良好性能,結合核主元分析特征提取方法,將其應用于人臉識別中,該方法在實驗中表現了良好的識別性能,為人臉識別領域提供了一條新的識別途徑
上傳時間: 2014-12-03
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資源簡介:基于smo算法的支持向量機(SVM)方法的C++實現,是模式識別技術中經典的算法.
上傳時間: 2015-07-26
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資源簡介:mySVM-latest546一個基于C++的支持向量機源程序,yushujuwenjian
上傳時間: 2014-01-27
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資源簡介:介紹了基于分解思想的支持向量機的訓練算法。
上傳時間: 2015-11-30
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資源簡介:包含五篇文章: 多目標運動圖像識別算法.pdf 計算機視覺方法與應用.pdf 運動目標圖像識別與跟蹤系統的研究.pdf 支持向量機在人臉識別的應用.pdf 重建圖像.pdf
上傳時間: 2016-01-22
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資源簡介:非平衡數據集的分類問題經常出現在許多實際應用中.支持向量機在處理這一類問題時,整體分類性能比較低.為此,Veropoulos提出的采用不同懲罰系數的改進算法可以較好的解決此類問題.此外,可以利用序列最小優化算法簡單快速的解決上述優化問題.
上傳時間: 2014-01-19
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資源簡介:一款基于桌面形式的支持向量機程序,簡單實用!
上傳時間: 2013-12-03
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資源簡介:用于分類的支持向量機 支持向量機是20 世紀90 年代中期發展起來的機器學習技術,建立在結構風險最小化原理之上的支持 向量機以其獨有的優點吸引著廣大研究者,該文著重于用于分類的支持向量機,對其基本原理與主要的訓練算法 進行介紹,并對其用途作了一定的探...
上傳時間: 2013-12-11
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資源簡介:支持向量機在高光譜數據處理與分析中的應用
上傳時間: 2016-11-15
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資源簡介:一種基于matlab的支持向量機小例子,用于預測,LS
上傳時間: 2014-01-05
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資源簡介:基于SMO方法的支持向量機Pascal代碼實現
上傳時間: 2017-04-20
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資源簡介:支持向量機在變壓器故障分析中的應用 是一種優于神經網絡的算法
上傳時間: 2017-05-15
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資源簡介:基于支持向量機(SVM)回歸的MATLAB演示程序
上傳時間: 2014-01-14
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資源簡介:基于Matlab的支持向量機工具箱
上傳時間: 2014-04-07
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資源簡介:我的支持向量機程序,很容易看懂,可在上面進行修改!
上傳時間: 2013-12-14
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資源簡介:支持向量機在模式識別和分類中應用廣泛, 小波方法的多尺度特性也眾所周知。 本文將小波和支持向量機相互結合實現特征提取。
上傳時間: 2017-03-13
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資源簡介:支持向量機作為統計學習理論的實現方法,能很好地解決非線性和高維數問題,克服了神經網絡方法收斂慢、解不穩定、推廣性差的缺點,近年來得到了廣泛地研究,在模式識別、信號處理、控制、通訊等方面得到了廣泛地應用。
上傳時間: 2017-04-01
上傳用戶:zhangyigenius
資源簡介:最新的支持向量機工具箱,有了它會很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Lear...
上傳時間: 2013-12-16
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資源簡介:C++實現的支持向量機神經網絡代碼,歡迎各位使用
上傳時間: 2014-01-26
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