相 關(guān) 資 源

• 利用支持向量回歸進(jìn)行概率密度估計免費下載

  資源簡介：利用支持向量回歸進(jìn)行概率密度估計，從而計算信息熵

  標(biāo)簽： 向量 回歸 概率密度

  上傳時間： 2017-07-13

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• Parzen 窗 和 K近鄰法進(jìn)行概率密度估計 還帶一個示波器控件.免費下載

  資源簡介：Parzen 窗 和 K近鄰法進(jìn)行概率密度估計 還帶一個示波器控件.

  標(biāo)簽： Parzen 概率密度 控件 示波器

  上傳時間： 2013-12-17

  上傳用戶：13517191407

• 一種基于局部密度比權(quán)重設(shè)置模型的加權(quán)支持向量回歸模型來單步求解多分類問題：該方法先分別對類樣本中每類樣本利用局部密度比權(quán)重設(shè)置模型求出每個樣本的權(quán)重隸屬因子,然后運用加權(quán)l(xiāng)ib支持向量回歸算法對所有樣免費下載

  資源簡介：一種基于局部密度比權(quán)重設(shè)置模型的加權(quán)支持向量回歸模型來單步求解多分類問題：該方法先分別對類樣本中每類樣本利用局部密度比權(quán)重設(shè)置模型求出每個樣本的權(quán)重隸屬因子,然后運用加權(quán)l(xiāng)ib支持向量回歸算法對所有樣本進(jìn)行訓(xùn)練,獲得回歸分類器,希望對大家有用!

  標(biāo)簽： 權(quán)重 模型 樣本 lib

  上傳時間： 2013-12-06

  上傳用戶：TF2015

• 該文研究了當(dāng)訓(xùn)練點的輸出為三角模糊數(shù)時!支持向量回歸機(jī)的構(gòu)建問題’ 首先將模糊回歸問題轉(zhuǎn)化為模糊分 類問題!并將求模糊最優(yōu)分類超平面問題轉(zhuǎn)化為求解帶有模糊決策的機(jī)會約束規(guī)劃問題’ 利用基于模糊模擬的免費下載

  資源簡介：該文研究了當(dāng)訓(xùn)練點的輸出為三角模糊數(shù)時!支持向量回歸機(jī)的構(gòu)建問題’ 首先將模糊回歸問題轉(zhuǎn)化為模糊分 類問題!并將求模糊最優(yōu)分類超平面問題轉(zhuǎn)化為求解帶有模糊決策的機(jī)會約束規(guī)劃問題’ 利用基于模糊模擬的遺傳算法 求解帶有模糊決策的機(jī)會約束規(guī)劃!得到...

  標(biāo)簽： 模糊 轉(zhuǎn)化 輸出 向量

  上傳時間： 2014-12-03

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• 可以利用最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測免費下載

  資源簡介：可以利用最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī)

  上傳時間： 2017-03-13

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• 用支持向量機(jī)進(jìn)行分類免費下載

  資源簡介：用支持向量機(jī)進(jìn)行分類，或者回歸，進(jìn)行預(yù)測控制

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 分類

  上傳時間： 2014-01-03

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• 利用支持向量機(jī)的最優(yōu)算法免費下載

  資源簡介：利用支持向量機(jī)的最優(yōu)算法，來分割圖像，可以得到有效地細(xì)胞分離圖片

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 算法

  上傳時間： 2015-05-17

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• Parzen窗函數(shù)概率密度估計演示程序 完全按照《現(xiàn)代模式識別》孫即祥著作 2.4.4《動態(tài)聚類法》算法3實現(xiàn) 使用歐式距離作為測度標(biāo)準(zhǔn)。免費下載

  資源簡介：Parzen窗函數(shù)概率密度估計演示程序 完全按照《現(xiàn)代模式識別》孫即祥著作 2.4.4《動態(tài)聚類法》算法3實現(xiàn) 使用歐式距離作為測度標(biāo)準(zhǔn)。

  標(biāo)簽： Parzen 窗函數(shù) 概率密度 動態(tài)

  上傳時間： 2016-05-16

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• svr(support vector regression),即支持向量回歸免費下載

  資源簡介：svr(support vector regression),即支持向量回歸，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種學(xué)習(xí)算法。可用于數(shù)據(jù)預(yù)測等。

  標(biāo)簽： regression support vector svr

  上傳時間： 2013-12-19

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• 用于支持向量回歸分析 將數(shù)據(jù)分類 使用matlab運行環(huán)境免費下載

  資源簡介：用于支持向量回歸分析 將數(shù)據(jù)分類 使用matlab運行環(huán)境

  標(biāo)簽： matlab 向量 分類 回歸分析

  上傳時間： 2013-12-11

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• 對支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練的一種改進(jìn)的遺傳算法。免費下載

  資源簡介：對支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練的一種改進(jìn)的遺傳算法。

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 算法

  上傳時間： 2016-09-28

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• 核函數(shù)是利用支持向量機(jī)解決不可分問題時引入的一種非線性變換的手段。基本思想是通過非線性變換免費下載

  資源簡介：核函數(shù)是利用支持向量機(jī)解決不可分問題時引入的一種非線性變換的手段。基本思想是通過非線性變換，使樣本變換之后的特征空間中變得線性可分。然后利用線性可分時構(gòu)造最優(yōu)超平面的方法，在特征空間中實現(xiàn)最優(yōu)超平面的求解。

  標(biāo)簽： 變換 非線性 核函數(shù) 支持向量機(jī)

  上傳時間： 2014-07-21

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• 支持向量機(jī) 進(jìn)行分類用的 采用了統(tǒng)計學(xué)理論免費下載

  資源簡介：支持向量機(jī) 進(jìn)行分類用的 采用了統(tǒng)計學(xué)理論

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 分類

  上傳時間： 2017-08-05

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• kde全稱是kernel density estimation.基于核函數(shù)的概率密度估計方法。是模式識別中常用的算法之一免費下載

  資源簡介：kde全稱是kernel density estimation.基于核函數(shù)的概率密度估計方法。是模式識別中常用的算法之一

  標(biāo)簽： estimation density kernel kde

  上傳時間： 2014-11-26

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• 基于PSO訓(xùn)練SVM的人臉識別 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)用于人臉識別中,該方法在實驗中表現(xiàn)了良好的識別性能,為人臉識別領(lǐng)域提供了一條新的識別途徑免費下載

  資源簡介：基于PSO訓(xùn)練SVM的人臉識別 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)用于人臉識別中,該方法在實驗中表現(xiàn)了良好的識別性能,為人臉識別領(lǐng)域提供了一條新的識別途徑

  標(biāo)簽： 人臉識別 PSO SVM 性能

  上傳時間： 2014-12-03

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• 基于支持向量機(jī)的發(fā)電機(jī)匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷免費下載

  資源簡介：具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則的支持向量機(jī)（SVM）對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的方法在故障診斷中的運用。針對這一問題，提出了利用支持向量機(jī)的方法對匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對...

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 發(fā)電機(jī) 匝間 轉(zhuǎn)子

  上傳時間： 2013-11-04

  上傳用戶：s363994250

• 支持向量機(jī)原理免費下載

  資源簡介：支持向量機(jī)原理，對支持向量機(jī)進(jìn)行了高度概括的總結(jié)和介紹。可以使初學(xué)者盡快地了解和熟悉支持向量機(jī)。

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī)

  上傳時間： 2014-01-15

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• 現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)盲處理技術(shù)新進(jìn)展基于智能算法免費下載

  資源簡介：《現(xiàn)代通信系統(tǒng)盲處理技術(shù)新進(jìn)展---基于智能算法》主要由以下8章組成： ?第1章簡要介紹無線通信系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展概況，以及其盲處理算法的相關(guān)知識。第2章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及相應(yīng)知識，從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若手研究盲處理問題,同時給出復(fù)數(shù)域BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號盲處理...

  標(biāo)簽： 無線通信系統(tǒng) 智能算法

  上傳時間： 2022-07-09

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• 使用最小二乘支持向量機(jī)對多維pyrim數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸免費下載

  資源簡介：使用最小二乘支持向量機(jī)對多維pyrim數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，需要下載最小二乘支持向量機(jī)工具箱。

  標(biāo)簽： pyrim 支持向量機(jī) 多維 回歸

  上傳時間： 2015-06-30

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• 最小二乘支持向量機(jī)嶺回歸函數(shù),可以進(jìn)行預(yù)測和分類免費下載

  資源簡介：最小二乘支持向量機(jī)嶺回歸函數(shù),可以進(jìn)行預(yù)測和分類

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 回歸 函數(shù) 分類

  上傳時間： 2013-12-02

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• 最小二乘支持向量機(jī)嶺回歸函數(shù),可以進(jìn)行預(yù)測和分類免費下載

  資源簡介：最小二乘支持向量機(jī)嶺回歸函數(shù),可以進(jìn)行預(yù)測和分類

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 回歸 函數(shù) 分類

  上傳時間： 2014-01-01

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• 一個適合進(jìn)行在線支持向量機(jī)回歸辨識的Matlab源程序。免費下載

  資源簡介：一個適合進(jìn)行在線支持向量機(jī)回歸辨識的Matlab源程序。

  標(biāo)簽： Matlab 支持向量機(jī) 回歸 辨識

  上傳時間： 2014-11-30

  上傳用戶：王楚楚

• Mean Shift 這個概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇關(guān)于概率密度梯度函數(shù)的估計中提出來的,其最初含義正如其名,就是偏移的均值向量,在這里Mean Shift是一個名詞,它免費下載

  資源簡介：Mean Shift 這個概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇關(guān)于概率密度梯度函數(shù)的估計中提出來的,其最初含義正如其名,就是偏移的均值向量,在這里Mean Shift是一個名詞,它指代的是一個向量,但隨著Mean Shift理論的發(fā)展,Mean Shift的含義也發(fā)生了變化,如果我...

  標(biāo)簽： Shift Mean Fukunaga 1975

  上傳時間： 2017-03-03

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• Mean Shift 這個概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇關(guān)于概率密度梯度函數(shù)的估計中提出來的,其最初含義正如其名,就是偏移的均值向量,在這里Mean Shift是一個名詞,它免費下載

  資源簡介：Mean Shift 這個概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇關(guān)于概率密度梯度函數(shù)的估計中提出來的,其最初含義正如其名,就是偏移的均值向量,在這里Mean Shift是一個名詞,它指代的是一個向量,但隨著Mean Shift理論的發(fā)展,Mean Shift的含義也發(fā)生了變化,如果我...

  標(biāo)簽： Shift Mean Fukunaga 1975

  上傳時間： 2014-01-23

  上傳用戶：klin3139

• ex6_1 ～ ex6_3二項分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 ex6_4 ～ ex6_6通用函數(shù)計算概率密度函數(shù)值 ex6_7 ～ ex6_20常見分布的密度函數(shù) ex6_21 ～ ex6免費下載

  資源簡介：ex6_1 ～ ex6_3二項分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 ex6_4 ～ ex6_6通用函數(shù)計算概率密度函數(shù)值 ex6_7 ～ ex6_20常見分布的密度函數(shù) ex6_21 ～ ex6_33隨機(jī)變量的數(shù)字特征 ex6_34 采用periodogram函數(shù)來計算功率譜 ex6_35 利用FFT直接法計算上面噪聲信號...

  標(biāo)簽： ex ex6 分布 函數(shù)

  上傳時間： 2013-12-10

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• 基于核密度估計和馬爾科夫隨機(jī)場的運動目標(biāo)檢測免費下載

  資源簡介：?針對目標(biāo)和背景具有空間連續(xù)性的特點，提出一種基于核密度估計和馬爾科夫隨機(jī)場的運動目標(biāo)檢測方法。首先利用核密度估計計算像素點屬于背景的概率密度，在特征向量中加入顏色空間運動矢量分量來提高對背景擾動和光照變化的魯棒性；然后構(gòu)造馬爾科夫隨機(jī)場，...

  標(biāo)簽： 核密度估計 隨機(jī)場 運動目標(biāo)檢測

  上傳時間： 2014-01-20

  上傳用戶：solmonfu

• 摘要 : 在 MAT LAB環(huán)境下利用語音工具箱 Voice Box實現(xiàn)基于連續(xù)概率密度隱含馬爾科夫模型的漢語語音識別系統(tǒng)。在 實時錄音的情況下 , 利用該語音識別系統(tǒng) , 不同的人對 20條 2～免費下載

  資源簡介：摘要 : 在 MAT LAB環(huán)境下利用語音工具箱 Voice Box實現(xiàn)基于連續(xù)概率密度隱含馬爾科夫模型的漢語語音識別系統(tǒng)。在 實時錄音的情況下 , 利用該語音識別系統(tǒng) , 不同的人對 20條 2～8個字的語音命令進(jìn)行識別 , 準(zhǔn)確率可達(dá)到 95 ％ , 識別時間 115～3 s , 實現(xiàn)了...

  標(biāo)簽： Voice MAT LAB Box

  上傳時間： 2013-12-31

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• 基于先驗知識的支持向量機(jī)在圖像分割中的應(yīng)用免費下載

  資源簡介：文中在研究現(xiàn)有先驗知識與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對置信度函數(shù)憑經(jīng)驗給出的不足，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知識應(yīng)用于支持向量機(jī)的構(gòu)造中，在確定樣本的置信度時，...

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 圖像分割 中的應(yīng)用

  上傳時間： 2013-10-12

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• 利用一般最小二乘法和SVD-TLS方法 進(jìn)行AR參數(shù)估計和正弦波頻率估計免費下載

  資源簡介：利用一般最小二乘法和SVD-TLS方法 進(jìn)行AR參數(shù)估計和正弦波頻率估計

  標(biāo)簽： SVD-TLS 最小二乘法 參數(shù)估計 正弦波

  上傳時間： 2014-01-02

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• 支持向量機(jī)用于分類和回歸免費下載

  資源簡介：支持向量機(jī)用于分類和回歸，SVM的經(jīng)典文獻(xiàn)，搞機(jī)器學(xué)習(xí)的人必備文獻(xiàn)。

  標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 分類 回歸

  上傳時間： 2015-08-13

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