用支持向量機(jī)(svm)實(shí)現(xiàn)文本的自動(dòng)分類系統(tǒng)。
資源簡(jiǎn)介:用支持向量機(jī)(svm)實(shí)現(xiàn)文本的自動(dòng)分類系統(tǒng)。
上傳時(shí)間: 2014-11-30
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資源簡(jiǎn)介:基于模板匹配與支持矢量機(jī)的人臉檢測(cè) 梁路宏 艾海舟 肖習(xí)攀 葉航軍 徐光佑 張鈸 。本文提出了一種將模板匹配與支持矢量機(jī)(svm)相結(jié)合的人臉檢測(cè)算法。算法首先使用雙眼—人臉模板對(duì)進(jìn)行粗篩選,然后使用svm分類器進(jìn)行分類。在模板匹配限定的子空間內(nèi)采用...
上傳時(shí)間: 2013-11-27
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資源簡(jiǎn)介:使用支持向量機(jī)(svm)方法進(jìn)行圖像的單視度量(single view metrology)的vc++(需要用到wxwindows2.4.2)和matlab源代碼.
上傳時(shí)間: 2016-07-30
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資源簡(jiǎn)介:收錄了多篇支持向量機(jī)(svm)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用的論文,對(duì)使用svm進(jìn)行故障診斷的人員具有一定的參考價(jià)值
上傳時(shí)間: 2014-09-04
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資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)(svm)的一些相關(guān)MATLAB程序
上傳時(shí)間: 2014-08-22
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資源簡(jiǎn)介:基于支持向量機(jī)(svm)回歸的MATLAB演示程序
上傳時(shí)間: 2014-01-14
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資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)(svm)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的新一代學(xué)習(xí)算法,該書可以幫助初學(xué)者學(xué)習(xí)svm。
上傳時(shí)間: 2013-12-02
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資源簡(jiǎn)介:以Visual C++.net為開發(fā)工具,用軟件實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音的自動(dòng)應(yīng)答系統(tǒng)。系統(tǒng)采用基于COM技術(shù)的TAPI3實(shí)現(xiàn),硬件需要一只語(yǔ)音Modem即可。
上傳時(shí)間: 2013-12-14
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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(wèn)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
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資源簡(jiǎn)介:用支持向量機(jī)(svm)實(shí)現(xiàn)分類與函數(shù)回歸的源代碼。內(nèi)有實(shí)例,依湖蘆畫瓢即可。
上傳時(shí)間: 2016-11-03
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資源簡(jiǎn)介:svm 支持向量機(jī)數(shù)學(xué)工具 VC++實(shí)現(xiàn) SMO 序列模型處理
上傳時(shí)間: 2014-11-28
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資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)Windows svm
上傳時(shí)間: 2015-03-08
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資源簡(jiǎn)介:程序主要是用硬件描述語(yǔ)言(VHDL)實(shí)現(xiàn): 4*4鍵盤掃描,簡(jiǎn)潔明了,通俗易懂,比較適合VHDL初學(xué)者
上傳時(shí)間: 2014-01-15
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資源簡(jiǎn)介:程序主要用硬件描述語(yǔ)言(VHDL)實(shí)現(xiàn): 單片機(jī)與FPGA接口通信的問(wèn)題
上傳時(shí)間: 2015-04-06
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法軟件包,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模糊邏輯,支持向量機(jī),采用MATLAB平臺(tái)實(shí)現(xiàn),
上傳時(shí)間: 2013-12-11
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資源簡(jiǎn)介:介紹了用支持向量機(jī)方法做時(shí)間序列回歸和預(yù)測(cè)的步驟
上傳時(shí)間: 2014-01-09
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資源簡(jiǎn)介:用支持向量機(jī)進(jìn)行分類,或者回歸,進(jìn)行預(yù)測(cè)控制
上傳時(shí)間: 2014-01-03
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資源簡(jiǎn)介:一些有關(guān)于用支持向量機(jī)作文本分類的文章,感興趣的人可以
上傳時(shí)間: 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介:MATLAB中應(yīng)用支持向量肌(SVN)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模式識(shí)別處理
上傳時(shí)間: 2013-12-13
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資源簡(jiǎn)介:用支持向量機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,每組數(shù)據(jù)有三個(gè)特征值分為五類
上傳時(shí)間: 2013-12-08
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資源簡(jiǎn)介:這是對(duì)于工業(yè)過(guò)程中連續(xù)攪拌釜反應(yīng)器用支持向量機(jī)建模的實(shí)例。預(yù)測(cè)效果很好。
上傳時(shí)間: 2014-01-13
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資源簡(jiǎn)介:基于PSO訓(xùn)練svm的人臉識(shí)別 利用支持向量機(jī)在學(xué)習(xí)能力方面表現(xiàn)的良好性能,結(jié)合核主元分析特征提取方法,將其應(yīng)用于人臉識(shí)別中,該方法在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)了良好的識(shí)別性能,為人臉識(shí)別領(lǐng)域提供了一條新的識(shí)別途徑
上傳時(shí)間: 2014-12-03
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資源簡(jiǎn)介:非常好的支持向量機(jī)教程,可以實(shí)現(xiàn)基本的控制??梢詫?shí)現(xiàn)一定的控制。特別是對(duì)于工業(yè)控制有很好的功能。
上傳時(shí)間: 2016-10-21
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資源簡(jiǎn)介:最小二乘支持向量機(jī)嶺回歸函數(shù),可以進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類
上傳時(shí)間: 2013-12-02
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資源簡(jiǎn)介:最小二乘支持向量機(jī)嶺回歸函數(shù),可以進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類
上傳時(shí)間: 2014-01-01
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資源簡(jiǎn)介:自己寫的用Matlab模擬一個(gè)緩沖區(qū)大?。òㄕ诜?wù)的那個(gè))為10的隨機(jī)排隊(duì)系統(tǒng)。 (1)到達(dá)過(guò)程是的泊松過(guò)程(到達(dá)速率為Mu),服務(wù)時(shí)間服從獨(dú)立指數(shù)分布(均值為1/Lamda)。 對(duì)Mu//Lamda=0.2,Mu//Lamda=0.8和Mu//Lamda=1.1三種情況進(jìn)行仿真,求出隊(duì)列中...
上傳時(shí)間: 2013-11-26
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資源簡(jiǎn)介:自動(dòng)化學(xué)報(bào) 關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī) 張學(xué)工 (清華大學(xué)自動(dòng)化系, 智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100084)
上傳時(shí)間: 2014-01-03
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資源簡(jiǎn)介:非平衡數(shù)據(jù)集的分類問(wèn)題經(jīng)常出現(xiàn)在許多實(shí)際應(yīng)用中.支持向量機(jī)在處理這一類問(wèn)題時(shí),整體分類性能比較低.為此,Veropoulos提出的采用不同懲罰系數(shù)的改進(jìn)算法可以較好的解決此類問(wèn)題.此外,可以利用序列最小優(yōu)化算法簡(jiǎn)單快速的解決上述優(yōu)化問(wèn)題.
上傳時(shí)間: 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)matlab程序 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二類分類算法 (2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二類分類算法 (3) Main_svm_One_Class.m --- One-Class支持向量機(jī) (4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回歸算法 (5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回歸算法
上傳時(shí)間: 2014-11-27
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資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)在變壓器故障分析中的應(yīng)用 是一種優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
上傳時(shí)間: 2017-05-15
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